Machine Learning for all
- Serie de webinars sobre Machine Learning
- 29 de Noviembre al 21 de Diciembre de 2023
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina técnicas de estadística, informática, matemáticas y conocimiento del dominio para extraer información útil a partir de grandes volúmenes de datos. Su objetivo principal es transformar datos sin procesar en conocimiento y decisiones basadas en evidencia. Esto se logra mediante la recopilación, el análisis y la interpretación de datos, que pueden ser estructurados (por ejemplo, en tablas) o no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, vídeos).
Principales componentes de la ciencia de datos:
1. Recolección de datos: Recopilar datos de diversas fuentes, ya sea mediante sensores, bases de datos, internet, entre otros.
2. Limpieza de datos: Preparar los datos, eliminando errores, valores atípicos o datos irrelevantes para que estén listos para el análisis.
3. Análisis exploratorio: Identificar patrones, tendencias y relaciones dentro de los datos mediante técnicas estadísticas y visualización.
4. Modelado: Crear modelos matemáticos o de aprendizaje automático (machine learning) para hacer predicciones o clasificaciones basadas en los datos.
5. Interpretación y comunicación: Convertir los resultados obtenidos en conocimientos prácticos y comunicar estos hallazgos de manera comprensible para la toma de decisiones.
Aplicaciones de la ciencia de datos:
– Predicciones y recomendaciones en plataformas de streaming.
– Detección de fraudes en sistemas financieros.- Análisis de comportamiento de clientes en marketing.
– Optimización de procesos industriales.