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realizată de Julian Javier Jaimes Otero 8 ore în urmă

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CRISP-DM

La implementación de proyectos de ciencia de datos requiere un enfoque sistemático y colaborativo en el que participa un equipo de TI multifuncional. El proceso comienza con la comprensión del negocio y la definición de los objetivos de la empresa, lo que permite establecer cómo se medirán los resultados.

CRISP-DM

Estructura de proyecto en ciencia de datos por Julian Jaimes

Retos

Proporcionar información

Partes interesadas vs. análisis

Creación de equipos de análisis de datos

Conducir con datos

Definición del proyecto de ciencia de datos

Coordinación, colaboración y comunicación

Metodologías de ciencia de datos

Hacia la ingeniería de minería de datos

Marco de trabajo de entrega ágil

Marco de gestión de Big Data

RAMSYS

Ciclo de vida de Domino DS

Flujos de trabajo de desarrollo para científicos de datos

Lienzo de análisis

TDSP de Microsoft

Flujo de trabajo de la ciencia de datos

Ciclo de vida de análisis de datos EMC

Metodología básica para la ciencia de datos

Investigación sistemática sobre Big Data

Lienzo de gestión de Big Data

Ciclo de vida de la ciencia de datos ágil

Ideación, evaluación e implementación de Big Data

MEDIO

Operaciones de IA

Características del modelo de scoring de riesgo

Ofrecer servicios

Clientes sin riesgo

Mayor

Rentabilidad

Mejoramiento

Campaña

Recopilar información

Formularios

Extraer información

Bases de dato 3ros
Calidad variables

Metodología

Selección de modelo
Velocidad ejecución

Colaborar

Equipo de TI
Sistema donde se implementara

Topic flotante

Datos

Entrenamiento

Validación

DATOS

CRIDP-DM

Fases

6. Despliegue

Subtópico
Documentar
Procesos
Monitorear
Capacitar
Personal

5. Evaluación

Corregir
Evaluar resultados
Revisar

4. Modelado

Algoritmo de modelado

3. Preparación de los datos

Formatear
Limpiar
Seleccionar

2. Comprensión de los datos

Recopilar
Explorar
Evaluar

1. Comprensión del negocio

Como medir
Resultados
Conocer
Objetivos de la empresa