Descripción: Las técnicas de modelado son métodos utilizados para crear modelos que facilitan el análisis de datos, abarcando enfoques estadísticos y de aprendizaje automático. Estas técnicas permiten a los analistas y científicos de datos representar fenómenos complejos mediante la construcción de modelos matemáticos o computacionales que simulan el comportamiento de sistemas reales. Los modelos generativos, por ejemplo, son capaces de aprender la distribución de los datos y generar nuevas instancias que se asemejan a los datos originales. En el ámbito de la ingeniería de datos, el modelado es crucial para estructurar y organizar datos de manera que sean accesibles y útiles para el análisis. La detección de anomalías con inteligencia artificial utiliza modelos para identificar patrones inusuales en grandes volúmenes de datos, lo que es esencial en la seguridad y el monitoreo de sistemas. La inteligencia de negocios se beneficia del modelado al permitir la visualización y el análisis de datos históricos para la toma de decisiones estratégicas. Además, el modelado y la optimización de modelos son fundamentales en la inteligencia artificial, donde se busca mejorar la precisión y eficiencia de los algoritmos. El preprocesamiento de datos es una etapa previa al modelado que asegura que los datos sean de alta calidad y estén listos para ser analizados. En el contexto de la ciencia de datos y big data, el modelado se convierte en una herramienta esencial para extraer información valiosa y generar predicciones a partir de grandes conjuntos de datos. Finalmente, la minería de datos y el análisis predictivo son aplicaciones directas de las técnicas de modelado, que permiten descubrir patrones y realizar proyecciones basadas en datos históricos.
