Métricas

Conoce y aprende a utilizar las palancas que hacen que se mueva TU negocio

Javier Megías

Sobre este capítulo

Los datos no acaban con la analítica web; los fundamentos de estadística, matemática discreta o aprendizaje automático se utilizan más y más en los negocios digitales para comprender al detalle el comportamiento explícito e implícito de los usuarios, optimizar los procesos internos de la compañía, y, en definitiva, tomar mejores decisiones a partir de la información y análisis producidos a partir de los miles o millones de eventos que se realizan sobre nuestros servicios cada día. Este artículo introduce algunos de los conceptos y procesos básicos de la "Ciencia de Datos", y, sobre todo, intenta exponer los desafíos y oportunidades que ello conlleva.

15 de diciembre de 2014

Métricas y Ciencia de Datos: tercera iteración

Hola a todos!

Tras un espacio largo de tiempo con muchos viajes, muchos eventos y poco descanso, por fin os paso la tercera iteración del capítulo de métricas y ciencia de datos. Sin duda, la iteración más importante, ya que meto de una vez por todas la tabla de herramientas y su tipo de uso.

Estoy no solo SUMAMENTE interasado en vuestros comentarios, sino que LOS NECESITO. Esto de hacer una tabla de herramientas no es fácil y aunque es imposible tener algo que guste a todo el mundo, seguro que se me han pasado elementos y herramientas indispensables. ¡Hacédmelo saber!

Saludos!

 

Justo

  • Henry Hernandez

    Hola Justo,

    Encuentro particularmente interesante la clasificación de los “Data Scientists”. El gráfico que los representa no queda del todo claro de primeras, pero con unos 10 segundos de análisis te puedes dar cuenta de la proporción que compone a cada uno de los tipos. Así he podido darme cuenta de que soy un “Data Developer”. Creo que la parte más útil de todo el capítulo es el cuadro resumen de herramientas. Tal y como lo mencionas, sería imposible mencionarlas todas e incluso poder clasificarlas, pero aún así a mi la lista o tabla se me ha hecho un poco larga y preferiría poder reconocer rápidamente las que están a mi alcance como “Data Developer”. Por último, una herramienta (o conjunto de ellas) con las que recientemente me he topado y que puede rellenar muchos de los huecos de una tabla como la que propones puede ser el stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

    Gracias por compartir esta info. ¿Habrá más iteraciones sobre este capitulo?

    Un saludo

  • Justo Hidalgo

    Hola Henry,

    muchas gracias por los comentarios! Intentaré explicar un poco más esa clasificación, y también quiero utilizarla para la tabla de herramientas. A ver cómo consigo clasificar las herramientas de una manera más sencilla, lo veo complicado sin pasarme ya a un estilo de infografía, pero veré qué puedo hacer. Echaré un vistazo al stack ELK, conozco ElasticSearch pero no los otros dos componentes.

    Y sí, habrá al menos una iteración más!