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¿Qué son los datos obtenidos?
Los datos de investigación son aquellos materiales generados o recolectados durante el transcurso de una investigación. En general es todo aquello que un investigador necesita para validar y certificar los resultados obtenidos en esa investigación, y solo adquieren significado en el contexto de la misma.
¿Qué son las fuentes de datos Ejemplos?
Hablamos de la información que se genera sobre clicks en vínculos y elementos. Pero también de toda aquella contenida en las búsquedas que realizamos por ejemplo en Google, las publicaciones en las Redes sociales (Twitter, Facebook, Linkedin…) y el contenido web como páginas, enlaces o imágenes.
¿Qué son fuentes de datos y su clasificacion?
Las fuentes de información, de forma básica, pueden clasificarse en: Fuentes primarias: contienen información original que ha sido publicada por primera vez y que no ha sido filtrada, interpretada o evaluada por nadie más. Son producto de una investigación o de una actividad eminentemente creativa.
¿Qué es un proyecto científico?
El conjunto de planes, ideas y acciones que deben desarrollarse de forma coordinada para alcanzar una meta recibe el nombre de proyecto. Científico es un adjetivo que menciona lo vinculado a la ciencia: la agrupación de métodos, procedimientos y técnicas para generar conocimientos objetivos.
¿Cuáles son los datos de un proyecto?
Ubicación del proyecto. caso de carecer de dirección postal. Código postal. Entidad Federativa. Municipio (s) o delegación (es) . Localidad (es). Coordenadas geográficas y/o UTM.
¿Qué son los científicos de datos?
Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse. Son parte matemáticos, parte científicos en computación y parte observadores de tendencias.
¿Cuáles son las tareas de un científico de datos?
Las tareas de un científico de datos pueden incluir el desarrollo de estrategias para analizar datos; la preparación de datos para su análisis; explorar, analizar y visualizar datos; construir modelos con datos mediante lenguajes de programación como Python y R; e implementar modelos en aplicaciones.