La minería de datos y la clasificación son dos procesos interrelacionados que implican analizar y extraer información de grandes conjuntos de datos. Las principales actividades importantes durante la minería de datos y la clasificación incluyen:
Limpieza y preprocesamiento de datos: Esto implica la eliminación de inconsistencias, errores y datos que faltan en el conjunto de datos para asegurar que los datos son de alta calidad y están listos para el análisis.
Selección de características: Consiste en seleccionar las variables relevantes (características) que son importantes para el análisis y eliminar las irrelevantes que pueden añadir ruido al análisis.
Transformación de datos: Consiste en transformar el conjunto de datos en un formato adecuado para el análisis. Entre las técnicas habituales de transformación de datos se incluyen la normalización, el escalado y la discretización.
Selección del modelo: Consiste en seleccionar un algoritmo de clasificación adecuado en función de la naturaleza del conjunto de datos y del problema planteado. Entre los algoritmos de clasificación más comunes se encuentran los árboles de decisión, la regresión logística, Naive Bayes y k-nearest neighbor (k-NN).
Entrenamiento del modelo: Consiste en entrenar el algoritmo de clasificación seleccionado utilizando los datos preprocesados. El algoritmo aprende de los datos y crea un modelo que puede utilizarse para clasificar nuevos datos.
Evaluación del modelo: Consiste en evaluar el rendimiento del modelo entrenado utilizando un conjunto de métricas como la exactitud y la precisión. La evaluación ayuda a determinar el rendimiento del modelo y si es necesario introducir mejoras.
Despliegue del modelo: Se trata de desplegar el modelo entrenado en un entorno de producción en el que pueda utilizarse para clasificar nuevos datos.
A continuación una explicación detallada e interactiva:
Project Cost Engineering Advisor - Oil & Gas & Renewable Energy with more than 30 years of solid experience in oil & gas/Petrochemical industry, He has strong qualifications in Project Cost Estimation Management, both Owner and EPC contractor side environment, with broad exposure to international regulations, quality standards, diverse working environments and clientele, for plants in operation as well as under construction (Brownfield – Turnaround – Strong Experience). master’s degree in finance management. He has worked as principal role in Cost Benchmarking for Onshore-offshore Projects, and with Operation Project and Turnaround Experience as Cost Estimating Head for around 5 years. Also, has experience as industrial consultant, with outstanding Bid process experience and analytical skills to assess problems and provide reliable solutions. During a period of 4 years assigned as Cost Estimation support for ENI LNG Technology Team.