DESARROLLO DE PROYECTOS EN CIENCIA DE DATOS

Abordar Problema

Definición del Problema

Identificar el problema a resolver

Definir objetivos y métricas objetivo o de éxito

Planeación del proyecto

Minería de datos

Preparación de los datos

Limpieza y Preprocesamiento de Datos

Eliminación de valores nulos

Normalización y escalado de datos

selección de variables relevantes

Creación de nuevas variables derivadas

formateo adecuado de los datos para que puedan ser utilizados en modelos analíticos.

Recolección de Datos

Fuentes de datos

Tipos de datos

Ejecución del Proyecto

1. Explorar los datos

2. Modelar

2.1 Selección de algoritmos

2.2 Entrenamiento y validación de modelos

3. Evaluar el modelo

precisión, recall, F1-score

4. Implementar los resultados

5. Revisar y mejorar

Dificultades

▪Falta de claridad en la definición del problema.

▪Datos incompletos.

▪Datos insuficientes.

▪Representación sesgada.

▪Problemas de sobreajuste.

▪Dificultad para integrar datos de diferentes fuentes.

▪Sobrecarga de datos.

▪Elección de la técnica del modelado adecuada.

▪Cambios en las condiciones del negocio o los datos.

▪Expectativas no realistas

Resultados Obtenidos

Modelos predictivos

Segmentación de clientes

Detección de patrones y asociaciones

Análisis de tendencias

Optimización de procesos

Mejoras en la toma de decisiones

Análisis de causas raíz

Identificación de anomalías

Modelos prescriptivos

Visualizaciones de datos

Monitoreo y evaluación continua

Impactos Logrados

Impacto en la toma de decisiones de negocio

Impacto en la eficiencia operativa

Impacto en la relación con el cliente

Impacto en la gestión de recursos

Impacto en la competitividad

Impacto en la privacidad y la ética

Impacto en la percepción del cliente sobre la empresa^

Impacto en la cultura organizacional

Impacto en los costos

Impacto en la innovación

Sectores Aplicables

Productivo, académico, gubernamental, salud, etc