Aprende cómo los datos pasan de registros dispersos a información, patrones, predicciones y decisiones, con ejemplos de compras, redes sociales, transporte y pequeños negocios.
Comprender qué caracteriza a los datos modernos, cómo se preparan y por qué la calidad sostiene cualquier análisis.
Reconocer por qué el tamaño por sí solo no define al Big Data y explicar la importancia del volumen, la velocidad, la variedad y la complejidad.
Explicar cómo los datos pasan de la recopilación y el almacenamiento a la preparación, el entrenamiento de un modelo y la generación de predicciones.
Evaluar si un conjunto de datos es suficientemente confiable considerando errores, valores faltantes, representatividad y validación.
Reconocer métodos para clasificar, agrupar, estimar valores y detectar comportamientos inusuales.
Explicar cómo la minería de datos utiliza métodos analíticos para descubrir relaciones y patrones útiles dentro de colecciones de datos.
Diferenciar la clasificación, que asigna casos a categorías conocidas, del agrupamiento, que descubre grupos a partir de similitudes.
Distinguir entre estimar un valor numérico mediante regresión e identificar observaciones que se apartan de un comportamiento habitual mediante detección de anomalías.
Conectar análisis de datos con decisiones organizacionales, IA aplicada e inteligencia web.
Explicar cómo la inteligencia de negocios integra datos históricos y actuales para comprender el desempeño de una organización y apoyar decisiones.
Reconocer cómo la inteligencia artificial amplía la inteligencia de negocios mediante predicciones, detección automática de cambios y consultas en lenguaje natural.
Explicar cómo los datos de comportamiento en sitios y servicios digitales pueden utilizarse para detectar preferencias y adaptar contenido o recomendaciones.
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