Data Science

Con el aumento del volumen de información que recolentan las Organizaciones cada vez se vuelve un desafío, el encontrar patrones atípicos, el crear escenarios con variables, visualizar tendencias o simplemente hacer un What if? son técnicas para entender el comportamiento de los datos dentro de una empresa.

Quality BI Permite realizar predicciones basadas en los datos y mediante la utilización de técnicas matemáticas y estadísticas avanzadas (series temporales, análisis bayesiano, minería de datos, modelado predictivo, machine learning, etc.).

  • Análisis de Datos
  • Modelado y Predicción
  • Visualización de Datos
  • Automatización de Procesos
  • Optimización de Procesos

Proceso de Data Science

Definición del Problema

En esta etapa, se trabaja en conjunto con los interesados para comprender y definir claramente el problema o la pregunta que se pretende responder con el análisis de datos

Integración de Datos

n esta etapa, se recopilan los datos relevantes para abordar el problema. Pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, archivos planos, APIs, sensores, entre otros. 

Preprocesamiento de datos

En esta etapa, se limpian, transforman y preparan los datos para el análisis posterior.

Modelado de datos y su evaluación

En esta etapa, se seleccionan y se construyen modelos estadísticos y algoritmos de Machine Learning para analizar los datos y extraer información útil.

Implementación y monitoreo

En esta etapa final, los resultados y los modelos implementados se integran en los sistemas o procesos empresariales existentes. Se monitorea y se actualiza de forma periódica el desempeño de los modelos para asegurar que sigan siendo precisos y relevantes.

Tecnologías que aplicamos

“Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en las aplicaciones web, el desarrollo de software, la ciencia de datos y el machine learning (ML).”
Python
“Alteryx es una plataforma analítica de autoservicio, que permite a los usuarios finales acceder a los datos y responder preguntas de negocio fácilmente.”
Alteryx
“Es un entorno de software de código abierto y gratuito que ofrece una amplia gama de herramientas y bibliotecas especializadas para el procesamiento, la visualización y el modelado de datos.”
R

Preguntas Frecuentes

Es importante establecer claramente el objetivo principal del proyecto y definir qué se espera lograr con el análisis de datos.

s fundamental conocer la disponibilidad y calidad de los datos necesarios para el proyecto. Esto incluye qué variables o atributos están disponibles, la calidad de los datos y la cantidad de datos disponibles.

Determinar qué técnicas de análisis y algoritmos son más apropiados para el problema en cuestión. Esto puede incluir análisis descriptivos, análisis predictivos, clasificación, clustering, entre otros.

Analizar y limpiar los datos antes del análisis es una parte importante del proceso. Esto puede implicar manipulación de datos faltantes, eliminación de datos atípicos, normalización de datos y transformación de variables, por ejemplo.

Definir métricas de evaluación adecuadas para medir la precisión y el rendimiento del modelo o algoritmo utilizado. Esto puede variar según el tipo de problema y las metas establecidas.

Determinar cómo se dividirán los datos para entrenar y evaluar el modelo. Esto puede incluir técnicas como la validación cruzada, la división en conjuntos de entrenamiento y prueba, y la validación en un conjunto de datos independiente.

Comprender e interpretar los resultados obtenidos del análisis de datos. Esto implica comunicar los hallazgos de manera clara y comprensible para los interesados y tomar decisiones basadas en estos resultados.

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