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El proceso de Análisis de Datos conlleva la recolección, transformación, limpieza y modelado de datos para descubrir la información útil y de interés para una organización. Todos los datos obtenidos se transforman en conclusiones y se usan para la toma de decisiones. Para llevar a cabo un proyecto de Análisis de Datos existen varias metodologías a seguir. Aunque KDD, SEMMA y CRISP-DM son las tres más utilizadas ¡Conócelas!

Las empresas necesitan un proceso que esté bien definido para llegar a integrar hallazgos analíticos en los sistemas operacionales de estas mismas. Pero antes de llegar a este paso, se requiere de la colaboración entre IT y la empresa para que permita identificar las oportunidades de negocio y las arquitecturas de Big Data que sean necesarias para alcanzar dichas oportunidades. ¿Cómo puede rentabilizar el Big Data una institución?

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

Vivimos en un mundo cada vez más interconectado, ya que la digitalización del mundo físico es real a comparación de hace unos años, la combinación software y hardware dota a un producto de vida inteligencia. Ahora, todos disponemos de algún dispositivo, como nuestro smartphone que tiene una realización existente y evidente con nosotros o con otros objetos que a su vez se conectan entre si y con Internet ofreciendo datos a tiempo real, ya que cada día se crean 2,5 trillones de bytes de datos.

Pero ¿Qué tiene que ver IoT con Big Data, Cloud Computing o la Inteligencia Artificial? Mucho, el IoT proporciona una fuente de datos masivos, el Big Data se encarga de almacenar y gestionar esos datos, el Cloud permite el procesamiento escalable de los mismos, y la IA se utiliza para analizar y extraer información valiosa de esos datos. En conjunto, estas tecnologías crean un ecosistema en el que los dispositivos IoT generan datos que son almacenados y procesados en plataformas de Big Data en la nube, y luego se utilizan técnicas de IA para obtener información y conocimiento de valor.