Análisis de datos sobre dispositivos móviles

Cuando se habla de ciencia de datos, lo podemos definir como métodos científicos, procesos, algoritmos donde se puede obtener información sobre determinados datos y sacar conclusiones verídicas para realizar cualquier análisis o sacar conclusiones. Hoy en día y con el crecimiento global de la tecnología se puede determinar que la ciencia de datos se vive diariamente con tan solo un Click desde nuestros dispositivos móviles o computadoras, por ejemplo, en Colombia se realiza según Cajamarca (2024) un promedio 35 millones de transacciones a través de plataformas bancarias, la ciencia de datos también se puede generar cuando hacemos uso de nuestras redes sociales. En este orden de ideas Ortega (2024) afirma que la ciencia de datos es importante para generar ideas y tomar decisiones a nivel empresarial, optimizar procesos, innovación y competitividad, conocimiento científico, detección de fraudes, gestión de recursos y planeación estratégica. Uno de los procesos más importantes de la ciencia de datos que conlleva analizar y comprender datos, sacar conclusiones y resolver problemas son: obtener la información, donde se puede concluir el tipo de datos que se tienen en una base, limpiar los datos. Es importante realizar depuraciones y trabajar con datos que nos ayuden a interpretar mejor el mercado, analizar la colocación de los datos para poder analizarlos y encontrar algún patrón inusual. Aprendizaje de datos, en este caso un ingeniero de datos o un científico de datos, escribe algunas instrucciones para que un algoritmo las estudie y pueda llegar a un resultado determinado por último se tiene la manipulación de datos, en este caso se le muestra los resultados a una organización determinada y así medir efectividades. La metodología de la ciencia de datos tiene como objetivo responder preguntas como, cual es el problema que se está tratando de resolver, como usar los datos para resolver la pregunta, que datos se necesitan para responder dicha pregunta, de donde provienen los datos, los datos son representativos del problema, que trabajo adicional se requiere para manipular la información, de qué manera se puede visualizar los datos para obtener la respuesta, el modelo utilizado responde a la pregunta, poner el modelo en práctica, obtener comentarios constructivos para resolver la pregunta. (TuDashboard, 2021).

• Autores: Betancourt Gutiérrez, Juan Carlos
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/3667
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3667
• Palabra clave: Teléfonos móviles; Smartphone; Android; iOS; Versión sistema operativo; Almacenamiento interno; Microservicio; Python; Industria Panificadora; Economía; Tecnología de la información; Desarrollo económico; Innovaciones tecnológicas
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)