datamining
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•342 vistas
I
itaData mining es la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante. Existen tres áreas principales de trabajo en data mining: ingeniería del conocimiento, clasificación y resolución de problemas. No existe una única técnica mejor y los ambientes KDD deben soportar diferentes tipos de técnicas.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
![Data Mining – Minado de Datos ,[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Recomendados
Data Mining
Este documento describe varias técnicas de minería de datos como redes neuronales, árboles de decisión, regresión logística y análisis fractal. Explica cómo estas técnicas pueden usarse para encontrar patrones ocultos en grandes bases de datos que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones de negocios. También resume algunas aplicaciones comunes como la detección de fraude, la segmentación de clientes y la predicción de demanda.
Data warehouse
Este documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse, incluyendo su definición, objetivos, características, elementos básicos, procesos y ventajas y desventajas. Un data warehouse es un repositorio estructurado de datos históricos orientados a facilitar la toma de decisiones. Sus objetivos son hacer la información accesible, adaptable y servir como fundación para la toma de decisiones.
DATAWAREHOUSE, importancia del almacén de datos
El documento describe la importancia de los almacenes de datos (data warehouses) para almacenar y acceder a datos de forma estructurada para soportar la toma de decisiones. Explica que los data warehouses integran datos de toda la organización de forma no volátil y variante en el tiempo para generar informes. También define la inteligencia de negocios como el proceso de transformar datos primarios en información útil mediante el uso de tecnologías de data warehouses.
Data warehouse
Este documento describe los conceptos básicos de un data warehouse, incluyendo que es un repositorio estructurado de datos históricos orientados al negocio para facilitar la toma de decisiones, tiene características como estar orientado a un tema, ser integrado y variante en el tiempo, y se utiliza para aplicaciones como marketing, análisis financiero y de riesgo, y control de gestión. Explica también procesos como ETL, y técnicas como minería de datos y bases de datos multidimensionales.
Datawarehouse1
Un Data Warehouse tiene como objetivo almacenar y proveer información relevante y oportuna a la organización para mejorar la toma de decisiones. Se describen las características, componentes, metodologías de diseño y factores a considerar para el desarrollo e implementación exitosa de un proyecto de Data Warehouse.
OLAP
El procesamiento analítico en línea (OLAP) utiliza una vista multidimensional de datos agregados para proporcionar un rápido acceso a información estratégica y permitir análisis avanzados. Permite consultas avanzadas y diferentes vistas de los datos corporativos. La organización OLAP Council publicó la batería de pruebas APB-1 en 1998 para medir las capacidades globales de un servidor OLAP.
Data mart
Un datamart es una base de datos especializada para un departamento o área de negocio específica que ofrece acceso más rápido a información relevante que un data warehouse. Existen diferentes modelos para crear datamarts, como el modelo top-down que se basa en un data warehouse existente o el modelo bottom-up que integra múltiples datamarts en un data warehouse central. Los datamarts permiten implementar estructuras de almacenamiento de datos adaptadas a las necesidades de análisis de información de cada departamento.
Data WareHouse. Introduccion
El documento proporciona una introducción al data warehouse. Explica que un data warehouse es una base de datos que almacena datos históricos de toda la empresa de forma consolidada y consistente para su análisis. También describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos, las tablas dimensiones y el proceso ETL. Además, explica conceptos como data marts, el ciclo de vida de un proyecto de data warehouse y herramientas comunes para su desarrollo e implementación.
Recomendados
Data Mining
Este documento describe varias técnicas de minería de datos como redes neuronales, árboles de decisión, regresión logística y análisis fractal. Explica cómo estas técnicas pueden usarse para encontrar patrones ocultos en grandes bases de datos que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones de negocios. También resume algunas aplicaciones comunes como la detección de fraude, la segmentación de clientes y la predicción de demanda.
