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Title: Metodologías de ciencia de datos
Other Titles: Data Science Methodologies
Advisor(s): Palacios Ruiz, Julio Cesar
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00
Issue Date: 14-Jun-2022
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: En esta investigación se explora y recopila veintiún metodologías de ciencia de datos para conocer sus principales procesos, similitudes y diferencias, con el objetivo de responder a la controversia ¿Cuáles son las diferencias entre las principales metodologías de la ciencia de datos? Por ello, la presente investigación se centra en analizar las diferentes posturas de los autores de acuerdo a las etapas de cada una de estas metodologías, ya que algunos autores consideran solo dos etapas y otros hasta once etapas dentro del proceso de la metodología de ciencia de datos. Asimismo, para un mejor desarrollo, el trabajo se divide en cuatro partes: primero se define qué es ciencia de datos desde el enfoque de diversos autores para tener como referencia una definición base de la ciencia de datos. Segundo, se identifica y describe las metodologías disponibles. Tercero, se establecen criterios que se utilizarán para comparar las diferentes metodologías. Cuarto, se realiza una comparación de las etapas de las diferentes metodologías para analizar sus principales diferencias y similitudes en base a criterios definidos previamente. Esta comparación de metodologías puede ser utilizada por las organizaciones, investigadores, estudiantes y personas en general, como una guía de metodologías existentes para abordar sus proyectos de investigación.

In this research, twenty-one data science methodologies are explored and compiled to learn about their main processes, similarities, and differences, with the aim of answering the question: What are the differences between the main data science methodologies? For this reason, the present investigation focuses on analyzing the different positions of the authors according to the stages of each of these methodologies, since some authors consider only two stages and others up to eleven stages within the data science methodology process. Likewise, for better development, the work is divided into four parts: first, what is data science is defined from the approach of various authors to have a basic definition of data science as a reference. Second, the available methodologies are identified and described. Third, criteria are established that will be used to compare the different methodologies. Fourth, a comparison of the stages of the different methodologies is made to analyze their main differences and similarities based on previously defined criteria. This comparison of methodologies can be used by organizations, researchers, students and people in general, as a guide to existing methodologies to address their research projects.
Discipline: Administración de Empresas
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)
Grade or title: Licenciado en Administración de Empresas
Juror: Quispe Farfan, Percy Hugo; Alcantara Gavidia, Luis Alberto; Chipoco Quevedo, Mario Javier
Register date: 5-May-2023; 5-May-2023



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