El gran glosario del mundo de los datos
Aquí encontrarás definiciones claras y concisas de los conceptos clave que te ayudarán a navegar por el emocionante mundo de los datos.
¡Holaaaa! 👋🏻
Actualmente nuestra realidad está cada vez más impulsada por la información que se genera diariamente, por lo que comprender el lenguaje de los datos se ha vuelto crucial para los negocios.
De seguro alguna vez te has sentido un poco perdido entre tantas palabras y términos, pero tranqui, en este gran glosario encontrarás definiciones claras y concisas de los conceptos clave que te ayudarán a navegar por este emocionante campo.
Nuestro objetivo es hacer que el mundo de los datos sea accesible para todos. Ya sea que estés interesado en explorar nuevas tecnologías, mejorar tus habilidades profesionales o simplemente satisfacer tu curiosidad, esperamos que este glosario sea una herramienta útil y educativa para ti.
¡Bienvenido al fascinante mundo de los datos! 🎉
Tabla de Términos y Definiciones
| Término | Definición |
|---|---|
| Analytics Engineer | Es un rol del mundo de los datos encargado de transformar datos en bruto, almacenados en el dwh, limpiando y aplicando todas las lógicas de negocios necesarias para que los dichos datos puedan ser utilizados por Data Analysts o Data Scientists. Este profesional está enfocado en la T de ELT. |
| NoSQL | "Not Only SQL". Este término hace referencia a bases no relacionales, en donde se almacenan datos estructurados como no estructurados. Algunos ejemplos de estas bases de datos son MongoDB y Cassandra. |
| Prefect | Herramienta utilizada para la orquestación de procesos ETL/ELT de código abierto. Tiene la capacidad de ejecutar procesos y monitorear el estado de cada ejecución en una interfaz simple e intuitiva. |
| Validación Cruzada | Método utilizado en el entrenamiento de modelos de Machine Learning, sobre el cual se dividen los datos en conjuntos de entrenamiento y test. Los datos de entrenamiento son utilizados para preparar un modelo y los de test son usados para validar la precisión de los modelos entrenados sobre datos que no ha visto antes. |
| Data Analyst | Rol del mundo de los datos que se sumerge en áreas de negocio, identificando problemas y construyendo herramientas analíticas para solucionarlos. Presenta datos en formatos fácilmente comprensibles, entrega dashboards, reportes y análisis ad hoc, centrado en la analítica descriptiva. |
| Data Scientist | Rol del mundo de los datos encargado de construir modelos predictivos, generalmente de Machine Learning, y se adentra en el diseño y análisis de experimentos estadísticos. Combina habilidades analíticas y de negocio y se enfoca principalmente en problemas de analítica predictiva. |
| ELT | Extracción, Carga (Load) y Transformación de datos. Los ELT son un cambio en el paradigma de los ETLs. Aquí los datos primero se extraen y se cargan en bruto en el datawarehouse. Después de este proceso son transformados, comunmente por Analytics Engineers, para ser usados en procesos analíticos. |
| ETL | Extracción, Transformación y Carga (Load) de datos. Estos procesos extraen datos de un sistema de origen, se aplican transformaciones, como limpiezas y lógicas de negocios, para luego ser almacenadas en un datawarehouse. Actualmente están siendo reemplazadas por ELTs. |