Data warehouse
Este documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse, incluyendo su definición, objetivos, características, elementos básicos, procesos y ventajas y desventajas. Un data warehouse es un repositorio estructurado de datos históricos orientados a facilitar la toma de decisiones. Sus objetivos son hacer la información accesible, adaptable y servir como fundación para la toma de decisiones.
DATAWAREHOUSE, importancia del almacén de datos
El documento describe la importancia de los almacenes de datos (data warehouses) para almacenar y acceder a datos de forma estructurada para soportar la toma de decisiones. Explica que los data warehouses integran datos de toda la organización de forma no volátil y variante en el tiempo para generar informes. También define la inteligencia de negocios como el proceso de transformar datos primarios en información útil mediante el uso de tecnologías de data warehouses.
Data warehouse
Este documento describe los conceptos básicos de un data warehouse, incluyendo que es un repositorio estructurado de datos históricos orientados al negocio para facilitar la toma de decisiones, tiene características como estar orientado a un tema, ser integrado y variante en el tiempo, y se utiliza para aplicaciones como marketing, análisis financiero y de riesgo, y control de gestión. Explica también procesos como ETL, y técnicas como minería de datos y bases de datos multidimensionales.
Datawarehouse1
Un Data Warehouse tiene como objetivo almacenar y proveer información relevante y oportuna a la organización para mejorar la toma de decisiones. Se describen las características, componentes, metodologías de diseño y factores a considerar para el desarrollo e implementación exitosa de un proyecto de Data Warehouse.
OLAP
El procesamiento analítico en línea (OLAP) utiliza una vista multidimensional de datos agregados para proporcionar un rápido acceso a información estratégica y permitir análisis avanzados. Permite consultas avanzadas y diferentes vistas de los datos corporativos. La organización OLAP Council publicó la batería de pruebas APB-1 en 1998 para medir las capacidades globales de un servidor OLAP.
Data mart
Un datamart es una base de datos especializada para un departamento o área de negocio específica que ofrece acceso más rápido a información relevante que un data warehouse. Existen diferentes modelos para crear datamarts, como el modelo top-down que se basa en un data warehouse existente o el modelo bottom-up que integra múltiples datamarts en un data warehouse central. Los datamarts permiten implementar estructuras de almacenamiento de datos adaptadas a las necesidades de análisis de información de cada departamento.
Data WareHouse. Introduccion
El documento proporciona una introducción al data warehouse. Explica que un data warehouse es una base de datos que almacena datos históricos de toda la empresa de forma consolidada y consistente para su análisis. También describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos, las tablas dimensiones y el proceso ETL. Además, explica conceptos como data marts, el ciclo de vida de un proyecto de data warehouse y herramientas comunes para su desarrollo e implementación.
Data mining
El documento proporciona una introducción al data mining, que es el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones y reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. También describe algunas de las técnicas comúnmente usadas como redes neuronales artificiales, árboles de decisión y algoritmos genéticos.
Data mining
El documento define el data mining como el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones repetitivos o reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. Finalmente, señala que el data mining se puede aplicar en diferentes ámbitos como el gobierno, las empresas, las universidades e investigaciones espaciales.
Mineria de datos
Este documento presenta una introducción a la minería de datos, incluyendo su definición, las tareas involucradas, las técnicas utilizadas y las tendencias actuales. Explica que la minería de datos es un paso clave en el proceso más amplio de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, y tiene como objetivo extraer patrones y conocimiento útil de grandes volúmenes de datos heterogéneos mediante el uso de algoritmos automatizados.
Minería de Datos Aplicado a la EPH Encuesta Permanente de Hogares
Este documento presenta un proyecto de minería de datos aplicado a la Encuesta Permanente de Hogares. Describe las herramientas de software utilizadas como DB2, DB2 Intelligent Miner y WebSphere. Explica cómo se aplicaron algoritmos de clustering y árboles de decisión a los datos de la encuesta para generar reglas sobre los ingresos y características socioeconómicas de la población. Concluye que las tecnologías permitieron obtener conocimiento sobre la población y que se pueden aplicar más técnicas de miner
Capitulo5
El documento habla sobre el manejo y minería de datos. Explica que el manejo de datos implica almacenar y recuperar información usando sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos prepara y explora datos para extraer información oculta usando algoritmos sofisticados. El objetivo final es producir asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupamientos y pronósticos para tomar mejores decisiones de negocio.
