Diseño de un sistema basado en tecnologías de la Ciencia de Datos aplicado en el sector de las telecomunicaciones

Sota Fernández-Martos, José Ignacio (2017). Diseño de un sistema basado en tecnologías de la Ciencia de Datos aplicado en el sector de las telecomunicaciones. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Diseño de un sistema basado en tecnologías de la Ciencia de Datos aplicado en el sector de las telecomunicaciones
Author/s:
  • Sota Fernández-Martos, José Ignacio
Contributor/s:
  • Portillo García, Javier
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
Date: 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Análisis de sentimientos, Azure Machine Learning Studio, procesado del lenguaje natural, telco, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, PLN.
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Las capacidades que ofrece la Ciencia de los Datos, están sirviendo de gran ayuda en la extracción de conocimiento de todos los aspectos relacionados con el cliente en muchos sectores, y muy especialmente en el sector de las Telecomunicaciones. Hay tres fuentes importantes de las que se puede extraer la información: el uso que el cliente hace de los servicios, las interacciones del cliente con la operadora y las opiniones que el cliente expone en las redes sociales. Este trabajo centra su atención en la última fuente de información: El análisis de sentimientos en las redes sociales, especialmente en twitter. El trabajo se ha planteado de modo que dé una perspectiva general al lector de lo que existe hoy en día en este campo, introduciendo conceptos y herramientas que son necesarios saber. El trabajo consta de una primera parte, en la que se plantea la importancia de los datos en la actualidad, y se pretende ilustrar con ejemplos cómo la Ciencia de Datos se está usando en distintas empresas. La segunda parte del proyecto se subdivide a su vez en dos apartados. En el primero se hace una introducción a las bases del procesado del lenguaje natural; cuándo y dónde surgió, cuál ha sido su evolución a lo largo de los años, en qué campo se sitúa, cuáles son sus características y cuáles son las tareas que le corresponden. En segundo lugar, lo que se ha realizado es mostrar las ventajas y los inconvenientes que tiene el usar una herramienta u otra. Las herramientas mostradas son algunas de las más comunes en el campo del aprendizaje automático, big data, … Es decir, aquellas que usan o pueden usar los científicos de datos. En la tercera parte, se ha realizado un ejemplo práctico de una de las tareas del procesado del lenguaje natural (y que es motivo de este trabajo): el análisis de sentimientos en las redes sociales. De este modo, a través de la herramienta de Microsoft, Azure Machine Learning Studio, se ha desarrollado un modelo, explicando e ilustrando cada paso realizado, las distintas fases de las que consta, los elementos que se necesitan, algoritmos que existen …

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Item ID: 47429
DC Identifier: http://oa.upm.es/47429/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47429
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 29 Aug 2017 10:32
Last Modified: 29 Aug 2017 10:32
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