INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2014-2015 Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio Tema 2. Retos en Inteligencia de Negocio Tema 3. Minería de Datos Tema 4. Modelos de Predicción: Clasificación, regresión y series temporales Tema 5. Preprocesamiento de Datos Tema 6. Modelos de Agrupamiento o Segmentación Tema 7. Modelos de Asociación Tema 8. Modelos Avanzados de Minería de Datos Tema 9. Big Data Comentarios Finales
INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2014-2015 Comentarios Finales El objetivo de la asignatura Inteligencia de Negocio ha sido introducir los elementos básicos de las herramientas de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence), los retos, e introducir los conocimientos básicos para el uso de herramientas de Analítica de Negocio. Comprender el funcionamiento de los algoritmos de minería de datos permite su uso para la extracción de conocimiento de bases de datos y el uso de las mencionadas herramientas. Big Data es el área emergente en el análisis de datos, y Ciencia de Datos es el nombre que recibe el área que engloba los algoritmos de extracción de conocimiento, visualización y big data. Las prácticas de la asignatura han pretendido acercarse a la resolución de problemas reales con herramientas disponibles y de libre distribución. Esperamos que se haya cumplido.
En lo que sigue: INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2014-2015 Comentarios Finales Estamos en la década de los datos. Surge como profesión el Científico de Datos. Una web sobre el software libre para Inteligencia de Negocio, Ciencia de Datos Sobre los lenguajes de programación (R, Phyton, ). El website CRAN. Enlaces para continuar la formación con cursos online y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL. Una demanda creciente de profesionales en Big Data y Ciencia de Datos.
Big Data Estamos en la década de los datos Alex ' Sandy' Pentland, director del programa de emprendedores del 'Media Lab' del Massachusetts Institute of Technology (MIT) Considerado por 'Forbes' como uno de los siete científicos de datos más poderosos del mundo http://www.elmundo.es/elmundo/2013/09/03/navegante/1378243782.html 4
Surge como profesión el Científico de Datos Data Science (Ciencia de Datos es el ámbito de conocimiento que engloba las habilidades asociadas al procesamiento de datos, big data,.) 5
Surge como profesión el Científico de Datos Data Science (Ciencia de Datos es el ámbito de conocimiento que engloba las habilidades asociadas al procesamiento de datos) Has "Big Data" significantly changed Data Science principles and practice? http://www.kdnuggets.com/2013/10/poll-bigdata-effect-on-data-science-is-minor.html Gregory Piatetsky-Shapiro Of course, these terms are fuzzy - but many terms are, but still useful. Try to define Art or Pornography! The best definition of "Big Data" I saw is "Data is Big when data size (velocity, variety) becomes part of the problem". Data Science is really the latest name for Data Mining, Knowledge Discovery, Predictive Analytics - topic of research at many conferences. 6
Surge como profesión el Científico de Datos Científico de Datos Oportunidad profesional: En 2015, Gartner predice que 4,4 millones de empleos serán creados en torno a big data. (Gartner, 2013) Fuente: http://www.gartner.com/technology/topics/big-data.jsp Surge la figura del Científico de Datos 7
Una web sobre el software libre para Inteligencia de Negocio, Ciencia de Datos Software (open source tools) http://www.bigdata-startups.com/open-source-tools/ 8
Una web sobre el software libre para Inteligencia de Negocio, Ciencia de Datos http://www.bigdata-startups.com/open-source-tools/ 9
Sobre los lenguajes de programación (R, Phyton, ). Lenguajes a usar para Data Science
Sobre los lenguajes de programación (R, Phyton, ). Para comenzar con http://tryr.codeschool.com/ 11
Sobre los lenguajes de programación (R, Phyton, ). El website CRAN The Comprehensive R Archive Network cran.r-project.org/ http://cran.r-project.org/web/views/machinelearning.html 12
Sobre los lenguajes de programación (R, Phyton, ). El website CRAN The Comprehensive R Archive Network cran.r-project.org/ http://cran.r-project.org/web/views/machinelearning.html 13
Enlaces para continuar la formación con cursos online y Cursos para continuar la formación Learning From Data: a free, introductory Machine Learning online course (MOOC), Caltech http://work.caltech.edu/telecourse https://www.coursera.org/course/ml http://cs109.org/ 14
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: The Home of Data Science http://www.kaggle.com/ Es una empresa con un website que ofrece competiciones, ofertas de empleo, 15
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics 16
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics 17
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics 18
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics Es una muy buena ventana a la resolución de problemas reales y la adquisición de habilidades en Data Science. Enero 2014 19
y un buen enlace para comenzar a practicar, KAGGEL Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics Es una muy buena ventana a la resolución de problemas reales y la adquisición de habilidades en Data Science. Enero 2015 20
Una demanda creciente de profesionales en Big Data y Ciencia de Datos Oportunidades en Big Data (en España) http://www.revistacloudcomputing.com/2013/10/espana-necesitara-60-000-profesionales-debig-data-hasta-2015/?goback=.gde_4377072_member_5811011886832984067#! Existe una demanda mundial para formar a 4,4 millones de profesionales de la gestión Big Data desde ingenieros, gestores y científicos de datos, comenta Antón. Sin embargo, las empresas todavía no ven en el Big Data un modelo de negocio, lamenta. Solo se extrae un 1% de los datos disponibles en la red, añade. Hace falta formación y concienciación. 21
Una demanda creciente de profesionales en Big Data y Ciencia de Datos Oportunidades en Big Data (científico de datos es una profesión con creciente demanda) La demanda de profesionales formados en Ciencia de Datos y Big Data es enorme. Se estima que la conversión de datos en información útil generará un mercado de 132.000 millones de dólares en 2015 y que se crearán más de 4.4 millones de empleos. España necesitará para 2015 más de 60.000 profesionales con formación en Ciencia de Datos y Big Data. http://economia.elpais.com/economia/2013/09/2 7/actualidad/1380283725_938376.html 22
INTELIGENCIA DE NEGOCIO 2014-2015