sábado, 3 de julio de 2021

Machine learning

Producto basado en datos o data product

Es una herramienta o aplicación que procesa datos, genera resultados y valor a la organización.

En general un producto de datos se compone tanto de datos como de procesos analíticos

Gmail directamente no es un data product,

Para que sea algo un data product debe haber un analisis de datos (no solo recaba o presenta datos)


Cientifico de datos: analisis y predecir

insight (vision): 

una (autentica) revelacion : (Algo que aunque siempre ha estado en frente de nosotros nunca nos habiamos.)

nueva percepcion 

una nueva vision

intuitivo conocimento de algo


Insight (conocimiento, percepcion, vision.o ~descubrimiento o revelación) 

es un término que utilizamos para hacer referencia a los productos de datos de la ciencia de datos. Se extrae a partir de una cantidad diversa de datos mediante una combinación de análisis y modelado exploratorio de datos

Analytics: La forma de capturar y analizar la información para convertirla en insights.

8. Ciencia de datos o Data Science: Métodos científicos para resolver problemas analíticos, con el fin de conseguir una mejor comprensión de la información.

9. Data Lake: Almacenamiento de la información en bruto.

11. Insight: Hace referencia a los datos concretos que nos aportan una información valiosa para la optimización general, un ejemplo de insight puede ser detectar un patrón de comportamiento en el consumidor, habitualmente estos puntos concretos solo pueden ser vistos por expertos en Big Data.

¿Qué son los datos?

En pocas palabras, los datos son una colección de hechos que representan mediciones o descripciones de una situación específica. Estos datos pueden presentarse en forma de números, símbolos o palabras y, por lo general, se almacenan digitalmente.

Los datos brutos, también conocidos como datos de origen o datos primarios, son hechos y cifras en la forma y organización originales que se recopilaron de la fuente. Dado que gran parte de nuestras vidas ocurre digitalmente hoy en día, las organizaciones tienen una gran cantidad de datos sin procesar a la mano. Para que se lleve a cabo el análisis de datos, estos datos sin procesar deben transformarse en información limpia y lista para el negocio a través de un proceso conocido como integración de datos (data integration)


¿Qué es Analytics?

La analítica es el uso de herramientas y procesos para combinar y examinar conjuntos de datos para identificar patrones, relaciones y tendencias. El objetivo de la analítica es responder preguntas específicas, descubrir nuevos conocimientos ( insights) y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones basadas en datos.


Las mejores herramientas de análisis de datos permiten a los usuarios explorar libremente grandes conjuntos de datos que combinan datos relevantes de múltiples fuentes. De esta manera, los usuarios no solo responden a las preguntas específicas con las que comenzaron, sino que descubren nuevas preguntas para hacer.


¿Qué son los Insights?

La definición amplia de insight es una comprensión profunda de una situación (o persona o cosa). En el contexto de datos y análisis, la palabra conocimiento se refiere a un analista o usuario de negoncios que descubre un patrón en los datos o una relación entre variables que no sabían que existían previamente. 


¿Cuáles son las diferencias?

Las diferencias se vuelven claras cuando cristalizamos las definiciones:

Datos = una colección de hechos.

Analytics = organizar y examinar datos.

Insights = descubrir patrones en los datos.

También hay un aspecto lineal en estos términos que los diferencia. Los datos se recopilan y organizan, luego se realiza el análisis y se generan insights (conocimientos o ~ descubirimientos) de la siguiente manera: