Presentado en SG Virtual por José Arturo Mora

1. Innovación a Través de Datos
Presenta:
José Arturo Mora Soto
@jarturomora

2. ¿Quién es un científico de datos?
Según Josh Wills: “Una persona que es mejor en estadística que cualquier
ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier
estadista”.
http://www.kdnuggets.com/2015/11/different-data-science-roles-industry.html

3. Atoms and Dollars aren`t so
different…

4. Las habilidades de un científico de
datos

5. ¿Qué es un producto de datos?
• Es la combinación de datos
con algoritmos estadísticos
usados para inferencia o
predicción.
• Podemos citar el sistema de
recomendación de Amazon,
Uber o Netflix como
productos de datos que
examinan las preferencias
del los usuarios y genera
recomendaciones.

6. Ciencia de
Datos
Modelo de
Negocio
Diseño
Producto Basado en Datos

7. Áreas de oportunidad
los productos de datos han revolucionado la
economía de la información y ha cambiado la forma
en la que los negocios, las Startups de base
tecnológica, organizaciones y gobiernos ven los
datos

8. Datos abiertos

9. Data-Driven Design Process

10. Características de un producto de
datos
• Mike Loukides argumenta que un producto de datos es otro
nombre para Data-Driven Apps
• Auto adaptables
• Aprenden patrones de comportamiento
• Ampliamente aplicables
• Influencia el comportamiento humano
Bajo esta definición el termostato Nest es
un producto de datos, vehículos autónomos
y aplicaciones de Quantified-Self.

11. ¿el Internet of Things es un producto de datos?

12. ¿Cómo genero innovación con
datos?
1. Cosas que sabemos que sabemos: Hechos
2. Cosas que sabemos que no sabemos: Preguntas
3. Cosas que no sabemos que sabemos: Intuición
4. Cosas que no sabemos que no sabemos: Exploración

13. Datos Crudos
Datos Limpios
Consultas y Reportes
OLAP –Reportes Ad-Hoc
Análisis Estadístico
Modelado Predictivo
Optimización
VentajaCompetitiva
Madurez Analítica
¿Qué paso?
¿Por que paso?
¿Qué va a pasar?
¿Que es lo mejor
que puede pasar?
¿Qué preguntas que puedo hacer
a los datos?

14. • Numéricos
• Categóricos
• Espaciales
• Temporales
• Sociales
• Patrones
• Relaciones
• Distribuciones
• Anomalías
Diferentes usuarios, diferentes
datos

15. Algoritmos
Machine Learning = Aprendizaje por repetición
• Clasificación
• Agrupación
• Predicción
• Simulación
• Optimización

18. ¿Dónde aprender?

19. jarturomora
josearturo
José Arturo Mora Soto
jarturomora
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www.jams.name
jarturomora