Términos comunes de Analistas de datos

Los analistas de datos utilizan una amplia variedad de términos comunes. 

Hoy te compartimos algunos de los términos más utilizados: 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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• Big Data: Refiere a grandes conjuntos de datos, estructurados o no estructurados, que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales.
• Business Intelligence: Es el conjunto de herramientas, tecnologías y prácticas para la recopilación, integración, análisis y presentación de información empresarial.
• Artificial Intelligence: Es un conjunto de tecnologías y técnicas que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento y el aprendizaje.
• Machine Learning: Es un tipo de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia.
• KPI: Key Performance Indicators o Indicadores Clave de Rendimiento, son medidas cuantificables que se utilizan para evaluar el éxito o fracaso de una empresa o un proyecto.
• Dashboard: Es una representación visual de la información de un negocio o un proyecto, generalmente presentada en una sola página.
• ETL: Extract, Transform and Load, son las tres etapas de integración de datos para mover y transformar datos desde múltiples fuentes a una base de datos.
• SQL: Structured Query Language, es un lenguaje de programación utilizado para administrar bases de datos relacionales.
• NoSQL: Es un enfoque alternativo al modelo relacional de bases de datos, diseñado para manejar grandes conjuntos de datos no estructurados o semi-estructurados.
• Analytics: Es el proceso de examinar datos utilizando herramientas y técnicas para obtener información y conocimiento para la toma de decisiones.
• Predictive Analytics: Es el uso de datos, estadísticas y técnicas de modelado para predecir el comportamiento futuro de un evento o sistema.
• Descriptive Analytics: Es el análisis de los datos históricos para entender y describir los patrones y tendencias en los datos.
• Business Analytics: Es el uso de herramientas y técnicas analíticas para evaluar y optimizar los procesos empresariales y tomar decisiones basadas en datos.
• Data Visualization: Es la representación gráfica de datos y resultados.
• Data Quality: Es la evaluación y el mantenimiento de la calidad de los datos empresariales, asegurando que los datos sean precisos, completos y consistentes.
• Data Science: Es el campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento y comprensión de datos estructurados y no estructurados.
• Data Governance: Es la gestión de los datos empresariales, incluyendo la definición de políticas, estándares y procesos para garantizar la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos.
• Data Warehouse: Es una base de datos centralizada que se utiliza para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos empresariales.
• Data Wrangling: Es el proceso de limpieza, transformación y preparación de datos para el análisis.
• Data Mining: Es el proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
• Data Mart: Es una base de datos departamental que se utiliza para almacenar datos específicos de un área de negocio.
• Data Modeling: Es el proceso de diseñar y crear modelos de datos para representar la estructura y relaciones de los datos empresariales.
• Data Integration: Es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada y completa de los datos.
• Data-driven: Es una metodología que implica tomar decisiones basadas en los datos y la evidencia, en lugar de basarse en la intuición o suposiciones.

 

 

 

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