Capitulo5
El documento habla sobre el manejo y minería de datos. Explica que el manejo de datos implica almacenar y recuperar información usando sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos prepara y explora datos para extraer información oculta usando algoritmos sofisticados. Estas técnicas producen cinco tipos de conocimiento y se usan para predecir tendencias y tomar decisiones informadas.
Inteligencia de Negocios BI
La clave para BI es la información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.
Mineria de datos
Este documento presenta una introducción al tema de la minería de datos. Explica que la minería de datos permite extraer información oculta de grandes volúmenes de datos almacenados analizando patrones y relaciones. Describe las fases del proceso de minería de datos, que incluyen filtrado, selección de variables, extracción de conocimiento e interpretación. También menciona algunas aplicaciones como marketing, predicción y control de calidad.
ppt inteligencia de trabajo.pdf
El documento trata sobre inteligencia de negocios y el proceso de KDD. Explica que la inteligencia de negocios involucra el análisis de datos de la empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones y ventaja competitiva. También describe los componentes clave de una solución de inteligencia de negocios como la multidimensionalidad, minería de datos, agentes y almacén de datos. Finalmente, resume las etapas del proceso KDD de descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
Inteligencia de Negocios
El documento habla sobre inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Explica que la inteligencia de negocios usa información de la empresa para tomar mejores decisiones y obtener ventaja competitiva. También describe los componentes clave como almacenes de datos, minería de datos y multidimensionalidad. Finalmente, define el proceso de descubrimiento de conocimiento como uno que identifica patrones útiles en grandes cantidades de datos para generar conocimiento valioso.
bi-180616123404 (1).pptx
El documento describe el proceso de inteligencia de negocios (BI) y descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Explica que la BI involucra el análisis de datos de la empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones y ventaja competitiva, mientras que el KDD busca identificar patrones significativos en grandes conjuntos de datos para generar conocimiento útil para el usuario. También resume los componentes clave de BI como la multidimensionalidad, minería de datos, agentes y almacenes de datos, y resume las
Desmitificando el Big Data
Este documento describe la evolución del procesamiento de grandes volúmenes de datos, desde los primeros esfuerzos de Google para procesar grandes matrices hasta el desarrollo de frameworks como MapReduce y Hadoop. También analiza cómo herramientas de Business Intelligence y minería de datos se han actualizado para aprovechar estas nuevas tecnologías de Big Data, permitiendo nuevos modelos de negocio y demandas laborales.
Foro de Innovación en Red. II Beyond Internet Barcelona. Ponencia 'Experienci...
Qué es el Big Data, Aplicación tecnológica del Big Data, Aplicación de negocio del Big Data, Innovación abierta como solución de negocio
Laboratorio 3 formato ieee "Tecnologias de Big Data"
Este documento resume las nuevas tecnologías para el manejo de grandes cantidades de datos (Big Data) en organizaciones modernas, incluyendo Hadoop para el procesamiento distribuido de datos a gran escala, sistemas NoSQL para almacenar datos no estructurados, y Cassandra como una base de datos NoSQL distribuida y tolerante a fallos.
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
BIG DATA. Nuevos perfiles y oportunidades de empleo.
Conviértete en un experto en la gestión de grandes volúmenes de datos y en la inteligencia de negocio.
www.cice.es
Mineria de datos
El documento describe una práctica de minería de datos para extraer tipologías de empleados de una empresa de software. Se utilizó el algoritmo SimpleKMeans para agrupar a 15 empleados en 3 clústeres según atributos como sueldo, estado civil, transporte al trabajo, vivienda, afiliación sindical, ausencias laborales, antigüedad y sexo. El análisis de los resultados sugiere incentivar a los empleados en el clúster 3 para mejorar las políticas de personal y obtener ganancias.
