A medida que las capacidades de analítica de datos se vuelven más accesibles y prevalentes, los científicos de datos necesitan una metodología fundamental capaz de proporcionar una estrategia de orientación, que sea independiente de las tecnologías, los volúmenes de datos o los enfoques involucrados.
Esta metodología tiene algunas similitudes con las metodologías reconocidas 1-5 para la minería de datos, pero pone el énfasis en varias de las nuevas prácticas en la ciencia de datos, como el uso de grandes volúmenes de datos, la incorporación de la analítica de texto en el modelado predictivo y la automatización de algunos procesos.
La metodología consta de 10 etapas que forman un proceso iterativo para el uso de datos para descubrir insights. Cada etapa juega un papel vital en el contexto de la metodología general.
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