Exploramos los conceptos básicos de la estadística, comenzando por cómo abordar su estudio. Profundizaremos en la distinción entre población y muestra, los diferentes tipos de variables estadísticas, los diseños de experimentos y, finalmente, el razonamiento estadístico
¡Descubre cómo potenciar tus dashboards con gráficos efectivos! En este artículo, exploramos los diferentes tipos de gráficos que se pueden utilizar en un dashboard según la información con la que contamos.
El ELT surgió como una alternativa al ETL, que era el método tradicional de integración de datos. El ETL consiste en extraer, transformar y cargar los datos en un sistema de destino, como un almacén de datos. El ELT consiste en extraer, cargar y transformar los datos, es decir, se invierte el orden de los dos últimos pasos.
DataOps surge como una respuesta a los desafíos y demandas en la gestión de datos en entornos empresariales cada vez más complejos y dinámicos. A medida que las organizaciones comenzaron a reconocer el valor estratégico de los datos y a depender más de ellos para la toma de decisiones, surgió la necesidad de mejorar la eficiencia, la calidad y la agilidad en la gestión de los datos.
El proceso de desarrollo de una ETL requiere una comprensión profunda de los requerimientos del negocio, una planificación cuidadosa y una ejecución meticulosa. A lo largo de este artículo, examinaremos las etapas clave y los aspectos esenciales que los data engineers deben considerar!!
Este artículo describe el rol y las habilidades del Data Engineer, un profesional clave en el mundo de la analítica y la ciencia de datos. El Data Engineer se encarga de recopilar, almacenar, transformar y optimizar los datos para facilitar su análisis y uso por parte de otros profesionales del campo. Además, colabora con analistas y científicos de datos para comprender sus necesidades y brindarles soluciones técnicas.
Este artículo explica los pasos para crear un dashboard que responda a las necesidades del stakeholder. El primer paso es definir el requerimiento, el segundo es diseñar el dashboard, el tercero es construir el pipeline de datos, el cuarto es construir y diseñar el dashboard y el quinto es productificar el pipeline y el dashboard. También describe los roles del Data Analyst y el Data Engineer en el proceso.