Ciencia de datos

1. Ciencia de Datos
MODULO :
FUNDAMENTOS DE
MINERÍA Y CIENCIAS DE
DATOS
GRUPO : 3
DOCENTE: ING. DAVID E.
MENDOZA GUTIERREZ
VILLEGAS ACUÑA
CARLOS E.
LARA QUIROZ ELVIS
VARGAS TICONA ARIEL
QUISPE MAMANI
NIEVES VANESSA
INTEGRANTES

2. Diferencia entre Ciencia de Datos, IA, Aprendizaje automático y
profundo
es un subconjunto de la IA que
se refiere más a las áreas
superpuestas de las estadísticas,
los métodos científicos y el
análisis de datos, que se utilizan
todas para extraer significado y
conocimientos de los datos.
que es un subconjunto
del aprendizaje
automático que permite
que las computadoras
resuelven problemas
más complejos
significa hacer que una
computadora imita de
alguna manera el
comportamiento humano
es otro subconjunto de
la IA y consiste en las
técnicas que permiten
que las computadoras
descubran cosas a partir
de los datos y realicen
aplicaciones de IA.
Diferencias
Ciencia de Datos
Aprendizaje automático
IA
Aprendizaje automático
Integrantes: Lara Quiroz Elvis Módulo: Fundamentos de minería y
Quispe Mamani Nieves Vanessa Ciencias de datos
Vargas Ticona Ariel
Villegas Acuña Carlos E. Docente: Ing. David E. Mendoza Gutierrez

3. Ciencia de Datos
La ciencia de datos combina
múltiples campos que incluyen
estadísticas, métodos científicos y
análisis de datos para extraer el
valor de los datos.
Los practicantes de la ciencia de
datos se llaman científicos de
datos y combinan una variedad de
conocimientos para analizar los
datos recopilados de la web, de
teléfonos inteligentes, de clientes,
sensores y otras fuentes.
Quienes lo
aplican?
Que es ?
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4. Que es un Científico de Datos?
Preparación de Datos
para su Análisis
Explorar, Analizar y
Visualizar Datos
Desarrollo de Estrategias para
Analizar datos
Científico de datos
Implementar Modelos
en Aplicaciones
El científico de Datos no
Trabaja Solo. de Hecho, la
Ciencia de datos más
efectiva se ejecuta en equipo
Construir Modelos con Datos
Mediante Lenguajes de
Programación
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5. Como se Lleva Acabo la Ciencia de Datos
Ciclo
de
Vida
Planificación
Construir un
Modelo de
Dato
Evaluar un
Modelo
Explicar los
Modelos
Implementar
un modelo
Monitorear los
Modelos
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6. Herramientas para la Ciencia de Datos
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Crear, evaluar, implementar y monitorear
modelos de aprendizaje automático puede
ser un proceso complejo. Es por eso que la
cantidad de herramientas de ciencia de
datos ha aumentado. Los científicos de
datos utilizan muchos tipos de
herramientas.

7. Desventajas
La vulnerabilidad de esta enorme cantidad de
datos almacenados es el objetivo de los
nuevos ciberataques
existen reacciones desfavorables por parte
de los usuarios, que consideran que vulnera
su privacidad
almacenar y analizan indiscriminadamente
solo se convierten en ruido que ralentizará y
obstaculiza las tareas
Exceso de datos
Ciberseguridad
Tecnofobia
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8. Gracias!
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