Proyectos en Ciencia de Datos

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MOVIMIENTOS POLÍTICOS, ECONÓMICOS, SOCIALES Y CULTURALES DEL SIGLO XIX EN COLOMBIA. Por: Alejandra Rojas Martínez.

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Impactos

Tipos de impactos que los proyectos de ciencia de datos pueden generar.

Académicos

Formación de estudiantes de distintos niveles académicos. Generación de publicaciones científicas.

Éticos

Manejo responsable de datos sensibles y toma de decisiones transparentes.

Ambientales

Aplicaciones que optimizan recursos y reducen el impacto ambiental.

Sociales

Generación de nuevas oportunidades de empleo y mejora en la prestación de servicios.

Económicos

Mejora en la eficiencia operativa, reducción de costos y aumento de ingresos por decisiones más acertadas.

Técnicos

Optimización de procesos, automatización y mejor gestión de datos.

Retos

Desafíos comunes en la etapas de un proyecto de ciencia de datos.

Complejidad de modelos y técnicas

Selección adecuada del modelo.

Interpretación y comunicación de resultados

Traducir resultados complejos a términos comprensibles para la toma de decisiones.

Escalabilidad

Ajuste de modelos para manejar grandes volúmenes de datos o nuevas fuentes de información.

Calidad y disponibilidad de datos

Dificultades para acceder a datos limpios y estructurados.

Aspectos Estructurales

Definir los objetivos del proyecto. Formular las preguntas claves y los requerimientos para responderlas.

Etapas fundamentales de un proyecto de ciencia de datos.

Medición del Resultado

Desarollo y Modelado

Transformación de datos en información

Identificación del Problema

Aplicar modelos para obtener resultados que guíen la toma de decisiones necesarias para responder al objetivo.

Preparar, limpiar y transformar los datos en estructuras adecuadas para su análisis.

Evaluar el impacto de las decisiones basadas en datos.

Proyectos en Ciencia de Datos Daniel Badillo Mojica

Aspectos Procedimentales

Actividades que se llevan a cabo en un proyecto de ciencia de datos.

Implementación

Monitoreo

Despliegue del modelo

Planificicación de la implementación

Evaluación y validación

Interpretación de resultados

Evaluación resultados (estadísitcos o evaluación de expertos o pares)

Simulación del modelo con diferentes muestras

Modelado

Aplicación de los modelos

Diseño de criterios de evaluación

Construcción del modelo

Selección de técnicas

Análisis exploratorio

Visualización exploratoria

Generación de estadísticas descriptivas

Identificación de relaciones

Preparación de datos

Construcción de variables

Estandarización

Limpieza de datos

Recolección de datos

Planeación

Revisión de requerimientos de datos

Revisión de antecedentes

Definición de los objetivos

Entendimiento del proyecto