introduccion a la ciencia de datos

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Page 1: Introduccion a la Ciencia de datos

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Introducción a la Ciencia de Datos - ML

MVP Nicolás Nakasone

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Page 5: Introduccion a la Ciencia de datos

Datos vs Información

Page 6: Introduccion a la Ciencia de datos

CEVICHE

• Pescado• Ají• Camote• Limón• Lechuga• Cebolla• Choclo• Chifle

Page 7: Introduccion a la Ciencia de datos

Al igual que al hacer un buen ceviche, cuanto mejor

sean los ingredientes con los que empiece, mejor

será el producto final.

Para hacer un buena ciencia de datos, tendremos que

darle materia prima de gran calidad con la que

trabajar.

Page 8: Introduccion a la Ciencia de datos

¿Están sus datos preparados para la ciencia de datos?

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• Relevantes• Conectado• Precisos• Suficientes para trabajar con ellos

Criterios de los datos para la ciencia de datos

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Relevantes

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Conectados

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Page 14: Introduccion a la Ciencia de datos

Precisos

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Suficiente

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Suficiente

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Suficiente

Page 18: Introduccion a la Ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

Es el proceso de usar nombres (llamados también categorías o etiquetas) y números para predecir una

respuesta a una pregunta

Pero no sirve cualquier pregunta; debe ser una pregunta directa.

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Imagine que encuentra una lámpara mágica con un genio que responde de forma veraz a cualquier

pregunta que formule

"¿Qué va a pasar con mis acciones?", el genio podría responder: "El precio cambiará". Es una respuesta

veraz, pero no sirve de mucha ayuda..

Page 20: Introduccion a la Ciencia de datos

Pero si tuviera que formular una pregunta directa, como "¿Cuál será el precio de venta de mis acciones la próxima semana?", el genio no podrá evitar darle una respuesta

específica y predecir un precio de venta.

"¿Qué automóvil de mi flota va a caer primero?",

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Tenemos para asegurarnos de que nuestros datos incluyan el historial de precios de cotización

Tenemos que asegurarnos de que nuestros datos incluyan información de los errores anteriores

Page 22: Introduccion a la Ciencia de datos

Preguntas acerca de características:

"¿Es este punto de datos A o B?" predice la categoría (o nombre o etiqueta) de algo

algoritmo de clasificación.

La pregunta "¿Cuánto?" o "¿Cuántos?" predice una cantidad. Para responderla, usamos un algoritmo de

regresión.

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Supongamos que deseo comprar un diamante. Tengo un anillo que pertenecía a mi abuela con un engarce para un diamante de 1,35 quilates, y quiero tener una idea de cuánto costará. Tomo un lápiz y un cuaderno en la joyería y escribo el

precio de todos los diamantes de la vitrina y cuántos quilates tienen. Empiezo por el primer

diamante: tiene 1,01 quilates y cuesta 7366 USD.

Caso Práctico

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Ahora platearemos nuestra pregunta de forma directa: "¿cuánto costará comprar un diamante 1,35 quilates?"Nuestra lista no contiene ningún diamante de 1,35 quilates, por lo que debemos utilizar el resto de nuestros datos para obtener una respuesta a la pregunta.

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Demo Azure Machine Learning

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Ciencia de Datos

https://mva.microsoft.com/en-US/training-courses/data-science-and-machine-learning-essentials-14100?l=UyhoTxWdB_3505050723

Quiero aprender más…!!!

Page 33: Introduccion a la Ciencia de datos

Tú no puedes cambiar aquello que no puedes ver...!!!!

Page 34: Introduccion a la Ciencia de datos

@nicolasnakasone

[email protected]://www.linkedin/in/nicolas-nakasone

GRACIAS….!!!