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ITI – INTRODUCCIÓN A LA
CIENCIA DE DATOS
CONFORMADO POR:
-BERROSPI SALAS ANDRE
-FLORES MENDOZA ADRIANO
¿Qué son los datos y
de dónde provienen?
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Los datos son información digital
transmitida entre dispositivos en una red.
Provienen de:
1.Usuarios finales: Actividades como mensajes,
correos y navegación web.
2.Sensores/IoT: Dispositivos que generan datos
automáticamente (temperatura, ubicación, etc.).
3.Aplicaciones y servicios: Plataformas como redes
sociales y streaming.
4.Infraestructura de red: Dispositivos que generan
información del tráfico y funcionamiento.
5.Dispositivos locales: Archivos y configuraciones
transmitidos por dispositivos conectados.
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Formas de
visualizar los
datos
• Tablas: Presentan datos en formato estructurado, organizados en filas y
columnas, ideales para comparar valores específicos.
• Gráficos: Muestran patrones y tendencias de datos mediante representaciones
visuales como:
• Gráficos de barras: Comparan cantidades entre diferentes categorías.
• Gráficos de líneas: Representan cambios a lo largo del tiempo.
• Gráficos circulares: Proporcionan proporciones o porcentajes.
• Paneles de control (Dashboards): Consolidan datos en tiempo real en una
interfaz visual interactiva, mostrando métricas clave de rendimiento o actividad
de red.
• Diagramas de red: Representan gráficamente la estructura de una red,
incluyendo dispositivos, conexiones y flujos de datos.
• Mapas de calor (Heatmaps): Visualizan niveles de intensidad o actividad en un
área específica, como cobertura de señal Wi-Fi.
• Registros y reportes (Logs): Muestran datos de eventos o actividades en
formato cronológico, útiles para monitorear y solucionar problemas.
Cisco destaca diversas formas de
visualizar los datos para facilitar su
análisis y comprensión, especialmente
en el contexto de redes e
infraestructura tecnológica:
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¿Cuáles son los
tipos de datos?
• Estructurados: Datos organizados en tablas o bases de datos (e.g.,
registros de clientes).
• No estructurados: Información sin un formato definido (e.g., videos,
imágenes).
• Semiestructurados: Datos con un esquema parcial (e.g., archivos JSON,
XML).
• Metadatos: Datos que describen otros datos (e.g., etiquetas de fotos).
• En tiempo real: Información generada y procesada al instante (e.g.,
sensores IoT).
¿Qué son datos
Estructurados y datos No
Estructurados?
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Datos Estructurados
Son datos organizados en un formato definido,
como tablas o bases de datos relacionales, lo que
facilita su almacenamiento, búsqueda y análisis.
Características:
• Formato fijo (filas y columnas).
• Fácil de manejar con herramientas como SQL.
• Ejemplos: Información de usuarios (nombre,
edad, dirección), registros de transacciones o
métricas de red.
Datos No Estructurados
Son datos que no tienen un formato predefinido, por lo
que son más complejos de procesar y analizar.
Características:
• Carecen de una estructura organizada.
• Su análisis requiere herramientas avanzadas como
inteligencia artificial o aprendizaje automático.
• Ejemplos: Correos electrónicos, imágenes, videos,
datos de redes sociales, registros de audio o
documentos en texto libre.
Análisis de Datos para
Ideas de Negocios
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El análisis de datos transforma información en ideas estratégicas
para negocios. Según Cisco, el proceso incluye:
Recolección: Datos de redes sociales, IoT, transacciones, etc.
Procesamiento: Limpiar y organizar datos.
Análisis y visualización: Identificar patrones y tendencias con
gráficos y reportes.
Generación de ideas: Detectar oportunidades, optimizar
operaciones y personalizar servicios.
Beneficios: Anticipar tendencias, mejorar eficiencia, personalizar
experiencias y mitigar riesgos. Cisco ofrece soluciones
tecnológicas para facilitar este análisis y potenciar estrategias
empresariales.
Perspectivas
Humanitarias a partir
del Análisis de Datos
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• Crisis Alimentarias: Usar datos para anticipar escasez
de alimentos y movilizar recursos eficientemente.
