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La metodología y el científico de la ciencia de datos - Coggle Diagram
La metodología y el científico de la ciencia de datos
¿Qué es la metodología de datos?
Es una estrategia general que sirve de guía para los procesos y actividades que están dentro de un dominio determinado
10 Etapas
Comprensión de datos
Técnicas de visualización
Descubrir insights
Estadísticas descriptivas
Comprender el contenido de los datos
Evaluar su calidad
Preparación de datos
Combinar
datos de múltiples fuentes
Transformar los datos en variables más útiles.
La limpieza de datos
Requisitos de datos
Formatos
Representaciones
Datos
Evaluación
Cálculo de varias medidas de diagnóstico y de otros
resultados, como tablas y gráficos
Calidad
Eficacia
2.Enfoque analitico
Expresar el problema
Técnicas estadísticas
Aprendizaje automático
Implementación
Generar un informe
con recomendaciones
Proceso de puntuación y de flujo de
trabajo administrado por una aplicación personalizada
Recopilación de datos
Identifican y reúnen los recursos de datos disponibles
No estructurados
Semiestructurados
Estructurados
Retroalimentación
Ajuste
Reimplementación
1.Comprensión del negocio
Objetivos del proyecto
Requisitos de la solución desde una perspectiva empresarial.
Definir el problema
Modelado
Desarollo de ..
Modelos predictivos
Modelos descriptivos
Científico de datos
Analizan los grandes datos que posee una empresa y los usan como indicadores fiables para proponer medidas correctoras y para ayudar en la toma de decisiones sobre el rumbo que tiene que seguir un determinado negocio
Habilidades
Matemáticas
Estadística bayesiana
Modelos de Monte Carlo
Modelos gráficos
Algoritmos
Simulación
Optimización
Programación
Administración de sistemas
Programación
Machine Learning/Big Data
Datos
Estructurados
No estructurados
Machine Learning
Almacenamiento de datos distribuidos
Estadística
Estadística espacial
Estadística clásica
Series temporales
Manejo de datos y supervivencia
Visualización
Marketing
Negocio
Desarrollo de producto y empresa
Capacidades
Comprender el problema a resolver
¿Qué conocimiento se puede
extraer de los datos disponibles?
Conocer la tecnología disponible
Infraestructura adecuada
Entender los datos
¿Qué son?
¿Qué representan?
Tipos de Científicos de datos
Investigador
Estadística
Matemáticas
Creativo
Programación
Estadística
Machine Learning
Desarrollador
Programación
Machine Learning
Empresario
Machine Learning
Estadística
Cualidades
Curiosidad
Habilidad para comunicar
Mis Cualidades
Cuento
Curiosidad
Habilidad de comunicar
Comprensión
Analítico
Conocimiento
Matemáticas
Estadística
No cuento
Conocimientos
Programación
Datos
No estructurados
Almacenamiento de datos distribuidos
Estructurados
Machine Learning
