Contenido

Objetivo

Establecer y comprender la forma en la que se crean las bases de información para ser consideradas en los modelos creados.

Descripción

En esta experiencia educativa, el aprendedor podrá identificar la fuente de información requerida para crear bases de datos efectivas a fin de crear con ellas modelos para la toma efectiva de decisiones.

Explicación

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Análisis de los datos

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa los siguientes videos:

Para conocer más sobre análisis de datos, revisa los siguientes videos

  • DataScience ForBuisiness. (2019, 26 de agosto). Mini-curso GRATIS Introducción a Data Science 4: Top Algoritmos para proyectos de Data Science [Archivo de vídeo]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=0s3gB41z3zc
  • Marcia y la nube. (2021, 24 de mayo). 🇪🇸 #2.09 - Analisis de datos para MACHINE LEARNING (Podcast de Charlas Técnicas de AWS) [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=62s0OxI8SZw
Revisa las siguientes lecturas:

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Actividad

Objetivo

Identificar la construcción de bases de datos como un requerimiento esencial en la creación de modelos para la toma de decisiones.

Instrucciones

Como asesor financiero es necesario considerar bases de datos efectivas, por lo que se te pide realizar lo siguiente:

  1. Construye una base de datos de al menos 25 participantes.
  2. Identifica la cantidad de variables que pueden formarla, por ejemplo, nombre, dirección, teléfono, tipos de servicios solicitados, capacidad de pago, entre otros. (Justifica las variables requeridas).
  3. Establece la relación de las variables (dependientes e independientes).
  4. Identifica y comenta el modelo a trabajar con ella, es decir, ¿cuál sería el modelo predictivo para una toma de decisiones efectiva? Descríbelo.
Checklist
  • Se construye una base de datos.
  • Se identifican las variables a utilizar en ella.
  • Se establece la relación entre las variables (posibles combinaciones).
  • Se identifica el modelo predictivo a trabajar con la base de datos creada.