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1. El análisis de datos  para las empresas en la actualidad es muy importante.

2. Los análisis le permiten a las empresas descubrir información valiosa que esta oculta dentro de las bases de datos.

3. El descubrimiento se realiza mediante métodos y algoritmos de estadística.

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1. Aprenden de un conjunto de datos conocidos para la realización de predicciones sobre un conjuntos de datos con información desconocida.

2. Algoritmos mas usados:
- Regresión lineal y logística.
- Regresión no lineal.
- Arboles de decisión.
- Maquinas de vectores de soporte.
- Naive Bayes.
- Análisis discriminaste.
- Redes Neuronales.

3. Para la selección de variables existen varios métodos pero el mas conocido es el Information Value o pruning.

4. Los modelos de regresion son todos los que buscan una relacion entre una variable dependiente y unas variables independientes.

5. Churn (Scoring Fuga)
Establecer comportamientos de fuga de clientes o retención.

6. Scoring Bancario
Modelo probabilístico donde se busca definir mediante una definición de variables qué cliente va caer en default.

7. Ensamble de modelos

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1. Son muy especiales para las empresas, dado que se utiliza en los problemas de negocio que no tienen variable de estudio

2. Los modelos son:
- Cluster de análisis:
Agrupar objetos según su similaridad.

- Análisis de correspondencias:
Exponer la relación de dos o más variables con respecto a una hipotesis.

- Análisis de componentes principales:
Realiza una síntesis de información reduciendo el numero de variables para hacer un mejor análisis de la información.

3. Machine Learning:
Es el aprendizaje automático (Inteligencia Artificial) por medio de algoritmos.

Dentro del Machine Learning  se encuentran los siguientes modelos estadísticos:

1. Unsupervised Learning
2. Superviced Learning
3. Reinforcement Learning

4. Deep Learning:
Combina el Machine Learning con algoritmos para determinar de manera más efectiva la relación de variables y patrones.

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4. Modelos de Big Data aplicados a Marketing y Finanzas

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4. Modelos de Big Data aplicados a Marketing y Finanzas

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1. Data Science nace de la necesidad de las compañías por cuidar a los clientes.

2. Las aplicaciones existentes son:
- Análisis de precios.
- Análisis de lealtad del cliente.
- Análisis de sentimientos.
- Análisis de imágenes.
- Análisis de paginas web.
- Análisis de evaluación de marca.

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1. Establece una relación entre productos.

2 Asociación es encontrar para un producto apriori cual es el producto mas probable a porteriori.

3  Terminos dentro de la canasta de mercado:
- Itemset.
- Regla de asociación.
- Soporte
- Confianza.
- Item Set Frecuente.
- Lift

4. TEXT ANALITYCS establece el análisis de lo que esta escrito en un texto.

5. CROSS SELL importarte para la banca crecer en diferentes tarjetas habientes.

6. ASOCIACIÓN TEMPORAL para un retail no solo es importante impulsar la venta, si no saber cuando el cliente volverá a comprar.