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
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.
