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La metodología y el científico de la ciencia de datos., solucion,…
La metodología y el científico de la ciencia de datos.
Estrategia general que sirve de guía para los procesos y actividades que están dentro de un dominio determinado.
Comprensión de datos
Preparación de datos
Recopilación de datos
Modelado
Requisitos de datos
Evaluación
Enfoque analitico
Implementación
Comprensión del negocio
Retroalimentación
La metodología consta de 10 etapas que forman un proceso iterativo para el uso de datos.
Tipos de metodologías y usos
Es una solución de código abierto
resultados enfocados al entorno del negocio
CRIPS-DM
Define un ciclo de vida enfocado a la exploración y análisis de datos
Se usa para predecir clientes potenciales utilizando algoritmos de aprendizaje automático
Semma
Proceso de selección, exploración y modelado de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocio desconocido
Acrónimo de las 5 fases del procedimiento. muestreo, exploración, manipulación, modelado, valoración.
se usa en cualquier proceso de minería de datos
Función, cualidades y habilidades de un científico
Analiza los datos y los usa como indicadores fiables
Propone medidas correctoras para la toma de decisiones
Conocer la tecnología disponible
Disponer de la infraestructura adecuada, para obtener una solución práctica, precisa y correcta.
Entender los datos
Qué son y que representan el conjunto de datos
Comprender y resolver los problemas que se planteen
Analiza los datos y busca correlaciones o patrones de comportamiento que posteriormente permitirán realizar predicciones.
Cualidades del científico de datos
Curiosidad
Curiosidad por los datos, lo que lo llevará a estudiarlos y analizarlos con la finalidad de descubrir y aprender cosas nuevas.
Habilidad de comunicar
Debe de ser un excelente comunicador, deberá entender el problema para poder exponerlos al equipo de trabajo de manera que sea comprensibles por todos ellos para que todos encuentren la solución más adecuada.
un científico de datos requiere tener un conjunto de habilidades multidisciplinarias, estas habilidades se agruparon en cinco grupos.
Programacion: administracion de sistemas y programacion
Matemáticas: optimización, modelos gráficos y estadísticas
Machine learning/ big data datos estructurados y no estructurados almacenamiento de datos distribuidos
Negocio: Desarrollo de producto y empresa
Estadísticas: Visualización, series temporales, estadística espacial, estadística clásica, manejo de datos y marketing
Cualidades personales
diferentes tecnicas de analisis
Conocimientos matemáticos y aplicación de ellos
Gestionan una variedad de responsabilidades
explorador
Perspicaz
enfoque a solucionar problemas
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