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Características del Data Analytics: 4 Formas de Analizar Datos
Las empresas producen una innumerable cantidad de datos, que por su tamaño es complicado analizar. Es aquí donde entran los expertos en Data Analytics que, mediante técnicas, estudian e interpretan toda la información que generan los negocios para ayudarlos después en su toma de decisiones. En este artículo te presentamos cuatro formas de análisis que forman parte en los estudios de Data Analytics. ¡Sigue leyendo!
La importancia del análisis de datos en la medicina
Hemos de reflexionar sobre la importancia de los datos y su análisis de los pacientes para su transformación en información para la práctica clínica. Una vez más, podemos descubrir el valor que genera disponer de un correcto análisis de datos, tal como muestra el Máster en Análisis de Datos de la UAH.
¿Cómo influye el Data Science en el mundo laboral?
Cada vez son más las empresas que están incluyendo el Data Science en sus requisitos. Esto influye a la hora de contratar nuevo personal. Por ello, cada vez es más importante que los estudiantes se especialicen en este campo. El Máster en Data Science de la Universidad de Alcalá puede ayudarte a conseguir un gran futuro profesional.
Data Science vs Big Data
La constante evolución y transformación digital ha provocado grandes cambios en todos los sectores de nuestro entorno, tanto en el personal como en el profesional. Cada vez es más común escuchar hablar de la importancia de los datos y el valor que supone para cualquier institución el saber almacenarlos y gestionarlos de forma correcta. No obstante, hemos de diferenciar entre Big Data y Data Science, para lo que el Máster en Data Science Madrid puede ayudarte.
La relación de Business Intelligence y Data Science
La utilización de grandes volúmenes de datos en las empresas se está convirtiendo en algo habitual y altamente accesible. La gran cantidad de variedad permite a las compañías tratar sus propios datos para adquirir los conocimientos necesarios sobre usuarios, clientes, tendencias..etc. Las tecnologías más utilizadas actualmente son Business Intelligence y Data Science, pero… ¿Cuál es su relación y cuáles son sus diferencias? Sigue leyendo, aquí tienes toda la información que necesitas.
Data Warehouse vs Data Lake
En las empresas es fundamental disponer de un correcto almacenamiento de datos, ya que es lo que actualmente asegura la continuidad vital de cualquier compañía IT. Antiguamente el almacenamiento de datos de las empresas se realizaba en lugares físicos, donde se guardaban los documentos confidenciales y comunes. Pero con el avance de las tecnologías y la llegada de Internet esto ha ido cambiando.El almacenamiento de datos ya no solo se basa en recogerlos y protegerlos, sino que a su vez se ha de “aprender de ellos”. Data Warehouse y Data Lake son dos paradigmas completamente diferentes para llevar a cabo el almacenamiento y tratamiento de datos, ¿quieres saber las diferencias entre ellos? ¡Continúa leyendo!.
R y Python en Data Science
Los dos lenguajes de programación más utilizados en data science son R y Python. En nuestro Máster en Data Science podrás volverte un profesional en este ámbito y saber comprender ambos lenguajes. Si quieres saber qué les diferencia, y cual es su papel en el mundo de la programación, este es el lugar adecuado.
Text mining vs Natural Language Processing
Con los continuos avances tecnológicos cada vez son más los nuevos términos y procesos con los que familiarizarse. En algunos casos incluso es común confundirlos. En este artículo te ayudaremos a entender dos conceptos clave de la ciencia de datos, a diferenciarlos y a aprender su utilidad. Como siempre, para completar tus conocimientos de manera experta te ofrecemos un Máster en Data Science, pero hasta entonces, ¡sigue leyendo!
Uso de conocimientos y herramientas para solucionar problemas más complejos
En una realidad cada vez más compleja y llena de información resulta imposible afrontar todos los retos por sí mismo. La tecnología no solo ha avanzado para conseguir obtener y desarrollar esa información, también es el aliado imprescindible para obtener resultados más eficientes y rápidos que hace años parecían inalcanzables. Dentro de un Máster en Data Science podrás especializarte en estas tecnologías, pero ¿cuál es el fundamento tras estos desarrollos? ¡Sigue leyendo para descubrirlo!
Data Science y su impacto en economía, política y sociedad
Ya no es extraño decir que la ciencia avanza a pasos agigantados y que pronto conseguirá cambios inimaginables. Pues bien, la revolución tecnológica de los datos llega gracias al Data Science, y a día de hoy ya se puede medir su influencia en el mundo que conocemos. A continuación, vamos a investigar qué impactos tiene el Data Science en los sectores más importantes de nuestra vida: economía, política, y sociedad. ¡Acompáñanos!
Inteligencia artificial y Data Science
La tecnología avanza a pasos agigantados y mantenerse al día de sus novedades es casi misión imposible. Muchas tecnologías acaban convergiendo mejorando aún más procesos ya de por sí complejos.
Esto es lo que ocurre con la Inteligencia artificial y el Data Science, tecnologías que pueden beneficiarse la una de la otra y construir una nueva realidad. Realizar un máster en Data Science te permitirá en el profesional de esta tecnología, pero hasta entones ¿quieres saber cuál es la relación entre IA y Data Science? ¡Sigue leyendo!