Presentación de diapositivas de PowerPoint sobre minería de datos

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La minería de datos combina la experiencia del dominio, las habilidades informáticas y la comprensión matemática y estadística para extraer valiosas ideas de los datos. Esta plantilla de minería de datos diseñada profesionalmente ayudará enormemente a las empresas a presentar una descripción general de su escenario actual y evaluar la necesidad de adoptar la minería de datos. Además, este módulo de minería de datos muestra el análisis de la brecha de la empresa y la introducción de la minería de datos. También contiene información sobre los requisitos para la adopción de la minería de datos, el ciclo de vida y las fases de la minería de datos, y los componentes críticos de la minería de datos. Además, esta plantilla de minería de datos incluye las herramientas de minería de datos como SAS, Apache Spark, Excel, Tableau, NLP y Tensor Flow, junto con la minería de datos en la toma de decisiones. Asimismo, este módulo destaca la diferencia entre la minería de datos y otras herramientas, el flujo de trabajo de la minería de datos, los roles laborales en la minería de datos y las principales aplicaciones de la minería de datos, como atención médica, logística, finanzas, aerolíneas y negocios. Por último, esta plantilla incluye un tablero y los impactos de la integración de la minería de datos en la organización. Descárgalo ahora.

Data Mining Powerpoint Presentation Slides

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Entrega esta presentación completa a los miembros de tu equipo y otros colaboradores. Abarcado con diapositivas estilizadas que presentan varios conceptos, estas Diapositivas de Presentación de Minería de Datos en PowerPoint son la mejor herramienta que puedes utilizar. Personaliza su contenido y gráficos para hacerlo único y provocador. Las ochenta y dos diapositivas son editables y modificables, así que siéntete libre de ajustarlas a tu entorno empresarial. La fuente, el color y otros componentes también vienen en un formato editable, lo que hace que este diseño de PPT sea la mejor opción para tu próxima presentación. Así que, descárgalo ahora.

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Contenido de esta presentación de Powerpoint

Aquí están las traducciones al español de los títulos de las diapositivas:

