Proyectos de ciencias de datos
Etapas
Planeación
Dificultades
Tratamiento de datos
Calidad de datos
Fuentes información
Malos resultados
Aprender cosas que no son ciertas
Aprender cosas que no son útiles
Sesgo
Sobreajuste
Asegurar
Recursos requeridos
Humanos
Tecnológicos
Financieros
Identificación del problema
Reto a resolver
Generar Hipótesis
Transformar datos en información
Recolectar datos
DataScraping
Intercambio de datos
Fuentes propias
Selección de Muestras
Técnicas de ciencia de datos
Regresión
Clasificación
Clusterización
Redes Neuronales
Visualización
Análisis exploratorio de datos
Medir salidas
Verificar Hipótesis
Impactos
Técnicos
Apropiación de conocimiento
Éticos
Privacidad de datos
Anonimizar datos
Económicos
Reducción de costos
Incrementa losingresos
Sociales
Problemas de la sociedad