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Questions and Answers
Los datos son el combustible que impulsa la ______ digital en todos los sectores.
Los datos son el combustible que impulsa la ______ digital en todos los sectores.
transformación
El análisis de datos impulsa la creación de nuevos productos, servicios y modelos de ______.
El análisis de datos impulsa la creación de nuevos productos, servicios y modelos de ______.
negocio
La ______ se obtiene al contextualizar, categorizar y sintetizar los datos para darles significado.
La ______ se obtiene al contextualizar, categorizar y sintetizar los datos para darles significado.
información
Los datos organizados en formatos predefinidos se conocen como datos ______.
Los datos organizados en formatos predefinidos se conocen como datos ______.
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En la zona del NOA hay menos empresas que el año pasado de la rama de actividad ______.
En la zona del NOA hay menos empresas que el año pasado de la rama de actividad ______.
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La ciencia de datos combina estadística, matemáticas, aprendizaje de máquina y tecnología de la ______ para extraer conocimientos.
La ciencia de datos combina estadística, matemáticas, aprendizaje de máquina y tecnología de la ______ para extraer conocimientos.
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Los inicios de la ciencia de datos se remontan a la década de los ______, con el desarrollo de las primeras computadoras.
Los inicios de la ciencia de datos se remontan a la década de los ______, con el desarrollo de las primeras computadoras.
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La inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones a identificar ______, detectar oportunidades y riesgos.
La inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones a identificar ______, detectar oportunidades y riesgos.
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En los años ______ y ______, se expandió el uso de técnicas estadísticas para extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos.
En los años ______ y ______, se expandió el uso de técnicas estadísticas para extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos.
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El auge del ______ en la era digital impulsó el crecimiento de la ciencia de datos en la década de 2000.
El auge del ______ en la era digital impulsó el crecimiento de la ciencia de datos en la década de 2000.
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Study Notes
Introducción a la Ciencia de Datos
- El webinar fue abierto a la comunidad y organizado por la UNLaM (Universidad Nacional de La Matanza).
- Tiene una duración de 35 años.
- El docente es la Ing. Lorena R. Matteo ([email protected]).
- La cátedra es de Inteligencia de Negocios.
Agenda
- Se cubrió la Introducción a la Ciencia de Datos (CD).
- Se incluyó la Historia y Evolución de la CD.
- Se definió la Inteligencia de Negocios (BI) y su relación con los datos.
- Se explicaron conceptos básicos de datos, información y conocimiento.
- Se detallaron las fuentes de datos y Big Data.
- Se trataron las tendencias en BI y CD.
- Se explicó el ciclo de vida de un proyecto de CD.
- Se mencionaron las aplicaciones prácticas de la CD.
- Se revisaron las técnicas y herramientas clave de la CD.
- Se tocaron los beneficios y retos éticos.
- Se incluyeron las conclusiones y una actividad interactiva.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
- La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina estadística, matemáticas, aprendizaje automático y tecnología de información para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.
- Permite tomar mejores decisiones y generar soluciones innovadoras.
Breve Historia de la Ciencia de Datos
- Los inicios de la ciencia de datos se remontan a la década de 1950 con el desarrollo de las primeras computadoras.
- En los años 70s y 80s el uso de estadísticas y herramientas de procesamiento de datos para extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos se expandió.
- El auge del Big Data, debido a la explosión de datos en la era digital y la computación, impulsó el crecimiento de la ciencia de datos en el 2000.
¿Qué es la Inteligencia de Negocios?
- La inteligencia de negocios (BI) se refiere al uso estratégico de datos para tomar decisiones y mejorar el rendimiento organizacional.
- Se apoya en herramientas como informes, paneles de control, análisis de datos y visualizaciones para la comprensión de un negocio.
- Su objetivo es ayudar a las organizaciones a identificar tendencias, detectar oportunidades y riesgos, y desarrollar estrategias más efectivas para los negocios.
La Importancia de los Datos en el Mundo Actual
- Los datos son el combustible para la transformación digital en todos los sectores.
- Proporcionan información para tomar decisiones más acertadas y fundamentadas en hechos.
- Estimulan la innovación y el desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de negocios.
