¿Qué es el análisis de datos, por qué se necesita el análisis de datos y cómo se hacen?

Hola:

El análisis de datos es el arte y la ciencia de extraer información procesable a partir de los datos .

Análisis de datos + Conocimiento empresarial = Creación de impacto / valor para el negocio.

• ¿Cuál es el alcance de los grandes datos?
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• ¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos o aprendizaje automático?
• Cómo mejorar sus habilidades de análisis de datos a diario

Implica seguir los siguientes pasos:

1. Comprender el problema comercial que estamos tratando de resolver
2. Obtenga y prepare los datos para resolver el problema comercial.
3. Realice minería de datos, análisis estadístico, aprendizaje automático, etc. para construir modelos y paneles
4. Dibuja ideas y crea mazos / visualizaciones
5. Compartir y convencer a los interesados

En términos generales, los científicos de datos y los profesionales de análisis intentan responder las siguientes preguntas a través de su análisis:

1. Análisis descriptivo (¿Qué ha pasado?)
2. Análisis de diagnóstico (¿Por qué ha sucedido?)
3. Análisis predictivo (¿Qué puede suceder en el futuro?)
4. Análisis prescriptivo (¿Qué plan de acción debemos seguir?)

Data Analytics se está utilizando en todas las áreas de la vida. Es imperativo que todas las empresas hagan un gran trabajo en análisis y ciencia de datos; de lo contrario, la competencia los ignorará. Aquí hay algunas aplicaciones de muestra.

Las industrias son

Minorista, banco, comercio electrónico, atención médica, telecomunicaciones, Web 2.0 en el dibujo a continuación.

Creo que la ciencia de datos está aquí para quedarse para siempre con nosotros. No me sorprenderá incluso si se convierte en el aspecto más importante para determinar el éxito de cualquier negocio, independientemente de en qué industria operen.

He aquí por qué creo que sí.

¡Según IBM, el 90% de los datos que tenemos en el mundo hoy se han generado en los últimos 2 años! Todos los días estamos generando 2,5 bytes quintilianos (2,500,000 terabytes) de datos. Estos datos provienen de todas partes, como redes sociales, sensores, transacciones, imágenes, videos, etc. Se espera que el crecimiento de estos datos crezca exponencialmente en las próximas décadas.

La conclusión es que Data Science está aquí para quedarse y requerirá una gran cantidad de científicos de datos y máquinas para obtener estos datos para obtener información e inteligencia procesables.

¿Qué significa para ti?

• Si busca empleo con habilidades en Data Science, ML / AI y Big Data, al menos los próximos 10-15 años serán un período de auge para usted, donde gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM, otras compañías en todo verticales y nuevas empresas en todo el mundo estarán igualmente interesadas en contratar a un talento como usted.
• Si es un emprendedor con una buena idea relacionada con Data Science, ML / AI, Big Data, tendrá muchas oportunidades para recaudar dinero para impulsar el crecimiento de su negocio. Según una estadística de Kalaari, ¡las empresas de IA han recaudado $ 6B USD desde 2014!

Cualquiera que todavía esté sentado en la cerca y no esté convencido de Data Science, será impulsado por la competencia.

Espero que esto ayude.

¡Salud!