1. A01276133
2. Ciencia de Datos (Data Science)
2.1. ¿Qué es?
2.1.1. Proceso en el cual se obtiene información, conocimiento o algún elemento de valor a partir de datos.
2.2. ¿Para que sirve?
2.2.1. Para explicar, conocer y utilizar, la enorme cantidad de datos que se generan diariamente.
2.3. Ejemplo
2.3.1. Una empresa asegurador puede calcular los riesgos de accidente de un cliente y ofrecer una cuota personalizada.
3. Relación entre la Ciencia de Datos y ambas películas
3.1. Se relacionan en que en ambas películas se utiliza la ciencia de datos para obtener conocimiento en base a unos datos y en base a ese conocimiento adquirido, poder tomar una decisión que tenga un efecto positivo para las personas involucradas, en este caso para los inversores y para la empresa.
4. Metodología CRISP DM
4.1. Fases
4.1.1. 1. Comprensión del negocio
4.1.2. 2. Compresión de los datos
4.1.3. 3. Preparación de los datos
4.1.4. 4. Modelado
4.1.5. 5. Evaluación
4.1.6. 6. Despliegue
5. Eric López Martínez
6. Analítica de Datos (Data Analytics)
6.1. ¿Qué es?
6.1.1. Es un proceso que permite a las organizaciones analizar todos sus datos (en tiempo real, históricos, no estructurados, estructurados, cualitativos).
6.2. ¿Para que sirve?
6.2.1. Para identificar patrones y generar conocimientos para informar y, en algunos casos, automatizar decisiones.
6.3. Ejemplo
6.3.1. Para calcular las ganancias o las pérdidas que puede tener una empresa durante un intervalo de tiempo.
7. Big Data
7.1. ¿Qué es?
7.1.1. El concepto de Big Data se refiere a datos masivos y a menudo no estructurados.
7.2. Ejemplo
7.2.1. Amazon género nuevas ofertas y anuncios en base a los datos que había recopilado sobre sus clientes.