Ciencia de Datos para Negocios - Proceso de Ciencia de Datos Repetible y Objetivo

Resumen

Discover how to streamline your business processes using the Team Data Science Process (TDSP). This event offers an in-depth look at developing efficient predictive analytics and seamlessly integrating AI technology.

Learn how agile methodologies can enhance your implementation strategies, making your data science initiatives repeatable and objective. Tune in through YouTube for this insightful session that bridges artificial intelligence and practical business applications.

Programa

• Introducción a la Ciencia de Datos para Negocios
Panorama de Ciencia de Datos e IA en Negocios
Importancia de un Proceso Repetible y Objetivo
• Comprensión del Proceso de Ciencia de Datos del Equipo (TDSP)
Principios Clave del TDSP
El Ciclo de Vida del TDSP
• Comprensión y Planificación del Negocio
Definición de Problemas del Negocio
Desarrollo de un Plan de Proyecto y Métricas
• Adquisición y Comprensión de Datos
Técnicas para la Recolección de Datos
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
• Modelado e Implementación
Selección de Técnicas de Modelado Apropiadas
Construcción y Prueba de Modelos Predictivos
Implementación de Modelos en Escenarios de Negocio
• Evaluación y Despliegue
Métricas de Evaluación de Modelos
Estrategias para el Despliegue y Monitoreo de Modelos
• Metodología Ágil en Ciencia de Datos
Aplicando Principios Ágiles al TDSP
Desarrollo Iterativo y Mejora Continua
• Estrategias Prácticas de Implementación
Estudios de Caso de Implementaciones Exitosas
Superación de Desafíos Comunes en Negocios
• Ética y Gobernanza en Ciencia de Datos
Asegurando la Privacidad de Datos y Cumplimiento
Establecimiento de Equidad y Mitigación de Sesgos
• Revisión y Tendencias Futuras
Resumen del TDSP
Tendencias Emergentes en Ciencia de Datos para Negocios

---

Materias

Conference Talks