Ciencia de Datos

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por Marta Burgos

Actividad: Mapa Mental Ciclo de Vida de un proyecto en ciencia de Datos Presentado: Fabian Caballero Cortes Asignatura: Retos en Ciencia de Datos Marzo 2023

Retroalimentación Rendimiento del modelo

Se implementa en el entorno de producción

Evalúa modelo comprender su calidad

Desarrollar modelos predictivos

Limpieza de datos

Utilizar estadísticas y técnicas visualización

Reunir Recursos de datos Disponibles

Métodos Analíticos a Utilizar

Definir Enfoque Analístico

Como Resolverlo

Identificar el Problema

Ciencia de Datos

Estructura

Técnicas

Herramientas

Jupyter Notebook

SQL Server

GITHUB

Python

Lenguaje R

Scala

Hadoop

Aprendizaje Automático

Redes Neuronales

Aprendizaje Reglas Asociación

Árboles de decisión

K-vecino más cercano

Impedimentos

Ausencia de Metricas

No tener en cuenta el contexto empresarial

No limpiar adecuadamente los datos

No utilizar las herramientas correctas

No contar con fuentes de información

Definición clara del problema a Resolver

Falta de datos relevantes

Escasez Discusiones con el Cliente

Sectores

Academico

Detectar fracaso y/o abandono escolar

Personalización de la enseñanza

Predicción Abandono Escolar

Mejorar Calidad Academica

Salud

Resultados Predictivos

Control y prevención de Enfermedades

Apoyo Medico en Decisiones

Monitorear y promover hábitos saludables

Mejor gestión del sistema de salud

Gobierno

Innovación Tecnológica

Cambio de Paradigmas

Ciudades Inteligentes

Disminución Brecha Tecnológica

Satisfacer Necesidades Sociales

Productivo

Impactos

Productividad

Mejora Continua

Fidelización Clientes

Imagen corporativa

Toma de Decisiones Documentadas

Metodología Multidisciplinar

Toma de Desiciones

Métodos

Procesos y Sistemas

Cientifico

Describir Patrones y Tendencias

Etapas

10. Retroalimentación

9. Implementación

8.Evaluación

7. Modelado

6. Preparación de Datos

5. Comprensión de Datos

4. Recopilación de Datos

3.Requisitos de Datos

2. Enfoque analítico

1. Comprension del Negocio