• Desastres Naturales: Predecir desastres y mejorar la
gestión de emergencias mediante datos
meteorológicos y satelitales.
• Salud Pública: Utilizar datos para monitorear brotes
de enfermedades y coordinar la respuesta sanitaria.
• Desigualdad y Pobreza: Identificar áreas vulnerables
y dirigir recursos para abordar la desigualdad.
• Refugiados y Derechos Humanos: Monitorear las
condiciones de los refugiados y optimizar la
asistencia humanitaria.
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Datos Masivos y
Ejemplos
Los datos masivos (Big Data) son grandes
volúmenes de datos complejos que no
pueden ser gestionados con herramientas
tradicionales. Se caracterizan por su
volumen, variedad, velocidad y veracidad.
Ejemplos:
• Redes Sociales: Datos de publicaciones e interacciones.
• Sensores IoT: Información de dispositivos conectados.
• Transacciones Comerciales: Registros de compras y
pagos.
• Salud: Registros médicos y datos de monitoreo de salud.
• Clima: Información meteorológica.
• Videos y Medios: Datos de plataformas de streaming.
Características de los Datos Masivos
• Los datos masivos (Big Data) se caracterizan por:
• Volumen: Gran cantidad de datos generados
constantemente.
• Variedad: Datos provenientes de diversas fuentes y
formatos (estructurados, semi-estructurados, no
estructurados).
• Velocidad: Datos generados y procesados rápidamente, a
menudo en tiempo real.
• Veracidad: Calidad y confiabilidad de los datos, que
requieren ser filtrados.
• Valor: Los datos deben ser analizados para extraer
información útil y tomar decisiones.
The goal: to expand our sales and
marketing efforts, hire additional
consultants, and develop proprietary
software tools to enhance service
delivery. This investment will help us
scale our operations and reach our
target of serving 100 clients by the
end of next year.
We are seeking
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Gracias!
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Datos masivoszzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz

  • 1. Arowwai Industries ITI – INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS CONFORMADO POR: -BERROSPI SALAS ANDRE -FLORES MENDOZA ADRIANO
  • 2. ¿Qué son los datos y de dónde provienen? www.reallygreatsite.com Arowwai Industries Los datos son información digital transmitida entre dispositivos en una red. Provienen de: 1.Usuarios finales: Actividades como mensajes, correos y navegación web. 2.Sensores/IoT: Dispositivos que generan datos automáticamente (temperatura, ubicación, etc.). 3.Aplicaciones y servicios: Plataformas como redes sociales y streaming. 4.Infraestructura de red: Dispositivos que generan información del tráfico y funcionamiento. 5.Dispositivos locales: Archivos y configuraciones transmitidos por dispositivos conectados.
  • 3. www.reallygreatsite.com Arowwai Industries Formas de visualizar los datos • Tablas: Presentan datos en formato estructurado, organizados en filas y columnas, ideales para comparar valores específicos. • Gráficos: Muestran patrones y tendencias de datos mediante representaciones visuales como: • Gráficos de barras: Comparan cantidades entre diferentes categorías. • Gráficos de líneas: Representan cambios a lo largo del tiempo. • Gráficos circulares: Proporcionan proporciones o porcentajes. • Paneles de control (Dashboards): Consolidan datos en tiempo real en una interfaz visual interactiva, mostrando métricas clave de rendimiento o actividad de red. • Diagramas de red: Representan gráficamente la estructura de una red, incluyendo dispositivos, conexiones y flujos de datos. • Mapas de calor (Heatmaps): Visualizan niveles de intensidad o actividad en un área específica, como cobertura de señal Wi-Fi. • Registros y reportes (Logs): Muestran datos de eventos o actividades en formato cronológico, útiles para monitorear y solucionar problemas. Cisco destaca diversas formas de visualizar los datos para facilitar su análisis y comprensión, especialmente en el contexto de redes e infraestructura tecnológica:
  • 4. www.reallygreatsite.com Arowwai Industries ¿Cuáles son los tipos de datos? • Estructurados: Datos organizados en tablas o bases de datos (e.g., registros de clientes). • No estructurados: Información sin un formato definido (e.g., videos, imágenes). • Semiestructurados: Datos con un esquema parcial (e.g., archivos JSON, XML). • Metadatos: Datos que describen otros datos (e.g., etiquetas de fotos). • En tiempo real: Información generada y procesada al instante (e.g., sensores IoT).