Manejo De Datos
El documento habla sobre el manejo de datos y la minería de datos. El manejo de datos se refiere al almacenamiento y recuperación de datos a través de sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos extrae información oculta de grandes bases de datos mediante técnicas como asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupamientos y pronósticos.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS_ internacionales.ppt
El documento describe los conceptos de inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. La inteligencia de negocios involucra el análisis de datos de una empresa para tomar mejores decisiones y obtener una ventaja competitiva, mientras que el descubrimiento de conocimiento se refiere al proceso de identificar patrones útiles y novedosos en grandes cantidades de datos para generar nuevo conocimiento. Ambos procesos son importantes para extraer información valiosa de los datos corporativos.
Qué es la ciencia de datos.pdf
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el big data. Explica que la ciencia de datos involucra el uso de computación, estadística, modelado y otras disciplinas para extraer información de grandes conjuntos de datos. También define aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data, y describe algunas aplicaciones y tendencias en estos campos.
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...CICE, La Escuela Profesional de Nuevas Tecnologías
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.conceptos
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
bayesistos
El documento habla sobre el Teorema de Bayes y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ya ocurrió. Explica que la probabilidad condicional se basa en el resultado de un hecho para describir otra probabilidad específica. Luego da un ejemplo de cómo un gerente calcula la probabilidad de éxito de un nuevo juguete si recibe un informe favorable usando el Teorema de Bayes.
Más contenido relacionado
Similar a datamining
Data mining
El documento proporciona una introducción al data mining, que es el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones y reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. También describe algunas de las técnicas comúnmente usadas como redes neuronales artificiales, árboles de decisión y algoritmos genéticos.
Data mining
El documento define el data mining como el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones repetitivos o reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. Finalmente, señala que el data mining se puede aplicar en diferentes ámbitos como el gobierno, las empresas, las universidades e investigaciones espaciales.
Mineria de datos
Este documento presenta una introducción a la minería de datos, incluyendo su definición, las tareas involucradas, las técnicas utilizadas y las tendencias actuales. Explica que la minería de datos es un paso clave en el proceso más amplio de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, y tiene como objetivo extraer patrones y conocimiento útil de grandes volúmenes de datos heterogéneos mediante el uso de algoritmos automatizados.
Minería de Datos Aplicado a la EPH Encuesta Permanente de Hogares
Este documento presenta un proyecto de minería de datos aplicado a la Encuesta Permanente de Hogares. Describe las herramientas de software utilizadas como DB2, DB2 Intelligent Miner y WebSphere. Explica cómo se aplicaron algoritmos de clustering y árboles de decisión a los datos de la encuesta para generar reglas sobre los ingresos y características socioeconómicas de la población. Concluye que las tecnologías permitieron obtener conocimiento sobre la población y que se pueden aplicar más técnicas de miner
Capitulo5
El documento habla sobre el manejo y minería de datos. Explica que el manejo de datos implica almacenar y recuperar información usando sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos prepara y explora datos para extraer información oculta usando algoritmos sofisticados. El objetivo final es producir asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupamientos y pronósticos para tomar mejores decisiones de negocio.
Capitulo5
El documento habla sobre el manejo y minería de datos. Explica que el manejo de datos implica almacenar y recuperar información usando sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos prepara y explora datos para extraer información oculta usando algoritmos sofisticados. Estas técnicas producen cinco tipos de conocimiento y se usan para predecir tendencias y tomar decisiones informadas.
Inteligencia de Negocios BI
La clave para BI es la información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en la toma de decisiones.
