Ciencia de Datos y sus Conceptos

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Questions and Answers

Empareja los conceptos de la Ciencia de Datos con sus definiciones:

Datos = Hechos y cifras sin procesar Información = Datos procesados que tienen significado Conocimiento = Comprensión adquirida a partir de la información Big Data = Conjuntos de datos que son demasiado grandes para ser procesados por métodos tradicionales

Empareja las décadas con sus contribuciones en la Ciencia de Datos:

1950 = Desarrollo de las primeras computadoras 1970-80 = Expansión de técnicas estadísticas 2000 = Auge del Big Data 1990 = Introducción de la minería de datos

Empareja las herramientas de Inteligencia de Negocios con sus descripciones:

Informes = Resúmenes de datos facilitados Paneles de control = Visualizaciones interactivas de datos Análisis de datos = Evaluación detallada de datos Visualizaciones = Representaciones gráficas de información

Empareja las aplicaciones de la Ciencia de Datos con sus beneficios:

Toma de decisiones = Mejora en el proceso de toma de decisiones Detección de tendencias = Identificación de patrones y variaciones Desarrollo de soluciones = Innovación en productos y servicios Optimización de procesos = Mayor eficiencia en operaciones Signup and view all the answers

Empareja los objetivos de la Inteligencia de Negocios con sus propósitos:

Identificar tendencias = Reconocer patrones de comportamiento del mercado Detectar oportunidades = Encontrar áreas de crecimiento potencial Mejorar el rendimiento organizacional = Aumentar la efectividad y eficiencia en las operaciones Desarrollar estrategias efectivas = Crear planes basados en datos que generen resultados Signup and view all the answers

Asocia los términos con sus definiciones:

Datos = Conjuntos de valores, hechos o características que se pueden medir, recopilar y analizar. Información = Se obtiene al contextualizar, categorizar y sintetizar los datos para darles significado. Conocimiento = Surge al interpretar, comprender y aplicar la información para resolver problemas. Decisión = Elección que se toma basándose en el análisis de datos e información. Signup and view all the answers

Asocia los tipos de datos con sus características:

Datos Estructurados = Datos organizados en formatos predefinidos, como bases de datos. Datos Semi Estructurados = Datos sin un formato estricto, como texto. Datos No Estructurados = Datos sin formato predefinido, como imágenes. Big Data = Conjuntos masivos de datos que requieren herramientas específicas para su análisis. Signup and view all the answers

Asocia los conceptos de uso de datos con su aplicación:

Transformación Digital = Impulsa el cambio en todos los sectores a partir de los datos. Toma de Decisiones Informada = Permite decisiones más acertadas fundamentadas en hechos. Innovación y Desarrollo = El análisis de datos crea nuevos productos y modelos de negocio. Publicidad Estratégica = Hacer propaganda del producto Z en determinada zona. Signup and view all the answers

Asocia la localidad con su descripción:

San Justo = Está en el partido de La Matanza en la provincia de Buenos Aires. Mendoza = Tuvo más ventas del año pasado en la rama de actividad X. NOA = Región con menos empresas que el año pasado en la rama de actividad Y. CABA = Zona donde se considera anunciar el producto Z. Signup and view all the answers

Asocia las ramas de actividad con sus datos:

Actividad X = Ventas del año 2023 fueron de $700,000. Actividad Y = Menos empresas que el año pasado en la zona del NOA. Actividad Z = Requiere evaluación de políticas de promoción. Actividad A = Estrategia para hacer publicidad en CABA. Signup and view all the answers

Study Notes

Introducción a la Ciencia de Datos

El webinar fue abierto a la comunidad y organizado por la Universidad Nacional de La Matanza (UNLaM), Escuela de Formación Continua, con 35 años de trayectoria.
El docente fue la Ing. Lorena R. Matteo ([email protected])
El tema principal fue la Ciencia de Datos (CD)
Se describe la CD como un campo interdisciplinario que combina estadística, matemáticas, aprendizaje de máquina y tecnología de la info. para extraer conocimientos de grandes conjuntos de datos. Se considera una herramienta poderosa para tomar mejores decisiones y generar soluciones innovadoras.

Agenda del Webinar

Introducción a la Ciencia de Datos (CD)
Historia y evolución de la CD
Inteligencia de Negocios (BI)
Importancia de los datos
Definición de datos, información, conocimiento y decisión
Fuentes de datos y Big Data; tendencias en BI y CD
Ciclo de vida de un proyecto de CD
Aplicaciones prácticas
Técnicas y herramientas clave
Beneficios y retos éticos
Conclusiones
Actividad interactiva y preguntas

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 y el interés por el procesamiento de datos.
En los años 70 y 80 se expandió el uso de técnicas estadísticas y herramientas para procesar grandes conjuntos de datos con el fin de extraer conocimiento de ellos.
El auge del Big Data en el 2000, impulsado por el avance de la computación y el almacenamiento, provocó el crecimiento de la ciencia de datos.

¿Qué es la Inteligencia de Negocios?

La Inteligencia de Negocios (BI) es el uso estratégico de datos para tomar decisiones y mejorar el rendimiento organizacional.
Las herramientas para BI incluyen informes, paneles de control, análisis de datos y visualizaciones, que permiten a las empresas comprender mejor su negocio.
Objetivo: ayudar a las organizaciones a identificar tendencias, detectar oportunidades y riesgos y desarrollar estrategias más efectivas.

