Modelo basado en la Toma Decisiones con Criterios Múltiples para la elección de metodologías de Data Science

Autores
Eckert, Karina B.; Britos, Paola Verónica
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Eckert Karina. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales. Misiones, Argenitna.
Fil: Britos, Paola. Universidad Nacional de Río Negro. Laboratorio de Informática Aplicada. Río Negro, Argentina.
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.
Materia
Ciencias de la Computación (General)
Data Science
Metodologías de Minería de Datos
Toma de Decisiones Multicriterios
Proceso Analítico Jerárquico
Proceso Analítico Jerárquico Difuso
Ciencias de la Computación (General)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
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