Mineria de datos
Este documento presenta una introducción al tema de la minería de datos. Explica que la minería de datos permite extraer información oculta de grandes volúmenes de datos almacenados analizando patrones y relaciones. Describe las fases del proceso de minería de datos, que incluyen filtrado, selección de variables, extracción de conocimiento e interpretación. También menciona algunas aplicaciones como marketing, predicción y control de calidad.
ppt inteligencia de trabajo.pdf
El documento trata sobre inteligencia de negocios y el proceso de KDD. Explica que la inteligencia de negocios involucra el análisis de datos de la empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones y ventaja competitiva. También describe los componentes clave de una solución de inteligencia de negocios como la multidimensionalidad, minería de datos, agentes y almacén de datos. Finalmente, resume las etapas del proceso KDD de descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
Inteligencia de Negocios
El documento habla sobre inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Explica que la inteligencia de negocios usa información de la empresa para tomar mejores decisiones y obtener ventaja competitiva. También describe los componentes clave como almacenes de datos, minería de datos y multidimensionalidad. Finalmente, define el proceso de descubrimiento de conocimiento como uno que identifica patrones útiles en grandes cantidades de datos para generar conocimiento valioso.
bi-180616123404 (1).pptx
El documento describe el proceso de inteligencia de negocios (BI) y descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Explica que la BI involucra el análisis de datos de la empresa para extraer conocimiento e información útil para la toma de decisiones y ventaja competitiva, mientras que el KDD busca identificar patrones significativos en grandes conjuntos de datos para generar conocimiento útil para el usuario. También resume los componentes clave de BI como la multidimensionalidad, minería de datos, agentes y almacenes de datos, y resume las
Desmitificando el Big Data
Este documento describe la evolución del procesamiento de grandes volúmenes de datos, desde los primeros esfuerzos de Google para procesar grandes matrices hasta el desarrollo de frameworks como MapReduce y Hadoop. También analiza cómo herramientas de Business Intelligence y minería de datos se han actualizado para aprovechar estas nuevas tecnologías de Big Data, permitiendo nuevos modelos de negocio y demandas laborales.
Foro de Innovación en Red. II Beyond Internet Barcelona. Ponencia 'Experienci...
Qué es el Big Data, Aplicación tecnológica del Big Data, Aplicación de negocio del Big Data, Innovación abierta como solución de negocio
Laboratorio 3 formato ieee "Tecnologias de Big Data"
Este documento resume las nuevas tecnologías para el manejo de grandes cantidades de datos (Big Data) en organizaciones modernas, incluyendo Hadoop para el procesamiento distribuido de datos a gran escala, sistemas NoSQL para almacenar datos no estructurados, y Cassandra como una base de datos NoSQL distribuida y tolerante a fallos.
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
BIG DATA. Nuevos perfiles y oportunidades de empleo.
Conviértete en un experto en la gestión de grandes volúmenes de datos y en la inteligencia de negocio.
www.cice.es
Mineria de datos
El documento describe una práctica de minería de datos para extraer tipologías de empleados de una empresa de software. Se utilizó el algoritmo SimpleKMeans para agrupar a 15 empleados en 3 clústeres según atributos como sueldo, estado civil, transporte al trabajo, vivienda, afiliación sindical, ausencias laborales, antigüedad y sexo. El análisis de los resultados sugiere incentivar a los empleados en el clúster 3 para mejorar las políticas de personal y obtener ganancias.
Manejo De Datos
El documento habla sobre el manejo de datos y la minería de datos. El manejo de datos se refiere al almacenamiento y recuperación de datos a través de sistemas de gestión de bases de datos. La minería de datos extrae información oculta de grandes bases de datos mediante técnicas como asociaciones, secuencias, clasificaciones, agrupamientos y pronósticos.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS_ internacionales.ppt
El documento describe los conceptos de inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. La inteligencia de negocios involucra el análisis de datos de una empresa para tomar mejores decisiones y obtener una ventaja competitiva, mientras que el descubrimiento de conocimiento se refiere al proceso de identificar patrones útiles y novedosos en grandes cantidades de datos para generar nuevo conocimiento. Ambos procesos son importantes para extraer información valiosa de los datos corporativos.
