Metodologías de ciencia de datos

• Autores: Campaña Chanta, Tahirih, Chambi Vargas, Glenda Lizet
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/667677
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/667677
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ciencia de datos; Metodología de ciencia de datos; Ciclo de vida de la ciencia de datos; Metodologías basadas en datos; Estudio de datos; Data science; Data science methodology; Data science life cycle; Data-driven methodologies; Data study; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

En esta investigación se explora y recopila veintiún metodologías de ciencia de datos para conocer sus principales procesos, similitudes y diferencias, con el objetivo de responder a la controversia ¿Cuáles son las diferencias entre las principales metodologías de la ciencia de datos? Por ello, la presente investigación se centra en analizar las diferentes posturas de los autores de acuerdo a las etapas de cada una de estas metodologías, ya que algunos autores consideran solo dos etapas y otros hasta once etapas dentro del proceso de la metodología de ciencia de datos. Asimismo, para un mejor desarrollo, el trabajo se divide en cuatro partes: primero se define qué es ciencia de datos desde el enfoque de diversos autores para tener como referencia una definición base de la ciencia de datos. Segundo, se identifica y describe las metodologías disponibles. Tercero, se establecen criterios que se utilizarán para comparar las diferentes metodologías. Cuarto, se realiza una comparación de las etapas de las diferentes metodologías para analizar sus principales diferencias y similitudes en base a criterios definidos previamente. Esta comparación de metodologías puede ser utilizada por las organizaciones, investigadores, estudiantes y personas en general, como una guía de metodologías existentes para abordar sus proyectos de investigación.