Conceptos Básicos: Datos, Información, Conocimiento y Decisión
- Los datos, información, conocimiento y decisión son conceptos básicos.
- Los datos son conjuntos de valores, hechos o características.
- La información se obtiene contextualizando, categorizando y sintetizando los datos para darles significado.
- El conocimiento surge de interpretar y aplicar la información para resolver problemas y tomar decisiones.
Fuentes de Datos: Estructurados, Semi, No Estructurados, Big Data
- Los datos estructurados se organizan en formatos predefinidos (ej. bases de datos relacionales).
- Los datos semi-estructurados no tienen un formato predefinido (ej. texto).
- Los datos no estructurados no tienen un formato predefinido y provienen de diversas fuentes (ej. imágenes, audio, video).
- El Big Data son grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los sistemas de procesamiento tradicionales.
Tendencias en Inteligencia de Negocios
- Computación en la nube.
- Aprendizaje Automático.
- Análisis en tiempo real.
- Visualización de datos para mejor comprensión.
Relación Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos
- La inteligencia de negocios analiza datos históricos para el análisis descriptivo y visualización.
- La ciencia de datos utiliza técnicas avanzadas como el aprendizaje automático para la predicción a futuro y descubrir patrones ocultos.
Ciclo de Vida de un Proyecto de Ciencia de Datos
- Recopilación y Preparación (identificar, adquirir y limpiar los datos relevantes).
- Exploración y Análisis (entender las características y patrones del dato).
- Modelado y Entrenamiento (desarrollar modelos de aprendizaje automático).
- Implementación y Seguimiento (implementación y monitoreo).
- Evaluación y Mejora (validar el desempeño de los modelos y refinarlos).
Aplicaciones prácticas de la Ciencia de Datos
- Recomendaciones personalizadas para usuarios.
- Detección de fraudes y actividades sospechosas.
- Análisis de riesgos para predecir riesgos.
- Optimización de procesos para mejorar la eficiencia.
Técnicas de Aprendizaje Automático
- Aprendizaje Supervisado (AS)
- Aprendizaje No Supervisado (ANS)
- Aprendizaje Profundo (AP)
Tareas de Aprendizaje Automático
- Regresión (modela la relación entre variables para predecir valores numéricos).
- Clasificación (asigna observaciones a categorías).
- Agrupamiento (identifica patrones y grupos dentro de los datos).
- Redes Neuronales (arquitecturas inspiradas en el cerebro humano).
Herramientas y Tecnologías Utilizadas
- Almacenamiento (bases de datos relacionales y NoSQL).
- Lenguajes de programación (Python, R, SQL).
- Visualización (Power BI, Tableau, D3.js).
- Infraestructura (plataformas en la nube, servidores).
Roles en Ciencia de Datos
- Científico de Datos (experto en estadística, aprendizaje automático).
- Ingeniero de Datos (responsable de la arquitectura de datos).
- Analista de Negocios (traduce los requisitos de negocio a problemas de ciencia de datos).
Beneficios y Aplicaciones de la Ciencia de Datos
- Toma de decisiones basadas en datos.
- Automatización de procesos.
- Innovación y eficiencia.
- Ventaja competitiva.
Cómo Empezar en la Ciencia de Datos
- Aprendizaje continuo con actualizaciones de conocimientos y tendencias.
- Desarrollo de proyectos para aplicar conocimientos.
- Redes y comunidades para conectar con profesionales.
Retos y Consideraciones Éticas
- Privacidad y seguridad de datos.
- Sesgos y transparencia en los modelos de IA.
- Impacto social de la aplicación de la ciencia de datos.
Conclusiones
- La ciencia de datos es un campo en constante evolución.
- Se combina con la inteligencia de negocios para una mejor toma de decisiones.
- La comprensión de la ciencia de datos es esencial para el futuro impulsado por datos.
Actividad de Saberes Adquiridos y Preguntas
- Se usó la plataforma Kahoot! para una actividad interactiva.
Studying That Suits You
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Description
Este cuestionario explora los conceptos clave de la ciencia de datos, incluyendo la importancia del análisis de datos, la inteligencia de negocios y la evolución histórica de la disciplina. A través de preguntas, se evaluará tu comprensión de cómo los datos impulsan la innovación y el desarrollo en diversos sectores.
