Analitica Avanzada

Descripción

Mapa conceptual
Tomas Holguín Serna
Mapa Mental por Tomas Holguín Serna, actualizado hace más de 1 año
Tomas Holguín Serna
Creado por Tomas Holguín Serna hace más de 2 años
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Resumen del Recurso

Analitica Avanzada
  1. ¿Que es?
    1. Es un analisis de datos que involucra herramientas y tecnicas digitales sofisticadas que superan los paradigmas de analisis de datos convencionales, deriveaen:
      1. Data Science
        1. El Data Science es la que se encarga estudiar de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias
          1. Sus conceptos son
            1. Machine Learning
              1. Es una herramienta de inteligencia artificial o IT, que automatiza a la parte del procesamiento de datos . Tiene algoritmos que aprenden por sí solos y pueden procesar cantidades masivas de datos en poco tiempo.
              2. Software Development
                1. Se refiere a un conjunto de actividades informáticas dedicadas al proceso de creación, diseño, despliegue y compatibilidad de software, donde integra las COMPUTER SCIENCE
                  1. Estos conceptos trabajan en conjunto para poder realizar un buen analisis de datos que son aprovechados de distintos modos, en organizaciones por ejemplo donde se aprovechan de distintas formas teniendo oportunidades, retos, etc.
                    1. Oportunidades
                      1. Generacion de datos estructurados
                        1. Captura de datos
                          1. Gran cantidad de dispositivos conectados.
                            1. Diversidad en arquitectura de Software.
                              1. Desarrollo de ventajas comparativas.
                      2. Retos
                        1. Actualizacion de Habilidades.
                          1. Transicion de Proyectos.
                            1. Finanzas.
                              1. Tecnologia Cambiante.
                        2. Capacitacion Constante
                          1. Es un reto de la analitica avanzada donde hay una aplicacion de habilidades y personas capacitadas en cierto campo para formar un equpo capacitado en cada tipo de analitica.
                            1. Consolidacion de equipos
                              1. Para cada campo donde se necesite el personal en analitica deben haber personas capacitadas en los mismo, por ejemplo en la programacion en bases de datos es necesario un programador o ingeniero de datos.
                                1. Estas capacidades forman una infraestructura en la analitica donde esta tiene distintas divisiones como la analitica descriptivia, analitica predictivia y analitica predescriptiva donde cada una tiene su funcion y se dedica a establecer un ciclo en los datos acorde a su analiisis y que lleva consigo una metodologia y una estructura en la organizacion.
                                  1. Metodologia para la gestion
                                    1. Priorizar tareas de acuerdo a su impacto
                                      1. Evaluar el impacto de los cambios
                                        1. Mostrar resultados relevantes
                                          1. Definir un alcance
                                    2. Metodologia para el desarrollo
                                      1. Es un metodo con serie de pasos para las fricciones culturales, empezando por comprender los negocios y los datos para despues analizarlo, ejecutarlo, evaluarlo, donde este goza con tros metodos externos como la mineria de datos y demas.
                                        1. Otros metodos
                                          1. La mineria de datos y la web scrapping es una recoleccion a gran escala de datos basados en redes sociales, consultas, etc, en donde se tienen en cuenta lenguajes apropiados para su almacenamiento y procesamiento y otras herramientas teniendo en cuenta las metodologias, impactos de choque y otros sistemas de riesgos como el financiero.
                                      2. Estructura Dinamica
                                        1. Esta tiene en cuenta el ciclo de vida de los datos y productos basados en su prioridad y relevancia actual donde se trata de empatizar y centrar con el usuario.
                                          1. Ciclo de vida de los datos
                                            1. 1. Recoleccion
                                              1. 2.Almacenamiento
                                                1. 3.Enriquecimiento de informacion
                                                  1. 4. Explotacion
                                                    1. 5. Monetizacion
                                  2. Especialidades o Habilidades Relevantes
                                    1. En la analitica hay campos muy relevantes donde se deben tener los conocimientos necesarios para ello, campos como la ingenieria de datos, vizualizacion de datos, crean una infraestructura colectiva para el procesamiento de datos
                                    2. Se dividen en
                            2. Tradditional Research
                              1. Se enfoca en utilizar tecnicas como las matematicas y la estadistica para conseguir y analisar varios tipos de datos donde tambien se deben tener dominios y conocimientos sobre el negocio
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