Proyectos de Ciencia de Datos
Existen diversas
Áreas de aplicación
Salud
Sector productivo
Academia
Sector Gubernamental
Algunas categorías
De predicción
De agrupación
De estimación
De respuesta binaria
Algunos tipos
Regresión lineal
Regresión logística
Árbol de decisiones
Clustering de densidades
Clustering de afinidades
Redes neuronales
Random Forest
Marcos metodológicos
CRISP-DM
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos
Preparación de los datos
Modelado
Evaluación
Implementación/Despliegue
Presentan retos
Éticos
Privacidad de los usuarios
Acceso público de datos
Sesgos socio-culturales
Operacionales
Consecución de datos
Gobernanza de datos
Acceso a los datos
Fiabilidad de los datos
Capacidad de computación
Conocimiento técnico
Conocimiento de negocio específico
Económicos
Costos operacionales altos
Costos de procesamiento
Costo personal técnico
Impactos Positivos
Económicos
Uso eficiente de recursos
Reducción de costos
Decisiones más eficientes
Menor consumo
y desperdicio
Técnicos
Mejoramiento de
los mdelos
Aprendizaje
interdisciplinario
Intercambio de trabajo
intersectorial
Innovación en el sector
Bienestar humano
Atención en salud
Mejoramiento de
Servicios públicos
Mejoramiento condiciones
laborales
Impulso del espíritu
innovador
Ambiental
Aprovechamiento recursos
naturales
Entendimiento fenómenos
naturales
Impactos negativos
Económicos
Pérdida de empleo
Reemplazo de
trabajos operativos
Técnicos
Desigualdad en desarrollo
entre los sectores
Bienestar humano
Vulneración de
la privacidad
Usos poco éticos de
la tecnología
Ambiental
Empleo excesivo
de energía
Aumento de producción
sin medir consecuencias