Ciencia de Datos

¿Para qué sirve la ciencia y análitica de datos?
1. Ciencia de datos
  1. Reducir costos, tomar decisiones y reducir el tiempo.
2. Análitica de datos
  1. Aplicar indicadores de rendimiento, buscar soluciones enfocadas organizando y estructurando la información.
KPI
1. Son indicadores creados para saber como va el avance de un objetivo o no.
  1. Se determinan de acuerdo al objetivo en el que trabajan y el éxito de objetivos puede depender de los datos de los KPI.
2. Pueden reducir la complejidad de las decisiones empresariales a unos datos clave.
Big Data
1. Se refiere a la información masiva generada y no estructurada.
Diferencia de la Ciencia y la Analítica de Datos.
1. Ciencia de Datos
  1. Combina múltiples campos para extraer el valor de la información.
2. Analítica de Datos.
  1. Es el estudio de los datos para obtener conclusiones de la información.
Business Intelligence, data Analytics y Big Data
1. Se refiere a la acción de:
  1. Recopilar información.
  2. Analizar y depurar la información.
  3. Tomar una decisión de acuerdo a información relevante.
Conocimientos y habilidades que se necesitan.
1. Habilidades
  1. Entender la Data
    1. ¿De dónde viene? ¿Cuál es la mejor forma de procesarla? ¿Cómo representar la información?
  2. Habilidades interpersonales.
2. Conocimientos
  1. Ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas, finanzas, administración y economía.
  2. Softwares
Relación con Big Data y Análisis estadístico.
1. Es necesario tener un conjunto de datos grandes y la capacidad de poder analizarlos para llegar a conclusiones con un riesgo controlado para una empresa.

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	Erstellt von Luis Enrique Magaña Núñez vor etwa 3 Jahre