¿Dónde se aplica el analisis de datos?

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Ejemplo de análisis de datos

Muchas encuestas económicas y sociales están diseñadas como estudios de panel, que proporcionan datos importantes para describir los cambios sociales y probar las relaciones causales entre los fenómenos sociales. Este libro de texto muestra cómo manejar, describir y modelar este tipo de datos. Presenta modelos para variables dependientes continuas y categóricas, centrándose en el nivel de estas variables en diferentes momentos o en su cambio a lo largo del tiempo. Abarca modelos de efectos fijos y aleatorios, modelos de puntuaciones de cambio y modelos de historia de eventos. Todos los métodos estadísticos se explican con un estilo centrado en la aplicación, utilizando ejemplos de investigación procedentes de revistas académicas, que el lector puede replicar mediante los datos proporcionados en el sitio web adjunto. Como todos los modelos se comparan entre sí, proporciona una valiosa ayuda para elegir el modelo adecuado en la investigación aplicada. El libro de texto está dirigido a estudiantes de máster y doctorado, así como a investigadores aplicados de las ciencias sociales, la psicología, la administración de empresas y la economía. Los lectores deben estar familiarizados con la regresión lineal y tener un buen conocimiento de la estimación por mínimos cuadrados ordinarios.

Análisis de datos bruker

Este curso enseña las técnicas básicas, las metodologías y las habilidades prácticas necesarias para extraer conocimientos significativos de una variedad de datos, con la ayuda de las herramientas de software más aclamadas en el mundo de la ciencia de datos: pandas, scikit-learn, Spark, etc.

Gracias a las modernas herramientas de software que permiten procesar y analizar fácilmente los datos a escala, ahora somos capaces de extraer conocimientos inestimables de la gran cantidad de datos que se generan a diario. Como resultado, tanto el mundo empresarial como el científico están experimentando una revolución que se alimenta de uno de los perfiles laborales más buscados: el científico de datos. Este curso cubre los pasos fundamentales del proceso de la ciencia de datos: Interpretación de datos Visualización de datos Elaboración de informes Los estudiantes aprenderán las técnicas durante las clases ex cátedra y serán introducidos, en las sesiones de laboratorio, a las herramientas de software necesarias para completar las tareas y los cuestionarios en clase. Paralelamente, los estudiantes se embarcarán en un proyecto de un semestre de duración, divididos en equipos ágiles de 3-4 estudiantes. El proyecto consta de dos partes: (1) la réplica de una cadena de análisis de datos de un artículo científico publicado, (2) un componente de “estilo libre” en el que los estudiantes proponen y ejecutan su propia extensión de la parte 1. El resultado de este esfuerzo en equipo será una cartera de proyectos que se hará pública (y estará disponible como código abierto). Al final del semestre, los estudiantes también realizarán un examen final de 3 horas en un aula con su propio ordenador, donde se les pedirá que completen un pipeline de análisis de datos (tanto con código como con extensos comentarios) sobre un conjunto de datos con el que nunca han trabajado antes.

Pasos del análisis de datos

El análisis de datos es una disciplina centrada en la extracción de información de los datos. Comprende los procesos, las herramientas y las técnicas de análisis y gestión de datos, incluida la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos. El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar el análisis estadístico y las tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. La analítica de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como medio para analizar y dar forma a los procesos de negocio y mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales.

La analítica de datos se basa en una serie de disciplinas -como la programación informática, las matemáticas y la estadística- para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento. Para garantizar un análisis sólido, los equipos de análisis de datos aprovechan una serie de técnicas de gestión de datos, como la minería de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, el modelado de datos, etc.

Aunque los términos “análisis de datos” y “análisis de datos” suelen utilizarse indistintamente, el análisis de datos es un subconjunto de la analítica de datos que se ocupa de examinar, limpiar, transformar y modelar los datos para obtener conclusiones. La analítica de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.

Objetivo clave del análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de aplicar sistemáticamente técnicas estadísticas y/o lógicas para describir e ilustrar, condensar y recapitular, y evaluar los datos. Según Shamoo y Resnik (2003), varios procedimientos analíticos “proporcionan una forma de extraer inferencias inductivas de los datos y distinguir la señal (el fenómeno de interés) del ruido (las fluctuaciones estadísticas) presente en los datos”.

Aunque el análisis de datos en la investigación cualitativa puede incluir procedimientos estadísticos, muchas veces el análisis se convierte en un proceso iterativo continuo en el que los datos se recogen y analizan casi simultáneamente. De hecho, los investigadores suelen analizar en busca de patrones en las observaciones durante toda la fase de recogida de datos (Savenye, Robinson, 2004). La forma del análisis viene determinada por el enfoque cualitativo específico que se adopte (estudio de campo, análisis de contenido etnográfico, historia oral, biografía, investigación discreta) y la forma de los datos (notas de campo, documentos, cinta de audio, cinta de vídeo).

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