Diapositiva 1: Esta diapositiva presenta la Minería de Datos. Indique el nombre de su empresa y comience.
Diapositiva 2: Esta es una diapositiva de Agenda. Indique sus agendas aquí.
Diapositiva 3: Esta diapositiva muestra la Tabla de Contenido para la presentación.
Diapositiva 4: Esta es otra diapositiva que continúa la Tabla de Contenido para la presentación.
Diapositiva 5: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 6: Esta diapositiva presenta la situación actual de nuestro negocio mostrando la proporción de datos no estructurados y estructurados almacenados en la base de datos.
Diapositiva 7: Esta diapositiva muestra cómo los datos no estructurados están causando desafíos y cómo la ciencia de datos ayudará a proporcionar soluciones.
Diapositiva 8: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 9: Esta diapositiva representa la necesidad de la ciencia de datos en la organización.
Diapositiva 10: Esta diapositiva muestra los Beneficios de la Minería de Datos para la Organización.
Diapositiva 11: Esta diapositiva presenta el papel de la Minería de Datos en la toma de decisiones, e incluye la recopilación y adquisición, el almacenamiento, la limpieza de datos, etc.
Diapositiva 12: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 13: Esta diapositiva muestra los requisitos previos para la Minería de Datos que incluyen conocimientos de aprendizaje automático, modelado, estadística, base de datos y lenguajes de programación.
Diapositiva 14: Esta diapositiva representa las Habilidades que un Científico de Datos Debe Tener Antes de Implementar la Ciencia de Datos.
Diapositiva 15: Esta es otra diapositiva que muestra las Habilidades que un Científico de Datos Debe Tener Antes de Implementar la Ciencia de Datos.
Diapositiva 16: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 17: Esta diapositiva describe el ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye las etapas como problemas comerciales predefinidos, adquisición de información, etc.
Diapositiva 18: Esta diapositiva muestra la primera fase de la ciencia de datos que es comprender los problemas comerciales y los hechos que entran en esta fase.
Diapositiva 19: Esta diapositiva representa la fase de preparación de datos de la ciencia de datos, incluyendo sus diversas etapas como datos en bruto, datos estructurados, preprocesamiento de datos, EDA, etc.
Diapositiva 20: Esta diapositiva muestra la Adquisición de Información en la Fase de Preparación de Datos.
Diapositiva 21: Esta diapositiva presenta la fase de planificación del modelo en la ciencia de datos y muestra sus herramientas, como SQL Analysis Service, R y SAS/ACCESS.
Diapositiva 22: Esta diapositiva muestra el análisis exploratorio de datos en la fase de planificación del modelo de la ciencia de datos y sus diversas etapas y razones.
Diapositiva 23: Esta diapositiva muestra varias herramientas que podrían ayudar en el modelado de datos, como SAS Enterprise Miner, SPCS Modeler, MATLAB, etc.
Diapositiva 24: Esta diapositiva representa la fase operativa de la ciencia de datos y las tareas que se realizan en esta fase.
Diapositiva 25: Esta diapositiva muestra la última fase de la ciencia de datos y en esta fase, todos los hallazgos clave se comunican a las partes interesadas.
Diapositiva 26: Esta diapositiva presenta cómo los científicos de datos a lo largo del proyecto gestionan los datos hasta su finalización.
Diapositiva 27: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 28: Esta diapositiva muestra las principales herramientas que se utilizan en la ciencia de datos, que incluyen SAS, Apache Spark, Excel, etc.
Diapositiva 29: Esta diapositiva representa el Sistema de Análisis Estadístico utilizado en la ciencia de datos para la gestión y el modelado de datos.
Diapositiva 30: Esta diapositiva muestra la herramienta Apache Spark utilizada en la ciencia de datos y sus características como velocidad, reutilización, análisis avanzado, etc.
Diapositiva 31: Esta diapositiva presenta la herramienta Excel utilizada en la ciencia de datos y su uso junto con sus características.
Diapositiva 32: Esta diapositiva muestra una herramienta utilizada en la ciencia de datos y sus características como vistas de licencias, suscripción de otros, etc.
Diapositiva 33: Esta diapositiva muestra Herramientas para Ciencia de Datos - Natural Language Toolkit (NLTK).
Diapositiva 34: Esta diapositiva representa la herramienta TensorFlow utilizada en Ciencia de Datos, y sus características incluyen flexibilidad, columnas, visualizador, etc.
Diapositiva 35: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 36: Esta diapositiva presenta la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos basado en el conjunto de habilidades, el alcance, la exploración y los objetivos.
Diapositiva 37: Esta diapositiva muestra la diferencia entre Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos basada en factores como concepto, alcance, datos, etc.
Diapositiva 38: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 39: Esta diapositiva representa las tareas realizadas por el analista de negocios y cómo ayudará a mejorar las operaciones comerciales.
Diapositiva 40: Esta diapositiva muestra las responsabilidades y habilidades que deben poseer los ingenieros de datos.
Diapositiva 41: Esta diapositiva presenta las tareas realizadas por un Administrador de Bases de Datos y las habilidades que debe poseer.
Diapositiva 42: Esta diapositiva muestra las tareas y habilidades de un ingeniero de aprendizaje automático, incluyendo un profundo conocimiento de aprendizaje automático, algoritmos de ML y Python y C++.
Diapositiva 43: Esta diapositiva muestra las tareas realizadas por los científicos de datos en la ciencia de datos y sus habilidades.
Diapositiva 44: Esta diapositiva representa los diferentes tipos de científicos de datos, incluyendo expertos verticales, gerentes de DS estadísticos, generalistas, etc.
