Cursillo Básico sobre bigdata y machine learning. Parte 0 Parte0 Sensibilización [0.25h]: Acorde a la relevancia del tema para esta época, se ilustra su aplicabilidad en la industria, se muestran las ramas que confluyen en este tipo de estudios y el perfil de un científico de datos como apoyo relevante para la búsqueda de insights para la empresa. De forma ilustrativa se muestran los temas a abarcar en el cursillo.MinTIC bdguidance arcitura 2016.

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2. Sensibilización
Época única donde:
Storage cada vez más económico: Cloud
Datos en volumen: IoT
Diversidad de orígenes de datos: Documentos, Audio, SocialNetwork-APIs
Aprovechamiento de información
Búsqueda de insights sobre data para el beneficio de la empresa
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3. TEMAS A TRATAR
Sabemos que cada uno de los temas exige un capítulo completo, e incluso un curso
completo para enfatizar;
Éste es un viaje corto de introducción sobre estos temas.
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4. Data la interdisciplinariedad del DataScience, se requiere una intersección de varios
aspectos:
HACKING SKILLS: para trabajar con datos masivos, a ser adquiridos, limpiados,
manipulados
MATH+STATISTICS KNOWLEDGE: Conocimiento de computer
science/matemáticas/estadística
SUBSTANTIVE EXPERIENCE: es crucial estar motivado para generar preguntas,
hipótesis e interpretar resultados. Para ello también se necesita ingenio, soft-skills,
investigación, conocimiento de herramientas y conocimiento del dominio y experticia
OJO con el DANGER ZONE: los análisis sin su rigurosidad pueden desembocar en
análisis incorrectos.
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