Habilidades en Python, R o SQL para manipular, transformar y analizar datos de manera eficiente.

Fundamentos para comprender distribuciones, probabilidad, inferencia y modelos estadísticos.

Entender el contexto del negocio o campo de aplicación para interpretar los resultados correctamente.

Antes de tocar los datos, es fundamental entender qué se quiere resolver. Un problema bien definido guía todo el proceso y evita perder tiempo en análisis irrelevantes.

Los datos pueden provenir de bases de datos, APIs, archivos CSV, sensores, redes sociales o fuentes públicas. La calidad y relevancia de los datos determina el éxito del análisis.

Los datos del mundo real están llenos de inconsistencias: valores faltantes, duplicados, errores de formato y outliers. Esta fase consume hasta el 80% del tiempo total del proyecto.

Se utilizan estadísticas descriptivas y visualizaciones para entender los patrones, tendencias y relaciones en los datos. Es la fase donde se generan las primeras hipótesis.

Se aplican algoritmos estadísticos o de machine learning para crear modelos que describan los datos o hagan predicciones. La elección del modelo depende del tipo de problema.

Se validan los resultados con métricas apropiadas y, si son satisfactorios, se despliegan en producción para que las personas o sistemas los utilicen.

• Python: El más popular. Bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib y Seaborn.
• R: Especializado en análisis estadístico y visualización. Paquetes como ggplot2, dplyr y caret.
• SQL: Fundamental para consultar y manipular bases de datos relacionales.

• Jupyter Notebooks: Entorno interactivo para código, visualizaciones y documentación.
• Apache Spark: Procesamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos.
• Tableau / Power BI: Herramientas de visualización e inteligencia empresarial.
• Git: Control de versiones para gestionar el código del proyecto.

Tienen un formato predefinido, como bases de datos relacionales. Se organizan en filas y columnas, lo que facilita su análisis y manipulación. Ejemplos: datos numéricos, fechas, cadenas de texto en tablas.

No siguen un formato específico. Son más difíciles de analizar debido a su naturaleza caótica. Ejemplos: correos electrónicos, documentos de texto, imágenes, videos y audio.

Tienen alguna forma de organización pero no se ajustan a un modelo de base de datos tradicional. Ejemplos: archivos XML, JSON y CSV con metadatos.

Responde "¿Qué sucedió?". Resume los datos históricos para entender el estado actual. Ejemplo: reportes de ventas mensuales, dashboards de KPIs.

Responde "¿Por qué sucedió?". Profundiza para encontrar las causas raíz. Ejemplo: ¿por qué las ventas bajaron en marzo?

Responde "¿Qué sucederá?". Utiliza datos históricos y modelos estadísticos para predecir tendencias futuras. Ejemplo: predecir demanda para el próximo trimestre.

Responde "¿Qué debería hacer?". No solo predice, sino que recomienda acciones óptimas. Ejemplo: optimización de rutas de entrega, precios dinámicos.

Cantidad masiva de datos generados diariamente por transacciones, sensores, redes sociales y dispositivos móviles.

Rapidez con la que se generan y procesan los datos. Los sistemas modernos deben manejar datos en tiempo real.

Diversidad de formatos: estructurados (tablas), semiestructurados (JSON, XML) y no estructurados (imágenes, videos, texto libre).