La metodología y el científico de la ciencia de datos.

Metodologías

Algunas metodologías son

Metodología Fundamental
para la Ciencia de Datos (IBM)

Sus usos son

Encontrar problemas que aún no son atendidos
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Descubrir tendencias
business-opportunity-or-investment-and-market-prediction-future-growth-or-career-development-vision-profit-and-earning-forecast-concept-businessman-climb-up-rising-arrow-with-big-telescope-spyglass-vec

CRISP-DM

Knowledge Discovery in Databases

Una metodología

Es una estrategia general que
sirve de guía
estrategia-de-negocios

No depende de tecnologías ni
herramientas específicas
variable-independiente

Proporciona un marco sobre
cómo proceder
investigacion

Abarca los 5 pasos del proceso de análisis de datos 5

Ciclo de vida de minería de datos
CRISP-DM

Se presenta por primera vez en Brúcelas en 1999 durante una conferencia sobre temas de minería de datos
mineria-de-datos

Es un proceso iterativo e interactivo de
búsqueda de modelos, patrones o parámetros.
pensando

Trabajan con

Datos

Categóricos
fuente

Numéricos
bloques-numericos

Algoritmos

Especializados en la minería de datos
neural

De propósito especifico (clasificación, regresión, agrupación, etc.)
clasificacion

Etapas del proceso KDD
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Resolver problemas complejos
issue

Científico de datos

Tiene como funciones

Recopilar 2.recopilardatos

Analizar e interpretar datos 3,analizardatos

Transformar los datos 1.transformdata

Tiene como cualidades

Visión del negocio vision

Conocimiento de estadística y matemática investigacion

Comunicación y colaboración colaboracion

Dominio de técnicas basadas en datos servidor

Comprensión de lenguajes de programación codificacion

Tiene como habilidades

Programación y bases de datos codificacion-web

Lenguajes de alto nivel (Python)

Paquetes de computación estadística (R)

Administración de bases de datos (SQL, No SQL)

Comunicación y visualización data-visualization

Habilidad narrativa

Diseño artístico visual

Paquetes R

Conocimiento del negocio y habilidades emocionales e impersonales : idea

Pasión por el negocio

Mentalidad hacker

Solucionador de problemas

Matemáticas y estadística machine-learning

Modelación estadistica

Diseño experimental

Machine learning

Proceso
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