Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de metodologías de data science

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La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la c...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Eckert, Karina, Britos, Paola Verónica
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
Data mining
data science
proceso analítico jerárquico difuso
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/67097
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la cantidad de profesionales vinculados a la Ciencia de Datos (Data Science) y una de las habilidades requeridas es conocer y manejar a la perfección las metodologías disponibles y determinar cuál se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello que al existir una diversidad de metodologías propuestas para el desarrollo de proyectos, en ocasiones la elección no es tarea sencilla, especialmente para los que se inician en el área. La presente investigación tiene como objetivo establecer un modelo basado en la Toma de Decisiones Multicriterios (o criterios múltiples), a través de métodos como el Proceso Analítico Jerárquico y su variante combinado con Lógica Difusa, con el propósito de establecer una base sólida para la selección de metodologías que guíen los proyectos de Minería de Datos o Data Science.
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