Pilares del Análisis de Datos

Pilares del Análisis de Datos

Los pilares que se requieren para un análisis de datos son la Informática y Programación, Estadística y Matemáticas, y diferentes Áreas de aplicación que están en la línea con las habilidades que se demandan hoy en día de un Data Scientist

¿Qué disciplinas se le requieren a un Data Scientist?

  • Programación: Para la limpieza, tratamiento, filtrado, etc. de los datos.
  • Informática: Para ofrecer infraestructura y herramientas necesarias para almacenar los datos, procesarlos, etc., sobre todo en el mundo Big Data.
  • Estadística: Para la obtención y visualización de insights, responder las cuestiones planteadas, representar la información que obtengamos, … saber qué modelos, algoritmos, etc. podemos utilizar, cómo validar los resultados, …
  • Matemáticas: Para entender los fundamentos de los modelos y técnicas estadísticas que empleemos.
  • Aunque, también distintas Áreas de aplicación (Negocio, o Ciencia).

El Análisis de Datos toma diferentes nombres dependiendo de dichas Áreas de aplicación, por ejemplo, Video Analytics o Text Analytics

¿Cuáles son los pilares del Análisis de Datos?

Las áreas que son consideradas como los pilares más importantes son:

  • Las ciencias de la informática, que abarcan las bases teóricas de la información y la computación, así como su aplicación en sistemas informáticos.
  • Programación de ordenadores
  • Estadística
  • Matemáticas
  • Entre otros
Data-Analysis

Los pilares que se requieren para un análisis de datos son la Informática y Programación, Estadística y Matemáticas, y diferentes Áreas de aplicación que están en la línea con las habilidades que se demandan hoy en día de un Data Scientist

Adquiere conocimientos en las herramientas y lenguajes más poderosas, desarrollando habilidades altamente solicitadas por el mercado laboral con el Máster en Big Data & Business Intelligence.

Aplicaciones

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