de la de datos y sus empresariales
DATA SCIENCE
Ciencia de los datos o Data Science
algoritmos Datos Ciencias computacionales Software
la ciencia de datos?
! Ciencia interdisciplinaria que para la con la finalidad de generar conocimiento ! Insumo: Distintas formas de datos (estructurados y no estructurados) ! Involucra: de la ciencia de datos Phyton JuliaR Java C++Scala
Negocios: Finanzas
Learning
Scientist
Sistemas de Ciencia computacional
de datos
de sistemas
: Machine
Desarrollo
Econometristas Actuariales Visualizadores de datos Software
Proceso para ciencia de datos
1 2 3 4 5 6 Descubrimiento a emplear
1. Descubrimiento
2.
servidores web (webservers) redes sociales (social media) fuentes online (data streamed) por medio de fuentes internas y externas para responder la pregunta enfocada en el negocio
como: valores perdidos valores en blanco valores incorrectos Limpieza de datos acondicionamiento previo al modelamiento las variables .
3. modelo a emplear para
el pre modelamiento de relaciones entre variables.
4. modelo a emplear para
el pre modelamiento de relaciones entre variables .
Exploratory Data Analysis (EDA) utilizando plots para identi
car la .
Exploratory Data Analysis (EDA) utilizando SQL, R, SAS.
fi
4. modelo
para entrenamiento y testeo . Analizar distintas herramientas de entrenamiento como por ejemplo clustering . modelos: SAS, R, Phyton, etc. 5. Ge n e ra c i n d e re p ort e t c n ic o . en un . Revisar las posibles restricciones no consideradas previamente .
6. resultados
de los hallazgos principales y comunicarlo internamente a los accionistas y mandos superiores . modelo . Determinar si los resultados del proyecto son satisfactorios o se deben realizar ajustes
de distintas bases de datos grandes y complejas de procesar a de tradicionales Volumen de base de datos Variedad Diferentes tipos de datos Velocidad a un ritmo alarmante Valor Encontrar el significado correcto de los datos Veracidad Incertidumbre e inconsistencias en los datos 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 Big Data
empresarial
Acceso a datos abiertos (open data) se incrementa se reducen los costos operativos
2 se transforma en valor para los accionistas y con ello, se obtiene mejor rendimiento financiero
3
Modelos de negocio que incorporan generan valor agregado
4
Capturar los datos actividades y horarios establecidos
permiten generar un modelo robusto
1
Ejemplos de datos y el empresarial
Curvas de progreso planificadas vs. Actuales
Factores de productividad (unidad, actividad, etc.) rendimiento Interrupciones
Histogramas de mano de obra y comparativo
Tiempo de esparcimiento fraudedel personal) de red de oficinas
productos rutas
! permite el desarrollo de la empresa en su potencial completo. ! ! como sistematizado) ! ventaja competitiva ! Aprovechamiento de datos ! !
de la de datos
ciencia y calidad de los modelos
IT: gestiona y aprovisiona los datos, garante de la calidad
Inteligencia analítica:
aporte de conocimiento para identi
car respuestas a las preguntas planteadas por el negocio.
Negocio: identi
ca las necesidades de
Efi
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tendencias, mitigar el riesgo, mejorar la experiencia del usuario
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almacenamiento y
Beneficios en la calidad del
cliente, mejor rendimiento
ambiental, y diversidad de mano de obra
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Empresas impulsadas por los datos, pues los datos son un activo y permiten tomar decisiones argumentadas -commerce, IoT, inteligencia arti
cial se han convertido en herramientas aliadas a las empresas
Coherencia en la estructura organizacional
datos e empresarial y
Modelo centrado en el cliente
fi
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modelo de redes
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la e
y
teran
63-
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International
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de
: Un
bayesianas . :
50,
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