La Importancia de los Datos en el Mundo Actual

Los datos son el combustible que impulsa la transformación digital en todos los sectores.
Los datos permiten tomar decisiones más acertadas y fundamentadas, basándose en hechos.
El análisis de datos impulsa la creación de nuevos productos, servicios y modelos de negocio.

Conceptos Básicos: Datos, Información, Conocimiento y Decisión

Datos: conjuntos de valores, hechos o características que se pueden medir, recopilar y analizar. Ejemplos: Localidades, Partidos/Departamentos, Provincias, Ramas de actividad, Franjas Horarias
Información: se obtiene al contextualizar, categorizar y sintetizar los datos para darles significado. Ejemplos: La localidad de San Justo está en el partido de la Matanza, Las ventas de la rama de actividad X del 2023 fueron de $700.000
Conocimiento: surge al interpretar, comprender y aplicar la información para resolver problemas y tomar decisiones
Decisión: Ejemplos: Hacer propaganda del producto Z en la zona de CABA, Ver políticas de promoción en NOA.

Fuentes de Datos

Estructurados: datos organizados en formatos predefinidos, como bases de datos relacionales o hojas de cálculo.
Semi-estructurados: datos sin un formato predefinido. Ejemplos: texto, imágenes, audio, video de diversas fuentes.
No estructurados: grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los sistemas de procesamiento tradicionales, Big Data.

Tendencias en Inteligencia de Negocios

Computación en la Nube
Aprendizaje Automático
Análisis en Tiempo Real
Visualización de datos

Relación Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos

Inteligencia de Negocios: analiza datos históricos y se enfoca en el análisis descriptivo y la visualización de datos históricos.
Ciencia de Datos: predice el futuro mediante técnicas avanzadas como el aprendizaje automático.

Ciclo de Vida de un Proyecto de Ciencia de Datos

Recopilación y Preparación de los Datos
Exploración y Análisis
Modelado y Entrenamiento
Implementación y Seguimiento
Evaluación y Mejoras

Aplicaciones Prácticas de la Ciencia de Datos

Recomendaciones personalizadas
Detección de fraude
Análisis de riesgos
Optimización de procesos

Técnicas de Aprendizaje Automático

Aprendizaje Supervisado: utiliza datos etiquetados para predecir resultados basándose en ejemplos previos.
Aprendizaje no Supervisado: busca patrones no evidentes a simple vista.
Aprendizaje Profundo: efectivo en tareas complejas, usando redes neuronales para reconocer imágenes y lenguaje natural.

Tareas de Aprendizaje Automático

Regresión: modela la relación entre variables para predecir valores numéricos
Clasificación: asigna observaciones a categorías o clases predefinidas
Agrupamiento: identifica patrones y grupos naturales dentro de los datos
Redes Neuronales: arquitecturas inspiradas en el cerebro humano para el aprendizaje y la predicción

Herramientas y Tecnologías Utilizadas

Almacenamiento: bases de datos relacionales y NoSQL, data lakes y data warehouses.
Lenguajes: Python, R, SQL, y bibliotecas especializadas (TensorFlow, Scikit-learn).
Visualización: herramientas como Power BI, Tableau y D3.js.
Infraestructura: plataformas en la nube, servidores, clusters de procesamiento y GPU.

Roles en Ciencia de Datos

Científico de Datos: experto en estadística, aprendizaje automático y resolución de problemas complejos.
Ingeniero de Datos: responsable de la arquitectura, recopilación y preparación de los datos.
Analista de Negocios: traduce los requisitos de negocio en problemas y soluciones de ciencia de datos.

Beneficios y Aplicaciones de la Ciencia de Datos

Toma de Decisiones Basada en Datos
Automatización de Procesos
Innovación y Eficiencia
Ventaja Competitiva

Cómo Empezar en la Ciencia de Datos

Aprendizaje Continuo
Proyectos Prácticos
Redes y Comunidades

Retos y consideraciones éticas

Privacidad y Seguridad: proteger la información personal y evitar el uso indebido de los datos.
Sesgos y Transparencia: identificar y mitigar los sesgos en los modelos de IA para asegurar resultados justos.
Impacto Social: considerar las implicaciones éticas y el bienestar de las personas

Conclusiones

La Ciencia de Datos es un campo en constante evolución que combina estadísticas, programación y conocimiento del dominio para extraer valor de los datos.
Su relación con la Inteligencia de Negocios la convierte en una herramienta poderosa para la toma de decisiones en diversas industrias.
A medida que avanzamos hacia un futuro impulsado por datos, la comprensión de estos conceptos se vuelve esencial.

Actividad de Saberes Adquiridos y Preguntas

El webinar ofrece una actividad interactiva de Kahoot! para evaluar el conocimiento adquirido.

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Description

Pon a prueba tu conocimiento sobre la Ciencia de Datos emparejando conceptos con sus definiciones, herramientas con sus descripciones y las contribuciones históricas. Este quiz también explora las aplicaciones y los objetivos de la Inteligencia de Negocios. ¡Demuestra lo que sabes y aprende más en el proceso!