Diapositiva 45: Esta diapositiva muestra las tareas de un arquitecto de datos en proyectos de ciencia de datos y sus habilidades.
Diapositiva 46: Esta diapositiva presenta las tareas realizadas por un estadístico en la ciencia de datos y sus habilidades como minería de datos, computación distribuida, etc.
Diapositiva 47: Esta diapositiva muestra las tareas realizadas por el analista de negocios y cómo ayudará a mejorar las operaciones comerciales.
Diapositiva 48: Esta diapositiva muestra las tareas realizadas por un gerente de datos y análisis y las habilidades que debe tener.
Diapositiva 49: Esta diapositiva representa la matriz RACI para la Minería de Datos y las tareas realizadas por analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos, etc.
Diapositiva 50: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 51: Esta diapositiva presenta la Lista de Verificación para la Integración Efectiva de la Ciencia de Datos en el Negocio.
Diapositiva 52: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 53: Esta diapositiva muestra la Tabla de Contenido destacando el Cronograma para la Implementación de la Minería de Datos en la Organización.
Diapositiva 54: Esta diapositiva representa la Tabla de Contenido destacando la Hoja de Ruta para Integrar la Minería de Datos en la Organización.
Diapositiva 55: Esta diapositiva muestra la Hoja de Ruta para Integrar la Minería de Datos en la Organización.
Diapositiva 56: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 57: Esta diapositiva muestra el Plan de 30-60-90 Días para la Implementación de la Minería de Datos.
Diapositiva 58: Esta diapositiva muestra el Tablero para la Implementación de la Minería de Datos.
Diapositiva 59: Esta diapositiva representa el tablero para la integración de datos en el negocio, y muestra detalles en tiempo real sobre gastos, ganancias, porcentajes de márgenes, etc.
Diapositiva 60: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 61: Esta diapositiva presenta los Impactos de la Integración de la Minería de Datos en la Organización.
Diapositiva 62: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 63: Esta diapositiva muestra los Dominios donde la Minería de Datos está Creando su Impresión.
Diapositiva 64: Esta diapositiva representa la Minería de Datos en los departamentos de salud y sus beneficios de diferentes maneras.
Diapositiva 65: Esta diapositiva muestra la Minería de Datos en el Departamento de Logística y Transporte.
Diapositiva 66: Esta diapositiva presenta el papel de la Minería de Datos en las aerolíneas y sus beneficios que cubren la gestión de ingresos y la planificación de rutas.
Diapositiva 67: Esta diapositiva muestra la aplicación de la Minería de Datos en organizaciones financieras y sus beneficios.
Diapositiva 68: Esta diapositiva muestra la aplicación de la Minería de Datos en los negocios y sus beneficios.
Diapositiva 69: Esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 70: Esta diapositiva muestra el significado de la Minería de Datos y cómo esta innovación es útil para que las empresas desarrollen sistemas de IA.
Diapositiva 71: Esta diapositiva presenta los componentes críticos de la Minería de Datos, como datos, programación, estadística y probabilidad, etc.
Diapositiva 72: Esta diapositiva muestra Iconos para la Minería de Datos.
Diapositiva 73: Esta diapositiva se titula Diapositivas Adicionales para Avanzar.
Diapositiva 74: Esta es nuestra diapositiva de Misión con imágenes y texto relacionados.
Diapositiva 75: Esta diapositiva presenta un gráfico de barras con comparación de dos productos.
Diapositiva 76: Esta diapositiva muestra una Lupa para resaltar información, especificaciones, etc.
Diapositiva 77: Esta es una diapositiva de Línea de Tiempo. Muestre datos relacionados con intervalos de tiempo aquí.
Diapositiva 78: Esta diapositiva muestra Notas Adhesivas. Publique sus notas importantes aquí.
Diapositiva 79: Esta es una diapositiva de Generación de Ideas para plantear una nueva idea o resaltar información, especificaciones, etc.
Diapositiva 80: Esta diapositiva presenta una Hoja de Ruta con cuadros de texto adicionales.
Diapositiva 81: Esta diapositiva proporciona un Plan de 30 60 90 Días con cuadros de texto.
Diapositiva 82: Esta es una diapositiva de Gracias con dirección, números de contacto ydirección de correo electrónico.

Presentación de diapositivas de PowerPoint sobre minería de datos con las 87 diapositivas.

Utiliza nuestras Diapositivas de Presentación de Minería de Datos para ahorrar tu valioso tiempo de manera efectiva. Están listas para encajar en cualquier estructura de presentación.

FAQs

The need for data science arises from the enormous amount of structured and unstructured data that organizations generate. Data science helps in analyzing this data, which leads to insights that can improve business processes, make better decisions, and increase revenue.

Data mining provides a variety of benefits to organizations, such as identifying patterns and trends, reducing costs, increasing revenue, improving customer relationships, and enhancing business operations.

The lifecycle of data science includes several stages, such as defining business problems, data preparation, modeling, testing, and deployment.

The different types of data scientists include vertical experts, statistical data scientists, machine learning engineers, generalists, etc. They possess skills such as deep knowledge of machine learning, programming languages, and analytics.

Data science is a broader field that includes data analytics, machine learning, and deep learning, while data analytics is a subset of data science that focuses on analyzing historical data to uncover insights that can improve business operations.

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