1. SESGO Y DISCRIMINACIÓN
1.1. Puede orignarse por sesgo en
1.1.1. Selección de datos
1.1.2. Medición
1.1.3. Algoritmos
1.2. es imporante abordarlo por
1.2.1. Justicia e igualdad
1.2.2. Precisión
1.2.3. Responsabilidad
2. PRIVACIDAD Y SERGURIDAD DE LA INFORMACION
2.1. toda persona tiene derecho a
2.1.1. Saber que datos se recopilan sobre ellos
2.1.2. Acceder a sus datos y corregirlos
2.1.3. Solicitar que se eliminen sus datos
2.1.4. Oponerse al uso de sus datos
2.1.5. Tomar decisiones informadas sobre cómo se utilizan sus datos
2.2. medidas como
2.2.1. Control de acceso
2.2.2. Cifrado
2.2.3. Protección contra malware
2.2.4. Auditorías de seguridad
3. IMPACTOS SOCIALES DE LA CIENCIA DE DATOS
3.1. impacto actual como
3.1.1. Mejorando la atenciión médica
3.1.2. Transformando la educación
3.1.3. Impulsando la innovación
3.1.4. Abordando los desafíos sociales
3.2. impacto futuro como
3.2.1. Inteligencia Artificial (IA)
3.2.2. Internet de la cosas (IoT)
3.2.2.1. Hogar Inteligente
3.2.2.2. Wearables
3.2.2.3. Seguridad
3.2.2.4. Ciudades Inteligentes
3.2.2.5. Industria
3.2.3. Big Data
4. EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL)
4.1. beneficios como
4.1.1. Mejora la calidad de los datos
4.1.2. Facilita la calidad de los datos
4.1.3. Promueve la integración de datos
4.1.4. Optimiza el almacenamiento de datos
4.2. se utiliza herramientas como
4.2.1. Talend Open Studio
4.2.2. Pentaho Data Integration
4.2.3. Informatica PowerCenter
4.2.4. IBM IsoSphere DataStage
4.2.5. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
4.3. API
4.3.1. Integración de aplicaciones
4.3.2. Innovación
4.3.3. Acceso a datos
4.3.4. Como: Redes Sociales, Servicios de mapas, etc
5. EXPLORACIÓN DE DATOS
5.1. para
5.1.1. Encontrar patrones ocultos
5.1.2. Comprender relaciones
5.1.3. Tomar decisiones mas informadas
5.2. ¿cómo hacerlo?
5.2.1. Visualización de datos
5.2.2. Análisis estadístico
5.2.3. Aprendizaje automático
5.3. se utiliza en
5.3.1. Negocios
5.3.2. Ciencia
5.3.3. Finanzas
5.3.4. Redes Sociales
5.3.5. Salud