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Jornadas data science Centic Info 2017

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Transparencias de la Jornada Data Science que tuvo lugar el 11 de Abril de 2017 en el INFO en Murcia

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Jornadas data science Centic Info 2017

  1. 1. Jornada Data Science: Big Data y Machine Learning como herramienta de Futuro
  2. 2. Sobre Mí (Manuel Garrido) - Data Scientist Freelance - UPV: Ingenieria Industrial - IE: Master In Management Portugal → España → EEUU Consultor → Analista → Data Scientist manugarri.com/centic hola@manugarri.com
  3. 3. Data Science
  4. 4. Por qué lo llaman Big Data cuando quieren decir Data Science?
  5. 5. Entonces, que es Data Science?
  6. 6. Data Science en el marco Europeo - Normativa Normativa Europea: General Data Protection Regulation (GDPR) 2018 - Privacidad por defecto - Derecho al olvido - Notificación de pérdida de datos - Portabilidad de datos
  7. 7. Data Science en el marco Europeo - Open Data Impulso de los datos abiertos: - European Open Data Portal
  8. 8. Data Science en el marco Europeo - Conferencias EuroScipy (Erlangen) Data Science Summit Europe (29 Mayo Jerusalem) Spark Summit (24-26 Octubre Dublin) Strata Data Conference (22-25 Mayo, Londres) Data Conference (24-26 Julio Madrid) Predictive Analytics World (11-12 Octubre Londres)
  9. 9. El proceso de Data Science
  10. 10. Como obtener datos Datos internos Repositorios de datos - Centro Regional de Estadística de Murcia - Instituto Nacional de Estadística - European Union Open Data Portal - UNdata - Open Data Inception Brokers de datos - Experian - Acxiom APIs - Yahoo finance - OpenWeather Web Scraping
  11. 11. Tipos de datos - variables
  12. 12. Tipos de datos - estructura
  13. 13. Analytics 1)Métricas (y KPIs): a) Internas o Externas b) Accesibles, Accionables y Comparables Analytics a) Analizar y extraer valor de las métricas
  14. 14. Visualización de Datos Mapa de John Snow
  15. 15. Visualización de Datos Cuarteto de Anscombe
  16. 16. Visualización de Datos Dashboard (cuadro de mando)
  17. 17. Visualizacion de datos - Herramientas Dashboards (BI): -Tableau - Chartio - Grafana Desarrollo web (JS): - D3.js - ChartJS - plotly Graficos científicos: - ggplot2 - Bokeh - seaborn
  18. 18. Machine Learning
  19. 19. Machine Learning
  20. 20. Lenguajes?
  21. 21. Machine Learning - Tipos de problemas
  22. 22. Machine Learning - Tipos de algoritmos
  23. 23. Machine Learning - Tipos de algoritmos
  24. 24. Machine Learning - Herramientas Programación: - scikit-learn - R - Wowpal wabbit UI: - Weka - Rapidminer - SAS/ SPSS Servicio: - IBM Watson - Google Cloud - Windows Azure (Cortana Intelligence)
  25. 25. Análisis de Series Temporales (TSA)
  26. 26. Análisis de Series Temporales - Herramientas Python: - statsmodels.tsa - Prophet R: - forecast - CausalImpact - Prophet
  27. 27. Procesado de Lenguaje Natural (NLP)
  28. 28. Procesado de Lenguaje Natural - Herramientas Python: - NLTK - textblob - gensim - spacy R: - tm Java: - Stanford CoreNLP Servicios: - MonkeyLearn
  29. 29. Sistemas de recomendación Filtrado de Contenidos Filtrado Colaborativo
  30. 30. Deep Learning
  31. 31. Deep Learning
  32. 32. Deep Learning - Herramientas
  33. 33. Big Data
  34. 34. Big Data
  35. 35. Big Data MapReduce
  36. 36. Big Data
  37. 37. Big Data - Herramientas
  38. 38. Big Data - Herramientas (cont.)
  39. 39. La nube
  40. 40. Cloud Computing (la nube)
  41. 41. Cloud Computing - Proveedores
  42. 42. Cómo unirse a todo esto? 1)Mentalidad Data-Céntrica 1)Infraestructura 1)Data Scientist ( ó conocimientos de Data Science)
  43. 43. Gracias! Centro Tecnológico de la Información y las Comunicaciones centic@centic.es www.centic.es Manuel Garrido Peña hola@manugarri.com

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