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La metodología y el científico de la ciencia de datos
Metodologías
CRIPS-DM
Evalúa los datos de una empresa
Analiza datos por completo
Agrupa información
SEMMA
Explora datos
Evalúa confiabilidad y utilidad
Ligada mas a los aspectos técnicos de la exploración de datos
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
Prevención y anticipación en Diagnósticos de salud
Encontrar patrones para clientes
Tendencias del mercado
Científico de datos
Trabajo de un científico de datos
Comprender el problema a resolver
Conocer la tecnología disponible
Entender los datos
Cualidades personales
Curiosidad
Habilidad para comunicar
Cualidades personales que tiene el científico de datos y que yo tengo
Curiosidad
La afinidad por descubrir y aprender cosas nuevas
Habilidad para comunicar
Solo en los temas que me apasionan
Etapas
Etapa 5. Comprensión de datos
Etapa 6: Preparación de datos
Etapa 4: Recopilación de datos
Etapa 7: Modelado
Etapa 3: Requisitos de datos
Etapa 8: Evaluación
Etapa 2: Enfoque analítico
Etapa 9: Implementación
Etapa 1: Comprensión del negocio
Etapa 10: Retroalimentación