Qué es la ciencia de datos.pdf
Este documento define y explica conceptos clave relacionados con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el big data. Explica que la ciencia de datos involucra el uso de computación, estadística, modelado y otras disciplinas para extraer información de grandes conjuntos de datos. También define aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data, y describe algunas aplicaciones y tendencias en estos campos.
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...CICE, La Escuela Profesional de Nuevas Tecnologías
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.Similar a datamining (20)
Minería de Datos Aplicado a la EPH Encuesta Permanente de Hogares
Minería de Datos Aplicado a la EPH Encuesta Permanente de Hogares
Foro de Innovación en Red. II Beyond Internet Barcelona. Ponencia 'Experienci...
Foro de Innovación en Red. II Beyond Internet Barcelona. Ponencia 'Experienci...
Laboratorio 3 formato ieee "Tecnologias de Big Data"
Laboratorio 3 formato ieee "Tecnologias de Big Data"
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Más de ita
conceptos
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
bayesistos
El documento habla sobre el Teorema de Bayes y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ya ocurrió. Explica que la probabilidad condicional se basa en el resultado de un hecho para describir otra probabilidad específica. Luego da un ejemplo de cómo un gerente calcula la probabilidad de éxito de un nuevo juguete si recibe un informe favorable usando el Teorema de Bayes.
prediccion
Este documento discute los diferentes métodos y términos utilizados para realizar predicciones. Explica que el término "predicción" tiene diferentes significados dependiendo de quién lo use y propone estandarizar los términos. También describe los métodos cuantitativos y cualitativos para realizar predicciones, indicando que los métodos cuantitativos requieren datos históricos y herramientas estadísticas, mientras que los cualitativos se usan cuando hay poca información y se basan en la intuición.
clasificasionyprediccion
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
pyc
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
programacion
Este documento describe tres tipos de algoritmos para la propagación de pruebas: exacto, aproximado y simbólico. Explica que la propagación de pruebas consiste en actualizar las distribuciones de probabilidad de las variables de acuerdo a nuevas pruebas disponibles, como calcular la distribución condicional de enfermedades dados los síntomas. También describe que en una red poli-arbórea, las pruebas se pueden descomponer en dos subconjuntos dependiendo de si se pueden acceder desde una variable a través de sus padres o hijos
ASOCIASION
Este documento describe los pasos principales del proceso de minería de datos, incluyendo la preparación de datos, la extracción de modelos predictivos y descriptivos mediante algoritmos como árboles de decisión y reglas de asociación, y la evaluación e interpretación de los resultados.
BAYE
El documento explica el Teorema de Bayes, que describe cómo calcular la probabilidad de un evento dado la ocurrencia de otro evento. Proporciona un ejemplo de cómo un gerente calcula la probabilidad de éxito de un nuevo juguete basado en un informe favorable del mercado. Explica las reglas para contar resultados posibles como combinaciones y factoriales.
arboles
Un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una serie de condiciones sucesivas para resolver un problema mediante diagramas lógicos similares a sistemas de reglas basadas. Un árbol de decisión evalúa pruebas a lo largo de sus nodos internos, hojas y ramas para alcanzar una decisión final, y puede incluir nodos de probabilidad para eventos aleatorios.
arbolitos
Un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una serie de condiciones sucesivas para resolver un problema, mediante diagramas de construcciones lógicas similares a sistemas de reglas. Un árbol de decisión lleva a cabo pruebas a medida que se recorre hacia las hojas finales para alcanzar una decisión, y suele contener nodos internos para pruebas, nodos de probabilidad y nodos hojas con resultados, unidos por ramas.
tendencias
Los sistemas de soporte a decisiones han evolucionado para integrar datos, análisis y presentación de información de manera más efectiva. Ahora se enfocan en proporcionar información relevante a los usuarios en el momento y lugar adecuados, preferiblemente de forma proactiva. El aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos están transformando estos sistemas para ofrecer recomendaciones más personalizadas y oportunas.
seleccion
Las herramientas más comunes para desarrollar un sistema de soporte de decisiones son los lenguajes de programación visual como Visual Basic y Delphi, las bases de datos relacionales como SQL Server y Access, y las herramientas de desarrollo de interfaces como Visual Studio y Eclipse.
