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von Julian Coronado Vor 7 Stunden

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CIENCIA DE DATOS

La investigación se centra en el desarrollo de un modelo de crecimiento de plantas específico para la planta Anamu, utilizando avanzadas técnicas de análisis de datos. Se hace hincapié en la importancia de la estadística y la modelación, así como en el manejo de grandes volúmenes de datos (

CIENCIA DE DATOS

Estudiante : Julian Esteban Coronado Gil Docente: Monica Viviana Rodriguez

Modelo probabilistico aplicado a resultados deportivos en tennis

Modelo de crecimiento de plantas enfocado en Anamu

Ampliación de conocimiento en estadistica y modelación asi como de tecnicas de manejo en bigdata

Herramientas para tratamiento estadistico, paquetes avanzados y mas

Machine Learning
Aprendizaje automatico

Series de tiempo

Estadistica y estocastica

Supervisado y no supervisado

Modelos multivariados

Modelo espacial basado en extrapolación de puntos para determinar areas sensibles para para el desarrollo de proyectos basados en economia circular

Desarrollo de modelo econometrico para proyectar crecimientos marginales decrecientes

Experiencias

Modelo de Riesgo Financiero

Modelo de segmentación de clientes

Modelo de red neuronal para coalisiones en siniestros vehiculares

Aplicaciones

Marco de Microsoft para construir soluciones de análisis predictivo e inteligencia artificial.

Orientado a

Similitudes conceptuales en procesos de ciencias de datos

Manejo de herramientas de procesamiento de datos

programs

STATA
SPSS
PY
R

Formación de posgrado

Formación de pregrado

Experiencia particular en ciencia de datos

Experiencia de experto manejando datos de experian "Datacredito"

Proceso de descubrir patrones útiles y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos.

CRIPS-DM

Proyectos en minería de datos

6. Despliegue
5. Evaluación
Subtopic
4. Selección de Modelo y modelado
Pasos
3. Preparación de los datos
2. Comprensión de los datos
1. Entendimiento del negocio

Metodología de SAS para aplicar técnicas de minería de datos mediante muestreo, exploración, modificación, modelado y evaluación.

Metodologias de trabajo

KDD

SEMMA

Microsoft TDSP

Ramsys

Domino DS

MIDST

CIENCIA DE DATOS

Limpieza de datos

Entendimiento de la información

Experiencia del experto

Validación de datos

Recolección de datos

Conceptos basicos

skills para trabajar en ciencias de datos
Mineria de datos
Big data

Cientifico de datos