[MÚSICA] Bienvenidos a un nuevo video nuestro curso de Minería de Datos. Durante los últimos años las nuevas tecnologías han permitido la generación de enormes volúmenes de datos a una velocidad sin precedentes. Por ejemplo las redes sociales como Facebook y Twitter, aplicaciones en los smartphones que almacenan toda nuestra información en ellas, datos de navegación en la ciudad, incluso hasta datos de nuestra actividad física diaria. Nace así entonces la necesidad de hacer algo importante con todos estos datos, principalmente analizarlos de forma automática y eficiente. El nombre tiene que ver con la idea de explotar estas grandes cantidades de datos y encontrar conocimiento valioso tal como en la minería de metales se explota la tierra para encontrar minerales de alto valor. Un ejemplo donde hoy se aplica minería de datos es en los sistemas recomendadores donde automáticamente se detectan productos de interés para cada usuario de tal forma de recomendarlos visualmente y así aumentar la cantidad de ventas. Otra ejemplo del uso de la minería de datos es la segmentación de clientes, las compañías de retail necesitan tener una comunicación más personalizada con sus consumidores para ello se necesita de sistemas inteligentes que ayudan a segmentar a los clientes según su comportamiento de compra de tal forma de generar campañas de marketing más dirigidas, personalizadas y efectivas. Otro ejemplo de aplicación es en la predicción del clima, cada vez se hace más importante ser capaces de predecir las condiciones climáticas en un futuro cercano para ello se utilizan modelos que aprenden a predecir la temperatura dadas las condiciones previas y datos históricos que llevan al aprendizaje de patrones relevantes en este contexto. También un ejemplo interesante es la detección temprana de usuarios que abandonarán su carro de compras antes de ejecutar efectivamente la transacción para ello típicamente se guardan los datos de navegación en el sitio web de muchos usuarios considerando principalmente los clicks de cada persona realizados en el sitio así con los datos históricos se entrena un modelo de clasificación capaz de predecir para casos futuros si un cliente va a abandonar o no su carro de compras dada las secuencia de clicks que realiza, esto permitiría a la empresa poder reaccionar a tiempo y generar algún tipo de acción para que el cliente ejecute el pago antes de abandonar el sitio. También un ejemplo muy relevante es la aplicación de minería de datos para realizar textos también conocido como text mining. Estas técnicas son capaces de clasificar documentos en forma automática, detectar las palabras más relevantes en un texto y visualizarlas, incluso predecir los sentimientos asociados a un documento escrito por usuarios. La gran ventaja aquí es que gracias a internet existen millones de archivos con texto libre de fácil acceso algo muy útil para poder entrenar los algoritmos. Otra aplicación muy fascinante es el análisis de los datos producidos por los observatorios astronómicos. Hoy en día en el norte de Chile están los telescopios más poderosos del planeta, con ellos se observan millones de objetos cada noche generando imágenes que hoy en día son imposibles de analizar sin la ayuda de sistemas automáticos. Existen algoritmos capaces de clasificar distintos tipos de objetos en el universo de tal forma de ayudar a los astrónomos a realizar estudios científicos de una forma más eficiente y precisa.