prototipos
Los prototipos son modelos a pequeña escala de un sistema de soporte de decisiones (DSS) que permiten probar conceptos y obtener retroalimentación de los usuarios antes de implementar el sistema completo. Los prototipos permiten identificar problemas en las etapas tempranas del desarrollo de un DSS y hacer los ajustes necesarios antes de la implementación final. Un prototipo exitoso conduce a un DSS mejorado que satisface las necesidades y preferencias de los usuarios.
plataforma
Las plataformas más utilizadas para el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión son: 1) Tableau para visualización de datos y análisis, 2) Power BI para análisis de datos y creación de informes, y 3) Qlik para análisis exploratorio de datos y creación de aplicaciones interactivas.
metodologia
El desarrollo de un sistema de soporte de decisiones (DSS) requiere varios pasos clave. Se debe realizar un análisis del problema de negocio y los requisitos del sistema, diseñar e implementar una solución técnica que satisfaga esos requisitos, y probar el sistema para garantizar que funcione según lo planeado y sea útil para los usuarios finales.
herramientas
Las herramientas tecnológicas son fundamentales para el desarrollo de un sistema de soporte de decisiones (DSS). Los DSS utilizan bases de datos, modelos de simulación, interfaces de usuario y otras herramientas de software para analizar datos complejos y ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones. Estas herramientas permiten a los DSS procesar grandes cantidades de información y ofrecer perspectivas que de otro modo no estarían disponibles.
ciclo
El documento describe el ciclo de vida tradicional para el desarrollo de un sistema de información, el cual incluye varias fases metódicas como el análisis de requerimientos, diseño, implementación y soporte. El ciclo de vida comienza con la identificación de una necesidad, evalúa las funciones necesarias para satisfacerla, y termina cuando los costos de mantenimiento superan los beneficios, dando paso a un nuevo sistema.
optimiza
Este documento describe los conceptos básicos de la optimización mediante programación matemática. Explica que se trata de elegir la mejor opción entre un conjunto de elementos al maximizar o minimizar una función objetivo, sujeto a un conjunto de restricciones. Define la forma matemática básica del problema como maximizar o minimizar una función f(x) sobre las variables de decisión x, dentro del conjunto factible Ω de restricciones.
multi
Un modelo de datos multidimensional contiene medidas numéricas que dependen de dimensiones, con cada medida ubicada en un espacio multidimensional donde los valores de cada dimensión se jerarquizan. Los datos en un almacén de datos se modelan en cubos de datos, estructuras hipercubos multidimensionales que permiten operaciones como roll up para agregar datos y drilldown para ver detalles.
estadina
Los modelos estáticos describen la estructura de objetos y sus relaciones mediante diagramas de clases. Los modelos dinámicos describen los aspectos cambiantes de un sistema a través del tiempo mediante diagramas de estado y transiciones. La metodología OMT utiliza tres modelos: el modelo de objetos, el modelo dinámico y el modelo funcional para analizar, diseñar e implementar sistemas orientados a objetos.
Más de ita (20)
Último
Presentacion de Estado del Arte del The Clean
En la siguiente presentacion se van a observar el estado del arte de nuestro proyecto que es El Recogedor a Control Remoto
Projecte Iniciativa TIC 2024 KAWARU CONSULTING. inCV.pdf
KAWARU CONSULTING presenta el projecte amb l'objectiu de permetre als ciutadans realitzar tràmits administratius de manera telemàtica, des de qualsevol lloc i dispositiu, amb seguretat jurídica. Aquesta plataforma redueix els desplaçaments físics i el temps invertit en tràmits, ja que es pot fer tot en línia. A més, proporciona evidències de la correcta realització dels tràmits, garantint-ne la validesa davant d'un jutge si cal. Inicialment concebuda per al Ministeri de Justícia, la plataforma s'ha expandit per adaptar-se a diverses organitzacions i països, oferint una solució flexible i fàcil de desplegar.
