Muchas gracias! Buscaba terminar de entender estos conceptos y este video me ayudo un monton. Consulta a ver si entendi bien: Entonces, basicamente, el Data Analytics estaria mas centrado en el analisis descriptivo y de diagnostico mientras que el Data Scientist en el analisis predictivo y el prescriptivo? Mas alla que todo vaya de la mano .
De nada! Me alegra saber que el contenido te es útil. Así mismo cuando estamos centrados en Data Analytics estamos trabajando principalmente con los análisis descriptivos y diagnóstico. Y cuando hacemos ciencia de datos nos centramos principalmente en los análisis predictivos y prescriptivos. Es fácil confundirse porque la línea de separación es muy delgada. Un dato interesante que puedes tener en cuenta es que como analistas debemos estar preparados para hacer ciertos tipos de predicciones con técnicas simples pero muy útiles
Video con información muy interesante! Una pregunta, aunque mencionas que las herramientas a utilizar tienen que ser más especializadas que Excel, veo que algunos de los análisis o preguntas a responder, es posible utilizarlo... Mi duda es, es correcta mi afirmación? Es decir, tal vez con ciertas limitaciones como el volumen de información, pero es posible aplicar estos conceptos con Excel? Complementándolo con Access, por ejemplo, puede ser? Gracias por el video!
Hola Daniel, con Excel podrás implementar sin problemas el analisis descriptivo y diagnóstico es más te invito que puedas empezar con esas herramientas teniendo siempre presente el límite en la cantidad de registros que puedes manejar con Excel. Ahora bien con Access podrás tener un poco más ordenada la información y podrás manejar un volumen de datos mayor, si estas empezando en este mundo son dos herramientas muy buenas, ya cuando necesites gestionar mucha información, sea que esta venga de bases de datos o de fuentes externas; que luego necesites estructurar, será tiempo de pasar usar herramientas mas robustas, como python o r para procesamiento de datos, creación se modelos predictivos, entre otros. Y SQL para manejar la información en bases de datos relacionales o bien Cassandra para bases de datos no relaciones
Que buen canal. Estoy a punto de graduarme y me quiero inclinar por la rama del análisis de datos. Muchas gracias y espero que sigas compartiendo con nosotros tu experiencia
🙇♂ Gracias!
Soy afortunado al descubrir este canal!
Todo está muy bien explicado
Muchas gracias!
Gracias por compartir el conocimiento. 😊
Gracias! Espero te sea de utilidad
Muchas gracias! Buscaba terminar de entender estos conceptos y este video me ayudo un monton. Consulta a ver si entendi bien: Entonces, basicamente, el Data Analytics estaria mas centrado en el analisis descriptivo y de diagnostico mientras que el Data Scientist en el analisis predictivo y el prescriptivo? Mas alla que todo vaya de la mano .
De nada! Me alegra saber que el contenido te es útil.
Así mismo cuando estamos centrados en Data Analytics estamos trabajando principalmente con los análisis descriptivos y diagnóstico. Y cuando hacemos ciencia de datos nos centramos principalmente en los análisis predictivos y prescriptivos. Es fácil confundirse porque la línea de separación es muy delgada. Un dato interesante que puedes tener en cuenta es que como analistas debemos estar preparados para hacer ciertos tipos de predicciones con técnicas simples pero muy útiles
Excelente!
Muchas gracias!
Excelentes videos
Muchas gracias!
Video con información muy interesante! Una pregunta, aunque mencionas que las herramientas a utilizar tienen que ser más especializadas que Excel, veo que algunos de los análisis o preguntas a responder, es posible utilizarlo... Mi duda es, es correcta mi afirmación? Es decir, tal vez con ciertas limitaciones como el volumen de información, pero es posible aplicar estos conceptos con Excel? Complementándolo con Access, por ejemplo, puede ser? Gracias por el video!
Hola Daniel, con Excel podrás implementar sin problemas el analisis descriptivo y diagnóstico es más te invito que puedas empezar con esas herramientas teniendo siempre presente el límite en la cantidad de registros que puedes manejar con Excel.
Ahora bien con Access podrás tener un poco más ordenada la información y podrás manejar un volumen de datos mayor, si estas empezando en este mundo son dos herramientas muy buenas, ya cuando necesites gestionar mucha información, sea que esta venga de bases de datos o de fuentes externas; que luego necesites estructurar, será tiempo de pasar usar herramientas mas robustas, como python o r para procesamiento de datos, creación se modelos predictivos, entre otros. Y SQL para manejar la información en bases de datos relacionales o bien Cassandra para bases de datos no relaciones
Que buen canal. Estoy a punto de graduarme y me quiero inclinar por la rama del análisis de datos. Muchas gracias y espero que sigas compartiendo con nosotros tu experiencia
Hola, muy didáctico tus vídeos.
Cómo puedo ver el segundo video??
Muchas gracias Edgar, te paso el enlace del siguiente video ruclips.net/video/g4jvY3BcRiA/видео.html.
Saludos!
Y el análisis de datos teóricos? A qué se refiere ese
Hola! a que te refieres con el análisis de datos teóricos?