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1.4 ciencias de datos - Coggle Diagram
1.4 ciencias de datos
Etapas:
Adquisición de Datos
obtención de datos de diversas fuentes como bases de datos, archivos, sensores, APIs, entre otros.
Preprocesamiento
se limpian, transforman y preparan los datos para su posterior análisis, lo que incluye la limpieza de datos faltantes, la normalización y la codificación de variables.
Exploración y Análisis
Se exploran los datos utilizando técnicas estadísticas y visualizaciones para comprender sus características y relaciones.
Modelado
Se construyen modelos predictivos o descriptivos utilizando técnicas de machine learning, estadística o análisis de redes, dependiendo de los objetivos del análisis.
Interpretación y Comunicación
Se interpretan los resultados del análisis y se comunican de manera clara y efectiva a las partes interesadas, utilizando visualizaciones, informes y presentaciones.
Herramientas:
Python:
enguaje de programación ampliamente utilizado en ciencia de datos debido a su versatilidad y las numerosas librerías disponibles.
SQL
Lenguaje de consulta estructurada utilizado para la manipulación y análisis de datos en bases de datos relacionales.
R:
Otro lenguaje de programación popular en ciencia de datos, especialmente en entornos académicos, conocido por su potencia en análisis estadístico y visualización.
Definición
Proceso de extracción de conocimiento o información útil a partir de datos.
utiliza técnicas y teorías de diversos campos como estadística, matemáticas, informática y dominios específicos de aplicación.
Librerías:
Incluye herramientas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow y Keras, que son librerías populares en Python utilizadas para el análisis de datos, machine learning y deep learning.
Técnicas:
Se refiere a diversas técnicas utilizadas en ciencia de datos, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo, minería de texto, procesamiento de lenguaje natural y análisis de redes sociales.
Aplicaciones:
análisis de mercado, la predicción de ventas, el diagnóstico médico, la detección de fraude, la recomendación personalizada y la optimización de procesos.