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Data Analytics es una de las materias que se estudia en nuestro máster de Data Science en la Universidad de Alcalá. De hecho, se trata del eje central que han de manejar todos los Data Scientist, es decir, todos los expertos en ciencia de datos que cada año se suman al mercado a ayudar en lo posible a las empresas.

Data Analytics utiliza diversas técnicas de análisis en conjuntos de datos con el objetivo de extraer patrones comunes que se puedan transformar en información útil. Consiste en moverse de forma analítica por los datos y detectar conductas o signos que nos indiquen y hablen de comportamientos humanos, mecanismos de actuación, etc. Con esto, las empresas pueden conocer cómo se comporta su cliente, qué le gusta y saber actuar en consecuencia.

Por lo tanto, las decisiones empresariales se toman gracias a los expertos en Data Science y en Data Analytics, que gracias a sus modelos de extracción de información la empresa sabe marcar su estrategia de actuación.

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¿Es Data Analytics una tendencia o una necesidad?

Cada vez utilizamos más dispositivos inteligentes y otros aparatos tecnológicos. Las empresas, por otro lado, buscan los productos más innovadores para competir en un mercado cada vez más concurrido. Se busca estar a la vanguardia de los descubrimientos que puedan ayudar a aumentar los beneficios. A pesar de todo, ¿son muchas de estas tecnologías necesarias o simplemente una tendencia? En este artículo desvelaremos si este es el caso del Data Analytics. De modo que si quieres saber más, ¡sigue leyendo! Y tú, ¿qué dices? ¿tendencia o necesidad?

¿Qué puede ofrecerme un Máster en Business Analytics y Big Data?

Antes todo se almacenaba en libros y carpetas, pero hoy en día se almacena ordenadores y en la red. Como resultado, hay que gestionar esta tecnología de manera correcta, así como poder extraer información útil de los mismos. Sin embargo, el Big Data es mucho más que esto. ¡Descúbrelo con nosotros!

Data Science Review #6

En esta sexta review de Data Science te traemos las últimas noticias del sector. Desde los influencers representados a través de data science, pasando por unas páginas web muy interesantes donde aprender cinco formas de manejar Data Science, hasta de una de las personas más importantes en este sector, Merv Adrian. ¡No esperes más e infórmate! Nuestras newsletter te mantendrán al día.

Razones para estudiar un máster en Data Science

Muchos jóvenes recién graduados se plantean cuál es la mejor opción tras acabar sus estudios universitarios. Actualmente en España, existe una gran competencia a la hora de buscar trabajo. Debido a esto, una de las alternativas más recurridas es la realización de un Máster. En este caso, vamos a contarte una serie de razones por las que estudiar un máster en ciencia de datos. ¡Arrancamos!… Leer Más

El auge del Business Intelligence

El término Business Intelligence se refiere a las tecnologías, aplicaciones y prácticas para la recopilación, integración, análisis y presentación de la información comercial. Es decir, un proceso impulsado por la tecnología para analizar datos e información procesable para ayudar a ejecutivos, managers y otras corporaciones a tomar mejores decisiones comerciales. Vamos a analizar por qué está teniendo un auge enorme y por qué deberías hacer un máster como este.… Leer Más

9 ejemplos del éxito del Text-Mining

El Text-Mining es un área relativamente nueva de la informática, y su uso ha crecido a medida que los datos aumentan tanto en relevancia como en cantidad. En concreto, esta técnica se utiliza para hacer accesibles y útiles grandes cantidades de datos a través de diferentes técnicas. Gracias al Text-Mining, se ha revolucionado el mundo de los negocios y el Data Science y hay varios ejemplos prácticos que lo demuestran. ¡Vamos a descubrirlos!

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Salidas laborales tras estudiar un master en Data Science

Actualmente, Data Science está cogiendo mucha fuerza de entre los distintos campos de la información. Consiste en extraer conocimiento a partir de los datos para procesarlo y poder enfocarlo a distintos campos como la estadística, minería de datos, machine learning y la analítica predictiva.

En definitiva, el Data Science es un campo que comprende absolutamente todo lo relacionado con la limpieza de datos, preparación y análisis. Y se aplica a prácticamente cualquier sector profesional.

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El dato: la gasolina para el motor del Data Science

El Data Science es un campo que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. Podemos decir, por tanto, que es una continuación de algunos otros campos del análisis de datos como son la estadística, data mining, machine learning y la analítica predictiva.… Leer Más

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