  • 5. ¿Qué son datos Estructurados y datos No Estructurados? www.reallygreatsite.com Arowwai Industries Datos Estructurados Son datos organizados en un formato definido, como tablas o bases de datos relacionales, lo que facilita su almacenamiento, búsqueda y análisis. Características: • Formato fijo (filas y columnas). • Fácil de manejar con herramientas como SQL. • Ejemplos: Información de usuarios (nombre, edad, dirección), registros de transacciones o métricas de red. Datos No Estructurados Son datos que no tienen un formato predefinido, por lo que son más complejos de procesar y analizar. Características: • Carecen de una estructura organizada. • Su análisis requiere herramientas avanzadas como inteligencia artificial o aprendizaje automático. • Ejemplos: Correos electrónicos, imágenes, videos, datos de redes sociales, registros de audio o documentos en texto libre.
  • 6. Análisis de Datos para Ideas de Negocios Arowwai Industries www.reallygreatsite.com El análisis de datos transforma información en ideas estratégicas para negocios. Según Cisco, el proceso incluye: Recolección: Datos de redes sociales, IoT, transacciones, etc. Procesamiento: Limpiar y organizar datos. Análisis y visualización: Identificar patrones y tendencias con gráficos y reportes. Generación de ideas: Detectar oportunidades, optimizar operaciones y personalizar servicios. Beneficios: Anticipar tendencias, mejorar eficiencia, personalizar experiencias y mitigar riesgos. Cisco ofrece soluciones tecnológicas para facilitar este análisis y potenciar estrategias empresariales.
  • 7. Perspectivas Humanitarias a partir del Análisis de Datos Arowwai Industries www.reallygreatsite.com • Crisis Alimentarias: Usar datos para anticipar escasez de alimentos y movilizar recursos eficientemente. • Desastres Naturales: Predecir desastres y mejorar la gestión de emergencias mediante datos meteorológicos y satelitales. • Salud Pública: Utilizar datos para monitorear brotes de enfermedades y coordinar la respuesta sanitaria. • Desigualdad y Pobreza: Identificar áreas vulnerables y dirigir recursos para abordar la desigualdad. • Refugiados y Derechos Humanos: Monitorear las condiciones de los refugiados y optimizar la asistencia humanitaria.
  • 8. Arowwai Industries www.reallygreatsite.com Datos Masivos y Ejemplos Los datos masivos (Big Data) son grandes volúmenes de datos complejos que no pueden ser gestionados con herramientas tradicionales. Se caracterizan por su volumen, variedad, velocidad y veracidad. Ejemplos: • Redes Sociales: Datos de publicaciones e interacciones. • Sensores IoT: Información de dispositivos conectados. • Transacciones Comerciales: Registros de compras y pagos. • Salud: Registros médicos y datos de monitoreo de salud. • Clima: Información meteorológica. • Videos y Medios: Datos de plataformas de streaming. Características de los Datos Masivos • Los datos masivos (Big Data) se caracterizan por: • Volumen: Gran cantidad de datos generados constantemente. • Variedad: Datos provenientes de diversas fuentes y formatos (estructurados, semi-estructurados, no estructurados). • Velocidad: Datos generados y procesados rápidamente, a menudo en tiempo real. • Veracidad: Calidad y confiabilidad de los datos, que requieren ser filtrados. • Valor: Los datos deben ser analizados para extraer información útil y tomar decisiones.
  • 9. The goal: to expand our sales and marketing efforts, hire additional consultants, and develop proprietary software tools to enhance service delivery. This investment will help us scale our operations and reach our target of serving 100 clients by the end of next year. We are seeking $1 million in funding Ask and Use of Funds Arowwai Industries www.reallygreatsite.com