Gestión de Proyectos de Ciencia de Datos

Mer som dette

metodologia de solucion de problemas

Ved Jenny Saray Rodriguez Mahecha

Hidratacion deportiva

Ved John Fredy Cortés Prieto

TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL

Ved Beatriz Villa

Conversatorio II

Ved María Eduarte

Gestión de Proyectos de Ciencia de Datos

Uso de metodología?

SI

METODOLOGIA CRIPS-DM

Áreas de aplicación

Negocios

Manufactura

Ingeniería

Educación

Salud

Beneficios

Fomenta la interacción y la mejora continua

Proceso estructurado, confiable y adaptable a diversas industrias

Popularidad como estándar de minería de datos.

¿Qué es?

Metodología utilizada para organizar y estructurar todo el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.

Fases de CRIPS-DM

6) Despliegue

Usar modelo para tomas decisiones

Integrar modelo con software

Generar informe

5) Evaluación

Comparar resultados con el objetivo del negocio

4) Modelado

Selección de técnica de análisis y construcción del modelo predictivo

Redes Neuronales

Arboles de Decisión

Regresión Logística

3) Preparación de los datos

Seleccionar características

Transformar Variables

Limpiar Datos

2) Comprensión de los datos

Recolectar y explorar datos

1) Identificar la calidad de los datos 2) Análisis descriptivo identificando la información disponible para abordar el problema

1) Comprensión del negocio

¿Qué es lo que el cliente quiere lograr?

Problema u oportunidad que se quiera abordar

NO

DESAFIOS

Manejo de datos e información

Seguridad y privacidad de los datos

Problema de validación

Calidad de los datos

Gestión del proyecto

Dificultad para estimar tiempos de entrega

Falta de procesos estructurados

Falta de claridad en el objetivo

Organizacionales y de equipo

Falta de metodologías estándar

Ambigüedad en roles

Falta de coordinación