Metodología de la ciencia de datos

Descripción

El estudio de la asignatura Metodología de la ciencia de datos se basa en el estudio de la metodología Cross Industry Process for Datamining (CRISP-DM) y te llevará de la mano en el proceso desde el reconocimiento de una organización a partir del análisis de sus factores internos y externos, hasta la reseña de cómo encontrar las fuentes de datos dentro y fuera de la organización con respecto al planteamiento de objetivos o problemas específicos. Después de ello tendrás la posibilidad de validar algunas técnicas para preparar los datos acoplándolos a los objetivos que se plantean para así generar modelos para el reconocimiento de patrones y llegar así a la entrega de los resultados y la propia evaluación del proceso. Cabe mencionar que con el estudio de esta asignatura revisarás conceptos tales como analítica de datos, detección de patrones, modelado y calidad de los datos, los cuales te permitirán introducirte a la Ciencia de Datos, rama de la computación que en la actualidad es de gran uso para las empresas de diversos sectores y que apoya en la mejora de sus servicios, o bien, en la creación de nuevos servicios que generen mayor valor a sus clientes. El estudio de los datos no solo se encuentra ubicado en el sector privado, por ejemplo, en el gobierno ha tenido un gran uso para la detección de necesidades de la ciudadanía, ya sea para mejorar la seguridad, como es el caso de la policía de Miami que utiliza técnicas de analítica de datos para enriquecer sus investigaciones o como apoyo en las campañas electorales, tal fue el caso de Obama, presidente de los Estados Unidos de Norteamérica electo en 2012. Objetivo general Utilizar una serie de principios y criterios que guíen el proceso de generación de valor basado en datos distinguiendo un marco de referencia basado en la metodología CRISP-DM (Cross Industry Process for Data Mining) para enfrentar escenarios de aprovechamiento de grandes volúmenes de datos de forma integral.