Caso Práctico: Detección de Anomalías con Python
Aprende las bases de algoritmos de detección de anomalías
La detección de valores atípicos en el campo de Ciencia de Datos y el descubrimiento de conocimiento a partir de datos (KDD) es de gran interés en áreas que requieren sistemas de soporte a la toma de decisiones, en donde mediante técnicas estadísticas se pueden detectar fraudes financieros o encontrar errores producidos por los usuarios. Entonces, es esencial, evaluar la veracidad de la información, a través de métodos de detección de comportamientos inusuales en los datos.
¿Qué es un Valor Atípico?: Es una observación que es numéricamente distante del resto de los datos. Las estadísticas derivadas de los conjuntos de datos que incluyen valores atípicos serán frecuentemente engañosas.
Ejemplos en caso de negocio que se puede aplicar:
- Un cliente bancario que normalmente deposita no más de $ 1000 al mes en cheques en un cajero automático local de repente hace dos depósitos en efectivo de $ 5000 cada uno en el lapso de dos semanas.
- Un aumento repentino en el volumen de pedidos en una empresa de comercio electrónico, como se ve en los pedidos totales por hora de esa empresa.
- Las acciones de una empresa que cotiza en bolsa nunca son algo estático, incluso cuando los precios son relativamente estables y no hay una tendencia general, y hay fluctuaciones mínimas a lo largo del tiempo.
¡Inicia este caso práctico y aprende las bases de algoritmos de detección de anomalías!
Tu Instructor
Hola, mi nombre es Esteban Madrigal Solis, me desempeño profesionalmente como Desarrollador de Inteligencia de Negocios y Científico de Datos. Trabajo en la industria del retail, en una de las empresas más grande del mundo.
En el ámbito académico me desempeño como instructor y consultor en múltiples empresas en herramientas para el análisis de datos tales como Power BI, SQL, Tableau, Alteryx, R y Python, dichas actividades me permiten ampliar mis conocimientos y mis redes de contactos, logrando transmitir mi experiencia y buenas prácticas a todos mis estudiantes.
Te espero en el curso, ¡no te arrepentirás!.
Plan de Estudios
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Inicio2.1 Paquetes para Caso Práctico (2:41)
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Inicio2.2 Análisis exploratorio Básico (2:10)
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Inicio2.3 Revisión de valores atípicos (6:40)
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Inicio2.4 Métodos estadísticos para detectar anomalías (12:01)
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Inicio2.5 Método por la desviación estándar (15:56)
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Inicio2.6 Conociendo Puntuación Z (5:23)
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Inicio2.7 Método de la desviación absoluta de la mediana (6:33)
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Inicio2.8 Preguntas del Caso Práctico (2:05)