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Description
Mind Map by Tomas Holguín Serna, updated more than 1 year ago
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Created by Tomas Holguín Serna
over 2 years ago
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Analitica Avanzada
- ¿Que es?
- Es un analisis de datos que involucra herramientas y tecnicas digitales sofisticadas que
superan los paradigmas de analisis de datos convencionales, deriveaen:
- Data Science
- 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
- Sus conceptos son
- Machine Learning
- 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.
- 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.
- Software Development
- Se refiere a un conjunto de actividades informáticas dedicadas al
proceso de creación, diseño, despliegue y compatibilidad de
software, donde integra las COMPUTER SCIENCE
- 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.
- Oportunidades
- Generacion de datos estructurados
- Captura de datos
- Gran cantidad de dispositivos conectados.
- Diversidad en arquitectura de Software.
- Desarrollo de ventajas comparativas.
- Desarrollo de ventajas comparativas.
- Diversidad en arquitectura de Software.
- Gran cantidad de dispositivos conectados.
- Captura de datos
- Generacion de datos estructurados
- Retos
- Actualizacion de Habilidades.
- Transicion de Proyectos.
- Finanzas.
- Tecnologia Cambiante.
- Tecnologia Cambiante.
- Finanzas.
- Transicion de Proyectos.
- Actualizacion de Habilidades.
- Capacitacion
Constante
- 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.
- Consolidacion de equipos
- 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.
- 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.
- Metodologia para la gestion
- Priorizar tareas de acuerdo a su impacto
- Evaluar el impacto de los cambios
- Mostrar resultados relevantes
- Definir un alcance
- Definir un alcance
- Mostrar resultados relevantes
- Evaluar el impacto de los cambios
- Priorizar tareas de acuerdo a su impacto
- Metodologia para el desarrollo
- 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.
- Otros metodos
- 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.
- 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.
- Otros metodos
- 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.
- Estructura Dinamica
- 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.
- Ciclo de vida de los datos
- 1. Recoleccion
- 2.Almacenamiento
- 3.Enriquecimiento de informacion
- 4. Explotacion
- 5. Monetizacion
- 5. Monetizacion
- 4. Explotacion
- 3.Enriquecimiento de informacion
- 2.Almacenamiento
- 1. Recoleccion
- Ciclo de vida de los datos
- 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.
- Metodologia para la gestion
- 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.
- 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.
- Especialidades o Habilidades Relevantes
- 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
- 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
- Se dividen en
- Consolidacion de equipos
- 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.
- Oportunidades
- 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.
- Se refiere a un conjunto de actividades informáticas dedicadas al
proceso de creación, diseño, despliegue y compatibilidad de
software, donde integra las COMPUTER SCIENCE
- Tradditional Research
- 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
- 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
- Machine Learning
- Sus conceptos son
- 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
- Data Science
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