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Intro a la Ciencia de Datos - Coggle Diagram

- - - - en dónde se aplica?
        
        Conocimientos y habilidades de un científico de datos
        
        relación con Big Data
        
        relación con el análisis estadístico
        
        Los científicos de datos utilizan la estadística para recopilar, evaluar, analizar y extraer conclusiones de los datos, así como para aplicar modelos matemáticos cuantitativos a las variables pertinentes.
        
        Ambos conceptos van agarrados de la mano ya que mientras la Ciencia de Datos es un conjunto más amplio, el big data en la ciencia de datos es un subconjunto. Adiocionalmente es necesario un científico de datos para gestionar grandes volúmenes de datos.
        
        Un científico de datos requiere ser capaz de recopilar y analizar datos; y saber presentar sus conclusiones. Para esto el científico de datos debe contar con habilidades técnicas como la programación, la manipulación de bases de datos, las matemáticas avanzadas y la visualización de datos, al igual que habilidades interpersonales como la colaboración y la oratoria.
        
        La ciencia de datos es utilizada en el análisis de datos financieros para identificar tendencias y patrones en los mercados financieros para predecir el rendimiento futuro de las inversiones.
- - - - en dónde se aplica?
        
        La analítica de datos impulsa a las empresas a avanzar mediante la introducción de algoritmos, es aplicable a todas las industrias, incluidas las de servicios financieros y seguros, fabricación, energía, transporte, viajes y logística, atención médica, entre otras.
        
        conocimientos y habilidades de un analista de datos
        
        Para cumplir con el perfil de un analista de datos es necesario contar con ciertas habilidades téncnicas (SQL, Excel, statistical programming y data visualization) y sociales (mente para las matemáticas y los números, buena atención al detalle, habilidades de comunicación, creatividad y analítica).
        
        relación con Big Data
        
        relación con el análisis estadístico
        
        Las prácticas analíticas ayudan a formular hipótesis, mejorando la calidad de las preguntas desarrolladas; las prácticas estadísticas nos permiten validar estas hipótesis mejorando la calidad de las respuestas.
        
        Se puede decir que el Big Data y la analítica de datos se complementan, ya que Big Data es referente a un gran volumen de datos que aumentan a una velocidad rápida con respecto al tiempo, siendo necesario el análisis de datos para distinguir que datos son significativos y así llegar a conclusiones de la información más acertivas.
- - - - Universidad de Alcalá. (2023): Diferencia entre Data Science y Data Analytics. https://www.master-data-scientist.com/diferencia-data-science-data-analytics/
        
        W3 Schools. (s.f.). Data Science Introduction. https://www.w3schools.com/datascience/ds_introduction.asp
        
        Madhugiri, D. (2023). Data Science vs Big Data: Top Significant Differences. Knowledgehut. https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/data-science-vs-big-data#data-science-vs-big-data%E2%80%AFtable:-major-comparison%C2%A0