¿Qué es big data, análisis de negocios, análisis de datos y cómo uno puede convertirse en analista de datos o científico de datos? ¿Hay algún curso a corto plazo?

La analítica es el arte y la ciencia de obtener información significativa y procesable a partir de datos sin procesar. Se puede hacer usando una variedad de herramientas tecnológicas y técnicas estadísticas y comerciales. No profundice en la diferencia entre los datos y los analíticos comerciales o la ciencia de datos. Son grandes superposiciones en todas estas áreas.

¿Qué necesitas saber para comenzar tu carrera en Business Analytics?

Herramientas, técnicas y conocimiento del dominio. He detallado todo a continuación.

Uno de los mejores lugares para aprenderlo es la certificación de Analytics Accelerator: R, SAS, Tableau y Microsoft BI. Únase a la clase gratuita esta tarde (15 de mayo) en el Registro

1) herramientas

• R (mejor para exploración): próxima fuente abierta, paquetes excelentes
• SAS: ampliamente utilizado en todos los trabajos del sector bancario y financiero
• Excel: ampliamente utilizado, especialmente los complementos de Microsoft BI, mapas de potencia y pivotes de potencia
• Tableau: la mejor herramienta de analítica visual y tablero
• (Más tarde Python y Hadoop si te gusta la ciencia de datos)

2) técnicas

Análisis de correlación y factor, análisis de conglomerados

• Enmarcando preguntas y prejuicios humanos
• Análisis de texto y sentimiento
• Modelo de venta cruzada y venta ascendente
• Análisis de la cesta de la compra: motor de recomendación
• Estadística básica y estadística descriptiva
• Teoría de la probabilidad y función de distribución
• Prueba de hipótesis: error de tipo I y II
• Regresión lineal: predicción de ventas / pérdidas
• Regresión logística y desarrollo de cuadros de mando
• Árbol de decisión (CHAID / CARD / Random Forest)
• Agrupación y segmentación
• Pronósticos y series de tiempo (ARIMA)

3) aprendizaje del dominio

Conozca el mundo empresarial de la banca, el comercio electrónico, el comercio minorista. Comprenda bien los términos y la tecnología.

Saludos,

Amit

Los términos que ha utilizado son parte de Data Science.

Para convertirse en un analista de datos, todo lo que necesita hacer es tomar algunos datos y trazar algo y obtener los resultados con información oculta.

Para que necesite algunas herramientas y tecnologías:

Herramientas:

Seis de las mejores herramientas de minería de datos de código abierto: la nueva pila

Necesita Hadoop si está trabajando en datos realmente grandes.

Tecnologías:

Los maestros de la ciencia de datos de código abierto

Ve a lanzar este enlace.

Big data: conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden analizarse computacionalmente para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas.

Análisis de datos: la ciencia de examinar datos sin procesar con el fin de sacar conclusiones sobre esa información. El análisis de datos se utiliza en muchas industrias para permitir a las empresas y organizaciones tomar mejores decisiones comerciales y en las ciencias verificar o refutar los modelos o teorías existentes.

Data Scientist: es un título de trabajo para un empleado o consultor de inteligencia empresarial (BI) que se destaca en el análisis de datos , particularmente grandes cantidades de datos , para ayudar a una empresa a obtener una ventaja competitiva en el mercado.

Hay muchos institutos buenos que ofrecen cursos a corto plazo sobre Capacitación y certificación de Business Analytics, Habilidades de aprendizaje automático especializadas, Programa de certificación de Visual Analytics, curso de minería de datos, certificado sas, certificación de big data, curso de programación r, cursos de formación y certificación de Tableau y másters. en análisis de datos, etc. Uno de mis hermanos está haciendo capacitación en Hadoop de Insanalytics, kolkata. Puede investigar un poco en Google para descubrir los mejores institutos de capacitación en la India. La mejor de las suertes amigo.