Informe DATA & IA 2024 Primera encuesta sobre el uso de IA en las empresas pe...
Principales insights del Data & IA Summit 2024. Entrevistas: opinan los expertos. Primera encuesta sobre el uso de IA en las empresas peruanas
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
Computacion cuántica y sus ventajas y desventajas
Computación Cuántica y sus características concepto y ventajas desventajas
mantenimiento de chasis y carroceria1.pptx
Describe el mantenimiento del chasis y carrocería del automóvil
Gabinete, puertos y dispositivos que se conectan al case
Conoce más sobre el gabinete y los puertos en los cuales se conectan los dispositivos
Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...
El catálogo general de electrodomésticos Teka presenta una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador. Como distribuidor oficial Teka, Amado Salvador ofrece soluciones en electrodomésticos Teka que destacan por su tecnología avanzada y durabilidad. Este catálogo incluye una selección exhaustiva de productos Teka que cumplen con los más altos estándares del mercado, consolidando a Amado Salvador como el distribuidor oficial Teka.
Explora las diversas categorías de electrodomésticos Teka en este catálogo, cada una diseñada para satisfacer las necesidades de cualquier hogar. Amado Salvador, como distribuidor oficial Teka, garantiza que cada producto de Teka se distingue por su excelente calidad y diseño moderno.
Amado Salvador, distribuidor oficial Teka en Valencia. La calidad y el diseño de los electrodomésticos Teka se reflejan en cada página del catálogo, ofreciendo opciones que van desde hornos, placas de cocina, campanas extractoras hasta frigoríficos y lavavajillas. Este catálogo es una herramienta esencial para inspirarse y encontrar electrodomésticos de alta calidad que se adaptan a cualquier proyecto de diseño.
En Amado Salvador somos distribuidor oficial Teka en Valencia y ponemos atu disposición acceso directo a los mejores productos de Teka. Explora este catálogo y encuentra la inspiración y los electrodomésticos necesarios para equipar tu hogar con la garantía y calidad que solo un distribuidor oficial Teka puede ofrecer.
Manual de soporte y mantenimiento de equipo de cómputo
En este manual se encontrará información para desarrollar estrategias de mantenimientos exitosas.
ACTIVIDAD 2P de Tecnología, 10-7, 2024..
Trabajo de tecnología sobre conceptos de eje temático 3
Periodo 2
Informació Projecte Iniciativa TIC SOPRA STERIA.pdf
Projecte Iniciativa TIC 2024 SOPRA STERIA. inCV.pdf
Último (20)
Projecte Iniciativa TIC 2024 KAWARU CONSULTING. inCV.pdf
Projecte Iniciativa TIC 2024 KAWARU CONSULTING. inCV.pdf
Informe DATA & IA 2024 Primera encuesta sobre el uso de IA en las empresas pe...
Informe DATA & IA 2024 Primera encuesta sobre el uso de IA en las empresas pe...
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial
maestria-motores-combustion-interna-alternativos (1).pdf
maestria-motores-combustion-interna-alternativos (1).pdf
Gabinete, puertos y dispositivos que se conectan al case
Gabinete, puertos y dispositivos que se conectan al case
Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...
Catalogo General Electrodomesticos Teka Distribuidor Oficial Amado Salvador V...
Manual de soporte y mantenimiento de equipo de cómputo
Manual de soporte y mantenimiento de equipo de cómputo
Informació Projecte Iniciativa TIC SOPRA STERIA.pdf
Informació Projecte Iniciativa TIC SOPRA STERIA.pdf
datamining
- 1. Qué es Data Mining La extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (Data Warehouse).
- 6. Cada una de las técnicas de aprendizaje se ubica en este espacio tridimen-sional.
- 7. No hay una técnica de aprendizaje o de reconocimiento de patrones que sea la mejor.
- 11. Proceso de minería de datos
- 12. Situación IDEAL de los flujos de datos dentro de una empresa