Estrategias para abordar el sesgo en el análisis de datos

Elio, Aruna y Jasper son científicos de datos en GroceryGo, un servicio de reparto de compra online. Cada uno se enfrenta a desafíos propios que debe abordar en su rol.

Elio quiere desarrollar un algoritmo de recomendaciones de producto para la app de GroceryGo que incorpore la conciencia de sesgo desde el principio, asegurando que el propio algoritmo esté diseñado para ser justo e imparcial.
Aruna busca combatir los sesgos cognitivos y de reporte en su análisis reciente de ventas para el equipo directivo, con el objetivo de presentar una visión completa y equilibrada de los datos de ventas.
El objetivo de Jasper es identificar y corregir cualquier sesgo en su algoritmo actual para optimizar rutas de reparto, centrándose en detectar y abordar sesgos una vez que se producen.

Este ejercicio forma parte del curso

Cómo vencer el sesgo en los datos

Ejercicio interactivo práctico

Pon en práctica la teoría con uno de nuestros ejercicios interactivos

Empezar ejercicio

Este ejercicio forma parte del curso

Cómo vencer el sesgo en los datos

PrincipianteNivel de habilidad

4.7+

Comienza el curso gratis

¡Descubre la esencia del sesgo en los datos! Explora su impacto en la toma de decisiones y desentraña sus distintas formas, desde la recopilación hasta el análisis. Sumérgete en los sesgos cognitivos y sistémicos para prepararte y navegar por el complejo panorama del sesgo en los datos.

Exercise 1: Desentrañar el dilema de los datos Exercise 2: Entender el sesgo en los datos Exercise 3: Identificar el sesgo en los datos Exercise 4: Impacto del sesgo de datos en la toma de decisiones Exercise 5: Ética de los datos y sesgos Exercise 6: Clasificar el impacto del sesgo en los datos Exercise 7: Tipos de sesgo en los datos Exercise 8: Entender el sesgo cognitivo Exercise 9: ¡Sesgos cognitivos y sistémicos en acción!

¡Profundiza en las complejidades del sesgo en la recopilación de datos! Desde el sesgo de selección y el sesgo histórico hasta el sesgo de medición, descubre los matices que influyen en la interpretación. Conoce estrategias para identificar y mitigar sesgos, y así garantizar la integridad de tus conjuntos de datos.

Exercise 1: Sesgo de selección Exercise 2: Seleccionar candidatos para entrevistas Exercise 3: Identificar los tipos de sesgo de selección Exercise 4: Sesgo histórico Exercise 5: Sesgo histórico en datos de interacción de usuarios Exercise 6: Explorar los sesgos contextual y tecnológico Exercise 7: Sesgo de medición Exercise 8: Detectar sesgo de medición en una app de fitness Exercise 9: ¡El sesgo de medición en acción!Exercise 10: Cómo mitigar el sesgo en la recogida de datos Exercise 11: Identificar sesgos en la recopilación de datos Exercise 12: Prácticas para mitigar el sesgo de selección Exercise 13: Estrategias para abordar el sesgo en la recolección de datos

Navega por el mundo del sesgo en el análisis de datos. Comprende cómo los sesgos cognitivos, como el de confirmación o el de anclaje, afectan a la interpretación de resultados, y aprende sobre el problema generalizado del sesgo de notificación. Adéntrate en el sesgo algorítmico para ver cómo puede infiltrarse en los modelos e impactar en los resultados. Por último, domina técnicas para detectar y mitigar el sesgo, asegurando transparencia y equidad en tus prácticas de análisis de datos.

Exercise 1: Sesgos cognitivos Exercise 2: Ignorar datos contradictorios Exercise 3: Detectar tipos de sesgos cognitivos Exercise 4: Sesgo de publicación Exercise 5: Destapar los sesgos de reporte Exercise 6: Clasificar tipos de sesgo de reporte Exercise 7: Sesgo en los algoritmos Exercise 8: Datos de entrenamiento sesgados Exercise 9: Cómo navegar los sesgos de los algoritmos Exercise 10: Cómo mitigar el sesgo en el análisis de datos Exercise 11: Abordar los sesgos cognitivos y de publicación Exercise 12: Estrategias para abordar el sesgo en el análisis de datos

Ejercicio actual

Exercise 13: Cierre