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El futuro es de los datos. Las empresas, e incluso nosotros mismos, somos conscientes de su importancia. Los datos nos definen, nos convierten en personas individuales, dicen quiénes somos, qué nos gusta, dónde estamos y lo que pensamos de un producto. Ante un panorama tan competitivo, las nuevas empresas actualizan sus modelos de negocio y se centran en Business Analytics.
El Bussiness Analytics no deja de ser una de las formas de expresión de Ciencia de Datos para explicar el comportamiento de los consumidores y cómo actuar en consecuencia dentro de la empresa. A través de un análisis de patrones y de una captación de muestras, las empresas consiguen hacer análisis de mercado, centrarse en un nicho concreto y poder comenzar a centralizar nuestra producción en ese nicho.
Esto no hace otra cosa que dejar clara la importancia de que existan científicos de datos y expertos en Business Analytics que no han hecho otra cosa que estudiar Data Science o Business Intelligence, Business Analytics o Data Analytics con el objetivo de entrar en las empresas para ayudar a resolver sus problemas de producción y de competencia en el mercado.
Con la competencia actual, cuesta diferenciarnos del resto y hacer que sean los consumidores quiénes nos elijan. Por ello, tenemos que analizar qué les gusta y dónde lo comprarían, por qué precio y con qué especificaciones. Después, gracias a las técnicas de Data Science utilizadas, solo tenemos que darles respuesta a sus demandas.
¿Sencillo? Puede que lo parezca, pero el estudio de Business Analytics es una ciencia complicada. ¡Visita nuestra web para saber más!
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Diferencias entre Big Data y Data Science
Ya hemos explicado qué es el Data Science en varias ocasiones y hemos tratado esta ciencia desde diferentes perspectivas. De igual manera, hemos mencionado qué es el Big Data. Ahora bien, ¿qué tienen en común ambas materias y en qué se diferencian? Obviamente son dos materias diferenciadas, por lo que tenemos que tratarlas por separado y después vamos a enfrentar sus contenidos. ¡Comenzamos!
Oportunidades de trabajo después de un máster en Data Science
A día de hoy, convertirse en experto en Data Science supone hablar de diferentes disciplinas como análisis de datos, Machine Learning o informática. Se trata de un mundo complejo pero con una importancia crucial en el día a día. Cada vez son más empresas las que se unen al Data Science como mecanismo de modernización hacia un futuro tecnológico. Por eso, estudiar Data Science es una opción viable para aquellos amantes de la informática y los datos. Estos son los trabajos que te esperan tras finalizar tus estudios en Data Science. ¡Échales un vistazo!