Desarrollo de proyectos de análisis de datos

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Desarrollo de proyectos de análisis de datos por Mind Map: Desarrollo de proyectos de análisis de datos

1. Módulo 1

1.1. Temas estudiados

1.1.1. Factores para el éxito de proyecto

1.1.1.1. Satisfacción

1.1.1.2. Costo

1.1.1.3. Calidad

1.1.1.4. Tiempo

1.1.1.5. Comunicación

1.1.1.6. Participación

1.1.2. Clasificaciones de proyecto

1.1.2.1. Cumplimiento o emergencia

1.1.2.1.1. Proyectos que deben hacerse por una situación necesaria e indispensable

1.1.2.2. Operativos

1.1.2.2.1. Se necesitan para apoyar las operaciones presentes y se diseñan para mejorar la eficiencia

1.1.2.3. Estratégicos

1.1.2.3.1. Son los que apoyan directamente a la misión de la empresa a largo plazo como lo son productos nuevos o la investigación y desarrollo

1.2. Competencias

1.2.1. SIIT0400 - - Compromiso con la sustentabilidad:

1.2.1.1. Aplica estándares, normas y principios de sustentabilidad en la solución de problemas relacionados con el funcionamiento de sistemas y dispositivos ingenieriles.

1.2.1.1.1. SIIT0401 -Aplicación de estándares y normas

1.2.1.1.2. SIIT0402 - Aplicación de principios de sustentabilidad

1.2.2. SEG0600 - Comunicación

1.2.2.1. Utiliza distintos lenguajes, recursos y estrategias comunicativas de manera efectiva y acorde al contexto, en su interacción en distintas redes profesionales y personales con distintos propósitos o finalidades

1.2.2.1.1. SEG0603 - Comprensión de otros códigos

2. Módulo 2

2.1. Temas estudiados

2.1.1. Transformación de datos

2.1.1.1. Normelización

2.1.1.2. Escalonamiento de variables

2.1.2. Detección y corrección de inconsistencias

2.1.2.1. De número

2.1.2.2. En fechas

2.1.2.3. Verificando el tipo de datos

2.1.3. Recuperación datos perdidos

2.1.3.1. -Mediante media para variables numéricas

2.1.3.2. Mediana para variables numéricas

2.1.3.3. Usando la moda para variables categóricas

2.1.4. Análisis y visualización de datos

2.1.4.1. Mediante Histogramas, diagramas de caja y de dispersión

2.1.5. Tratamiento de variables numéricas y categóricas

2.1.5.1. Gracias a las variables numéricas y categóricas, variables binarias e indicadoras

2.2. Competencias

2.2.1. SIIT0200 - Analiza datos de sistemas y dispositivos ingenieriles

2.2.1.1. Analiza datos de sistemas y dispositivos ingenieriles en el proceso de toma de decisiones, empleando herramientas de matemáticas y tecnologías de información

2.2.1.1.1. SIIT0201 - Determinación de patrones

2.2.1.1.2. SIIT0202 - Interpretación de variables

2.2.1.1.3. SIIT0203 - Desarrollo de escenarios

2.2.2. SEG0500 - Razonamiento para la complejidad

2.2.2.1. Integra diferentes tipos de razonamiento para el análisis, síntesis y solución de problemas, con disposición al aprendizaje continuo

2.2.2.1.1. SEG0503 - Pensamiento crítico:

3. Módulo 3

3.1. Temas estudiados

3.1.1. Técnicas para la determinación de patrones

3.1.1.1. Mediante el análisis de correlación de Pearson

3.1.1.1.1. para estudiar la relación (o correlación) entre dos variables aleatorias

3.1.1.1.2. Nos da información acerca de la intensidad y la dirección de la relación

3.1.2. Construcciones y validaciones de modelos

3.1.2.1. Regresión lineal

3.1.2.2. Regresión logística binaria

3.1.2.3. Análisis residual

3.1.3. Conceptos y aplicaciones de machine learning

3.1.3.1. Definición

3.1.3.2. Conceptos relevantes

3.1.3.3. Aplicaciones

3.2. Competencias

3.2.1. SIIT0200 - Analiza datos de sistemas y dispositivos ingenieriles

3.2.1.1. Analiza datos de sistemas y dispositivos ingenieriles en el proceso de toma de decisiones, empleando herramientas de matemáticas y tecnologías de información

3.2.1.1.1. SIIT0201 - Determinación de patrones

3.2.1.1.2. SIIT0202 - Interpretación de variables

3.2.1.1.3. SIIT0203 - Desarrollo de escenarios

3.2.2. SEG0500 - Razonamiento para la complejidad

3.2.2.1. Integra diferentes tipos de razonamiento para el análisis, síntesis y solución de problemas, con disposición al aprendizaje continuo

3.2.2.1.1. SEG0503 - Pensamiento crítico: