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http://sg.com.mx/sgce/2013/sessions/an%C3%A1lisis-datos-herramientas-ideas-y-retos El análisis de datos no es acerca de números, es acerca de hacer preguntas, de desarrollar explicaciones y probar hipótesis. En esta charla hablaremos de cómo obtener conocimiento de tus datos, que herramientas hay disponibles y como poder usar algoritmos de Machine Learning para explicar el pasado y predecir el futuro. Conozca cómo trabajar con datos estructurados y no estructurados, desde la obtención a la visualización con herramientas como: OpenRefine, Python, Hadoop, MongoDB, Pandas, D3js.
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Análisis de datos: herramientas, ideas y retos
Hector Cuesta-Arvizu@hmcuesta
Agenda
• Naturaleza de los Datos• Proceso de Análisis de Datos• Herramientas • Ideas• Retos • Recomendaciones
Naturaleza de los Datos
Datos
Información
Conocimiento
La temperatura afuera es de12 grados
Es frio afuera
Es frio afuera ENTONCESponte un suéter.
¿Que nos dicen los datos?
Naturaleza de los Datos
Series de Tiempo
Estructuras de Datos para consumo humano
Matrices y Grafos
Proceso de Análisis de Datos
El Problema
Preparación de Datos
Exploración de Datos
Modelado
Interpretación y Visualización
Herramientas
D3js
Fuentes de Datos
. . . etc.
Machine Learning
Ideas
¿Cómo detectar el efecto de difusión viral de información?
¿Cómo determinar verdadera Centralidad de un usuario de Twitter?
Ideas
¿ Como detectar múltiples usuarios compartiendo la misma cuenta?
¿ Como identificar que una imagen se parece a otra sin metadatos?
Retos
• Desambiguación de Textos e Imágenes• Distribución caótica de Datos• Teorema del “Not Free Lunch”• Tiempo Real (Paralelo vs Alto Performance)
Recomendaciones
Recomendaciones
Recomendaciones: Libros
Recomendaciones: Libros
Recomendaciones: Libros
Recomendaciones
• Sigue tu intuición.• Visualiza tus Datos.• Has preguntas.• No te ates a un
modelo o herramienta.
• En caso de duda usa a un Humano.
https://www.packtpub.com/practical-data-analysis/book
Gracias!
Hector Cuesta-Arvizu@hmcuesta
Preguntas ?
