Proyectos de ciencias de datos

1. Definir proyecto

Definir

Objetivos

Establecer

Preguntas correctas/ riesgos

Entender

Contexto de cada proyecto

2. Planear muy bien

Definir

nivel de confidencialidad

Estructurar una

Planeación Analítica

Tipos de Análisis

Estructurar una

Planeación técnologica

Pensar y hacer

Posibles Alianzas

Tipo de enfoque

Pruebas de hipótesis

Mineria de datos dirígida

Mineria de datos no dirigida

3. Muestreo o bases de datos

Definir

Fuentes de información

Estudiar origen de la información

Tomar o hacer

Muestras y/o bases de datos

Se relaciona con

Organizar y /o estandarizar las bases de datos y muestras

Minimizar

Minimizar las bases de datos y/o las variables

Encontrar patrones útiles

Impactos

Tecnológicos

Desarrollan Herramientas

Sociales

Es una herramienta para tomar decisiones de impacto

Éticos

Procesos de confiabilidad sin afectar la información

Económicos

Reduce gastos e inversiones

5 Front end

Lectura y análisis preliminar

Gráficos

Información estadística

Informes y presentaciones

Informe escrito

Apliaciones desktop

Aplicaciones Web

Apliaciones móviles

4. Análisis exploratorio de datos

Implementar herramientas técnologícas

R

Phyton

Otros

Modelos o técnicas

Prueba y control

Prueba A/B

Retador/campeón

Regresión

Gradient boosting

Redes neuronales

Arboles