Breve Descripción: Esta presentación tratará sobre la convergencia entre las tendencias de Datos Abiertos y Big Data. Gobiernos alrededor del mundo están abriendo cada vez más conjuntos de datos de valor y estos están siendo parte de dataductos creando valor en el sector privado. Esta charla comentará ejemplos y casos y discutirá algunas tendencias. También se dará un ejemplo práctico de datos abiertos importados a r para generar análisis y valor.
Buenos dias! Esperamos hayan pasado ayer un buen día y que haya sido muy productivo
El objetivo del día de ayer era que
De la mano de Oldemar tuvieran una visión general a la industria y conceptos principles
De la mano del prof Diday pudieran sumergirse en algo técnico para que vean la profundidad existente en distintos nichos del Big Data
Luego en los talleres vieron los 2 lenguajes principales de la ciencia de datos
Durante el día de hoy → Aplicaciones e implementación
Veremos mas la aplicación de Big Data y Ciencia de datos
Por la mañana Florian y yo les contaremos cosas acerca de como implementar ciencia de datos
Por la tarde verán web mining y seteo de infraetructura para crear productos de datos
1. Partimos con pregunta. Educación Perú: ¿Como se reparte el dinero?
¿Se puede predecir (en base a historia) quienes recibirán $$$?
2. Mostramos un resultado final: Cool chart, o cool map…
3. Hacemos la exploración, vemos las preguntas que se pueden hacer
4. Definimos el modelo predictivo y lo desarrollamos
1. Partimos con pregunta. Educación Perú: ¿Como se reparte el dinero?
¿Se puede predecir (en base a historia) quienes recibirán $$$?
2. Mostramos un resultado final: Cool chart, o cool map…
3. Hacemos la exploración, vemos las preguntas que se pueden hacer
4. Definimos el modelo predictivo y lo desarrollamos
1. Partimos con pregunta. Educación Perú: ¿Como se reparte el dinero?
¿Se puede predecir (en base a historia) quienes recibirán $$$?
2. Mostramos un resultado final: Cool chart, o cool map…
3. Hacemos la exploración, vemos las preguntas que se pueden hacer
4. Definimos el modelo predictivo y lo desarrollamos
1. Partimos con pregunta. Educación Perú: ¿Como se reparte el dinero?
¿Se puede predecir (en base a historia) quienes recibirán $$$?
2. Mostramos un resultado final: Cool chart, o cool map…
3. Hacemos la exploración, vemos las preguntas que se pueden hacer
4. Definimos el modelo predictivo y lo desarrollamos