Master Oficial Data Science
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¿Qué entendemos por Data Science?
Data Science o la Ciencia de Datos es una de las doctrinas científicas que sirve para el análisis y la evaluación de fuentes de datos amplias, con el objetivo de extraer la información, el entendimiento de la realidad y el descubrimiento de parámetros con los que poder tomar decisiones. Data Science dispone de varias herramientas y funciones en matemática, estadística e informática para que todas ellas logren su meta: optimizar y mejorar la toma de decisiones.
Las siete V de Data Science
- Volumen. En este caso nos referimos a las informaciones o a la agrupación de datos que no es posible almacenarlos en los sistemas habituales.
- Variedad. Hacemos referencia al conjunto de datos que son de diferente tipo y de diferentes proveedores.
- Velocidad. Este sector se incrementa a un ritmo veloz, lo más importante es que el proceso también es muy rápido.
- Valor. En este caso hablamos de los datos, en este se disponen informaciones importantes, cómo obtener ese valor de forma eficaz.
- Visual. Una de las metas se basa en la conversión de informaciones de masas en datos gráficos, por lo que se puede observar gráficos dinámicos y muy bien estructurados y organizados.
- Veracidad. Aquí hacemos referencia a la fidelidad y a la exactitud de los datos y las informaciones.
- Variables. Aquí nos referimos a los datos masivos, puesto que van cambiando constantemente, por ello, es importante que las herramientas estén constantemente actualizándose.
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Beneficios de Data Science
- Predicción de actitudes. Las personas analizan y pueden ofrecer cuestiones de interés a los demás, por ello, se disminuye notablemente los peligros empresariales.
- Personalización de ofertas. En este caso hablamos de los usuarios para incrementar el área de conversión y de las ventas.
- Detección de patrones. En este caso hablamos de la conexión con las personas, por ejemplo: aquellas personas que se dedican a llamar a clientes.
- Toma de decisiones firmes, esto ocurre gracias al análisis de datos.
- Identificación de peligros. Hay que identificar los riesgos o los beneficios a tiempo para poner en práctica las pautas.
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Si te interesa este sector y quieres seguir profundizando sobre la diferencia entre el data Analyst y data Science, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: https://www.euroinnova.edu.es/blog/diferencia-entre-el-data-analyst-y-data-science
¿Por qué realizar el Master Data Science Oficial con Euroinnova International Online Education?
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