Términos Confusos de Analistas de datos

Desde términos estadísticos, términos tecnológicos, u otros del campo de la Analítica de datos y Business Intelligence, hoy te compartimos varios conceptos que deberías conocer para comprender mejor a los Analistas de datos. 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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Algunos términos confusos que los analistas de datos a menudo mencionan y que podrían ser confusos para un usuario de negocios comunes son:

• Correlación vs. Causación: La correlación es una medida estadística que indica la relación entre dos variables, mientras que la causación implica una relación de causa y efecto entre dos variables. Comprender la diferencia entre ambos conceptos puede ser confuso, ya que las consecuencias no implican ninguna relación causal.
• Outliers: Los valores atípicos son valores atípicos o anómalos en un conjunto de datos que se desvían significativamente del resto de los valores. Identificar y tratar los valores atípicos puede resultar confuso, ya que existen diferentes enfoques y criterios para considerar un valor como atípico.
• Normalización: La normalización se refiere al proceso de escalar los datos para que tengan una escala común. Puede resultar confuso entender los diferentes métodos de normalización, como la normalización mín-máx o la estandarización, y cuándo aplicar cada uno.
• Validación de modelos: La validación de modelos implica evaluar el rendimiento y la generalización de un modelo utilizando conjuntos de datos independientes. Puede ser confuso comprender los diferentes enfoques de validación, como la validación cruzada, la retención de datos y la validación externa.
• Inferencia estadística: La inferencia estadística implica sacar conclusiones o hacer estimaciones sobre una población basándose en una muestra de datos. Puede ser confuso entender los conceptos relacionados con la inferencia estadística, como el nivel de confianza, el error estándar y los intervalos de confianza.
• Método de remuestreo: Los métodos de remuestreo, como el bootstrap o la validación cruzada, se utilizan para estimar la precisión o evaluar el rendimiento de un modelo utilizando muestras aleatorias repetidas de los datos. Comprender cómo aplicar y interpretar correctamente estos métodos puede ser confuso.
• Métricas de evaluación: Las métricas de evaluación se utilizan para medir el rendimiento de un modelo o algoritmo, como la precisión, la exhaustividad, la exactitud y el valor F. Comprender la interpretación y el uso adecuado de estas métricas puede ser confuso para los usuarios de negocios.
• Análisis de series temporales: El análisis de series temporales se ocupa del estudio y modelado de datos que varían en función del tiempo. Puede resultar confuso debido a la necesidad de comprender conceptos como la tendencia, la estacionalidad, los componentes autoregresivos y la descomposición de series temporales.
• Regresión: La regresión es una técnica estadística utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Puede resultar confuso debido a su nombre, ya que a menudo se asocia con la idea de "retroceder" en lugar de predecir.
• Clustering: El clustering o agrupamiento es una técnica de análisis de datos que se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos o clusters basados en similitudes o características comunes. El término puede resultar confuso porque implica la formación de grupos sin una definición clara.
• ETL (Extract, Transform, Load): ETL se refiere al proceso de extraer datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato adecuado y cargarlos en un sistema de almacenamiento o data warehouse para su análisis. Puede ser confuso comprender los diferentes pasos y desafíos involucrados en el proceso ETL.
• Data Wrangling: El data wrangling es el proceso de limpiar, transformar y preparar los datos para su análisis. Puede ser confuso debido a la variedad de tareas involucradas, como la limpieza de datos, la manipulación de variables y la integración de conjuntos de datos.
• Dashboard: Un dashboard es una interfaz visual que muestra de manera resumida y visualmente atractiva los indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas relevantes para la toma de decisiones. Puede resultar confuso entender cómo diseñar y personalizar un dashboard para satisfacer las necesidades específicas de un usuario o departamento.
• Key Performance Indicators (KPI): Los KPI son medidas cuantificables utilizadas para evaluar el rendimiento de un negocio o proceso. Puede resultar confuso identificar y seleccionar los KPI adecuados para monitorear y mejorar el desempeño de un negocio.
• Machine Learning: El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento a partir de datos. Puede ser confuso comprender los diferentes tipos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Big Data: El término "big data" se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Puede ser confuso debido a los desafíos asociados con el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Data Mining: El data mining, o minería de datos, es el proceso de descubrir patrones, relaciones y conocimientos útiles a partir de grandes conjuntos de datos. Puede resultar confuso debido a la variedad de técnicas y algoritmos utilizados, como la clasificación, la regresión, la agrupación y las reglas de asociación.
• NLP (Natural Language Processing): El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Puede resultar confuso debido a la complejidad de comprender y procesar el lenguaje en todas sus formas, como el análisis de sentimientos, la generación de texto y la traducción automática.
• Data Governance: La gobernanza de datos se refiere al conjunto de políticas, procesos y controles que garantizan la calidad, integridad, seguridad y uso ético de los datos en una organización. Puede ser confuso debido a la necesidad de establecer un marco de trabajo sólido para la gestión efectiva de los datos.
• Data Pipeline: Un data pipeline es un conjunto de procesos y etapas que permiten mover, transformar y procesar datos de forma sistemática y automatizada. Puede ser confuso debido a la necesidad de comprender las diferentes etapas del pipeline, como la extracción de datos, la limpieza, la transformación y la carga en un sistema de destino.
• Data Lake: Un data lake es un repositorio de datos que almacena grandes volúmenes de datos en su forma original, sin necesidad de una estructura definida de antemano. Puede resultar confuso debido a la flexibilidad y la variedad de datos no estructurados o semiestructurados que se almacenan en un data lake.
• Data Mart: Un data mart es una subcolección de datos de un data warehouse que se enfoca en un área específica o en las necesidades de un departamento. Puede resultar confuso entender la diferencia entre un data warehouse y un data mart, así como su estructura y finalidad.
• Data Warehouse: Un data warehouse es un repositorio centralizado y estructurado que almacena grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes para facilitar el análisis y la generación de informes. Puede resultar confuso debido a su estructura y la necesidad de diseñar esquemas dimensionales o esquemas en estrella.

 

 

 

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