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Data Science and Data Analytics Glossary

Data Prep and Analytics

Analítica descriptiva

El análisis de datos descriptivo responde la pregunta “¿Qué sucedió?” a través de conclusiones extraídas de grandes conjuntos de datos sin procesar. A continuación, los hallazgos se visualizan en accesibles gráficos lineales, tablas, gráficos circulares y de barras, y descripciones generadas.

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Análisis espacial

El análisis espacial (o spatial analysis en inglés) modela los problemas de forma geográfica, lo que permite que una empresa analice las ubicaciones, las relaciones, los atributos y las proximidades en los datos geoespaciales para responder a preguntas y desarrollar insight.

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Business Analytics

Business Analytics es el proceso de análisis de datos mediante métodos estadísticos y cuantitativos para tomar decisiones que contribuyan a mejorar los resultados empresariales.

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Business Intelligence

Business intelligence es el resultado acumulado de los datos, software, infraestructura, procesos empresariales e intuición humana de una organización que proporciona insights accionables.

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Combinación de datos

La combinación de datos es el proceso de reunir datos desde una amplia variedad de fuentes en un conjunto de datos útil para realizar análisis más profundos y complejos.

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Data Analytics

El análisis de datos es el proceso de exploración, transformación y examinación de datos para identificar insights importantes y eficientes para respaldar la toma de decisiones.

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Data profiling

El data profiling o perfilado de datos permite descubrir, comprender y organizar datos mediante la identificación de sus características y la evaluación de su calidad.

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ETL

ETL es el proceso utilizado para copiar, combinar y convertir datos a partir de diferentes fuentes y formatos, y cargarlos en un nuevo destino como un almacén de datos o un lago de datos.

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Exploración de datos

La exploración de datos es una manera de familiarizarte con los datos antes de trabajar con ellos. A través de la investigación y las encuestas, se preparan grandes conjuntos de datos para un análisis más profundo y estructurado.

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Limpieza de datos

Data cleansing o limpieza de datos, también conocida como depuración, identifica y corrige errores, duplicados y datos irrelevantes de un conjunto de datos sin procesar.

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Organización de datos

El data wrangling o la organización de datos es el acto de transformar, limpiar y enriquecer los datos para que sean más aplicables, consumibles y útiles a fin de tomar decisiones comerciales más inteligentes.

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Preparación de datos

La preparación de datos es el acto de limpiar y consolidar los datos sin procesar antes de utilizarlos para realizar un análisis de negocio. Descubre por qué es fundamental y cómo funciona.

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Data Science and Machine Learning

Advanced analytics

En advanced analytics o analítica avanzada, se emplean técnicas sofisticadas para descubrir insight, identificar patrones, predecir resultados y generar recomendaciones.

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Analítica predictiva

La analítica predictiva es un tipo de análisis de datos que utiliza aprendizaje automático, algoritmos estadísticos y otras técnicas para predecir lo que ocurrirá en el futuro.

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Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo responde a la pregunta “¿Qué se debe/puede hacer?” mediante el aprendizaje automático, el análisis de gráficos, la simulación, la heurística y otros métodos.

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AutoML

El AutoML o aprendizaje automático automatizado, hace que el aprendizaje automático (ML) sea accesible para usuarios no expertos, ya que les permite crear, validar, iterar y explorar modelos de ML a través de una experiencia automatizada.

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Ciencia de datos

La ciencia de datos es una forma de estadística aplicada que incorpora elementos de las ciencias informáticas y las matemáticas para extraer insights de datos cuantitativos y cualitativos.

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Machine Learning

El aprendizaje automático (o machine learning) es el proceso iterativo que utiliza una computadora para identificar patrones de un conjunto de datos luego de que se le proporcionan restricciones específicas.

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Operaciones de Machine Learning (MLOps)

Las MLOps son un proceso multifuncional, colaborativo e iterativo que pone en marcha la ciencia de datos al administrar el aprendizaje automático (ML) y otros tipos de modelos para que sean artefactos de software reutilizables y se puedan implementar y monitorear continuamente a través de un proceso repetible.

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