1. La Ciencia
de los Datos
Edgar Alfredo Nande Vázquez
cpnande@ucol.mx
CA 126, Estado y Sociedad
2. La ciencia de los datos... "Es un
pequeño paso para el hombre, pero
un gran salto para la humanidad".
-NEIL ARMSTRONG
¿APLICA SOBRE UNA BASE DE INVESTIGACIÓN?
3. ¿Qué vamos a ver?
Introducción
Tipo de datos
Evolución de los datos
Machine Learning (ML)
Aplicación
2 Historias
Conclusiones
06/03/2024
4. Introducción
¿ Qué es la ciencia de los datos?
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*Aprendizaje automático o Machine Learning (ML)
15. Entonces
¿Por qué es la
importancia de ciencia de
los datos?
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El aprendizaje automático
o Machine Learning (ML)
16. Machine Learning (ML)
06/03/2024
El aprendizaje automático o Machine Learning (ML), es una técnica de inteligencia artificial que permite a las
computadoras aprender y mejorar automáticamente sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea
(Santana, 2023), y como ejemplo la aplicación CHATPGT
¿Por qué es
la
importancia
de ciencia de
los datos?
17. Ver con Pedro Santana el ejemplo
de chatpgt, ejemplo de tutorias
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32. ¿LIMITACIONES PRESUPUESTALES A LAS
COMUNIDADES INDÍGENAS?: EL CASO DE CHERÁN,
MICHOACÁN DEL 2000 AL 2021
06/03/2024
Gobierno en
condiciones normales
Gobierno en
condiciones normales
Gobierno Usos y
Costumbres
Gobierno Usos y
Costumbres
El propósito de este trabajo es dar respuesta a la pregunta, “¿existen limitaciones presupuestales a las
comunidades indígenas, particularmente el municipio de Cherán, Michoacán desde su auto adscripción?”
Historia 2
33. 06/03/2024
El propósito de este trabajo es dar respuesta a la pregunta, “¿existen limitaciones presupuestales a las comunidades
indígenas, particularmente el municipio de Cherán, Michoacán desde su auto adscripción?”
El modelo se determinó a partir de la gestión del gasto en inversión sobre las variables independientes de
crecimiento económico, de población y de ingresos públicos
Modelo: gto_inv_per= pib_per+el_2+fac_pob+ingfed_per+ip_per +e
35. Conclusiones
•La calidad de los datos de entrada (incompletos, incorrectos o sesgados) puede afectar la precisión de los
resultados del aprendizaje automático.
•Los algoritmos del aprendizaje automático (Machine Learning), también deben ser cuidadosamente evaluados
para evitar sesgos injustos en los resultados
•La ética en la recolección, el análisis de datos y su utilización (Normativas Jurídicas de protección de datos,
propiedad intelectual, etc).
•Las ganas de trabajar y su creatividad, basada en productividad laboral.
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El big data hace referencia a una gran cantidad de datos, que por medio de la analítica y herramientas de gestión son obtenidos y analizados, logrando resultados importantes. Es por esto que, en la actualidad, muchas entidades IP o de Gobierno han optado por la creación de una estrategia de datos que permiten la orientación de los datos obtenidos a las necesidades de su negocio y clientes.
Pero puede resultar confuso y abrumador, pues la cantidad de datos generados en años anteriores, según Forbes, supera a la que fue generada en toda la historia de la humanidad. Sin embargo, su importancia dentro de los negocios y en algunas entidades de Gobierno como estrategias, va en aumento, pues no cabe duda de que ayuda a ver con distinta perspectiva el comportamiento de los consumidores y los productos mismos.
Unión en un punto de varias líneas
Últimamente en los mercados se ve un acrónimo, VUCA, que intenta definir la realidad a grandes rasgos sin entrar en sectores ni mercados específicos.