Summary
El video explora las diferencias y la interrelación entre Tangenial y Data Science en Analytics, destacando el rol fundamental del análisis de datos en la generación de información predictiva. Se profundiza en el proceso de recolección y transformación de datos, resaltando la importancia del conocimiento técnico en ingeniería y programación. Asimismo, se enfatiza la necesidad de habilidades profesionales para implementar la información disponible y manejar eficientemente relaciones entre los datos en el campo de Data Science.
Diferencias entre Tangenial y Data Science in Analytics
Se exploran las diferencias entre Tangenial y Data Science in Analytics, detallando cómo se interrelacionan estas profesiones.
Rol del Análisis de Datos
Se explica el rol del análisis de datos, desde la recopilación hasta la generación de información nueva y predictiva.
Recolección y Transformación de Datos
Se describe el proceso de recolección de datos, identificación de datos salientes, y transformaciones necesarias en las operaciones.
Conocimiento Técnico en Ingeniería y Maquinado
Se destaca la importancia del conocimiento técnico en ingeniería y maquinado, incluyendo habilidades de programación y matemáticas.
Organización y Manejo de Datos
Se detalla la organización y manejo de datos, incluyendo la base de datos, el código, y las habilidades necesarias para manipularlos eficientemente.
Habilidades Profesionales en Data Science
Se analizan las habilidades profesionales requeridas en el campo de Data Science, como la capacidad de poner en práctica la información disponible y manejar relaciones entre los datos.
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