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Equipos orientados a datos

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  • DBA (Dabta Base Administrator) Mantener y administrar el motor de base de datos
  • Data Warehouse (Almac√©n de datos). Guardar datos pensando a futuro para poder trabajarse
  • ETL/ Data Pipelines Llevar datos de un lado a otro
  • BI (Business Intelligence) Precursores del DataScience, empezar a extraer datos y entender los datos y sus repercusiones, encontrar patrones
  • Data Science Entender a la organizaci√≥n e impactarla de forma positiva
  • ML (Machine Learning) T√©cnica para clasificar informaci√≥n o realizar predicciones con datos historicos

Aca re posteo una imagen que ayuda a entender en que se encarga cada equipo

  1. DBA
  2. Data Warehouse: toma los datos del día a día y los guarda a futuro.
  3. ETL
  4. BI: precursor del Data Science: Sacarle provecho a la información.
  5. ML (machine learning): técnica para clasificar y predecir
  6. Data Sciencie: entiende la organización.

Databricks está tomando mucha fuerza e incorpora nuevos conceptos, Antes: Data Warehouse se da con Datos Estructurados y BI, Data Lake es para datos no estructurados por ejemplo y Data Bricks introduce el concepto de Lake House que como su nombre lo dice es la combinación de ambos.

solo falto data analytics

que complegirigillo que es ser data scientist

Alguien mas ha notado que esta mal escrito el nombre del profe en los videos? jeje

Muy buena clase para entender la responsabilidad de cada rama. No me quedó muy clara la diferencia entre un Business Intelligence vs un Data Scientist? Gracias.

Todo esto debe de esta dirigido por una persona de alto nivel dentro de la organización que trasmita la visión y propósito empresarial, para alinear la estrategia de datos, o de lo contrario pasara lo que esta pasado, están analizando datos por analizar sin preguntar, sin establecer un objetivo claro, y por eso hay empresas con proyectos de datos fracasados

9. Equipos orientados a datos

  • DBA (Data Base Administrator) primer rol creado con las bases de datos.
  • Data Warehouse (Almac√©n de datos) tomar los datos y tratar de guardarlos de una forma extra√≠ble.
  • ETL / Data Pipelines (Extract Transform Load / Tuber√≠as de datos)
  • BI (Business Intelligence - Inteligencia del negocio)
  • ML (Machine Learning) clasificaci√≥n y predicci√≥n
  • Data Science (Ciencia de Datos) entender a la organizaci√≥n e impactarla de forma positiva.

Data Science: Entender a la organización e impactarla de forma positiva utilizando los datos.

Interesante la clase. Creo que los roles más interesantes son los tres finales. Veremos cómo se va dando la carrera en sí.

Entendido

Ac√° les dejo un poco mas del Rol de data Science

Importante los conceptos que estamos mirando