ANALÍTICA…
Mundo de predicciones y estadísticas de modelado.
Mi amigo, según mi conocimiento y percepción, ¿qué piensas sobre tu interés es un área más preocupante? Trata de elegir un campo diferente solo por su fama y dinero. Hasta que n, a menos que decida primero sobre esta situación, no obtendrá el éxito de ninguna manera.
- ¿Alguien de NIT e IIT que ahora es piloto?
- ¿La certificación SuccessFactors de SAP tiene suficiente credibilidad en el mercado laboral? ¿Vale la pena el dinero gastado en un trabajo bien remunerado?
- ¿Cuál es una mejor perspectiva laboral, un título en informática o un título en contabilidad?
- ¿Debo permanecer como expatriado incluso si no estoy satisfecho con el trabajo / país?
- Soy una mujer de 22 años. ¿Debo comenzar a trabajar ya que he completado estudios en comercio y tengo que mantener a mi familia, o debo esperar algunos años y estudiar más, ya que todavía tenemos estabilidad financiera?
Llegando a la pregunta Sí, es cierto que para Analytics necesita ser muy bueno en números y cálculos matemáticos, pero no es en absoluto ese trabajo de nivel de ciencia espacial que necesita años para dominar.
La analítica aplicada en cualquier campo depende de su objetivo y meta que desea lograr. Por lo tanto, en términos generales, comúnmente se ha definido como modelado predictivo y modelado no predictivo. El modelo predictivo significa que usted crea o deriva ciertas funciones o modelos matemáticos que pueden predecir los resultados futuros de la entidad particular en la que se aplica en función de los resultados anteriores. Esto es algo similar a sus problemas de programación lineal (debe haber aprendido esto en su ingeniería). Este es solo un ejemplo único, podría haber múltiples enfoques y varias metodologías a seguir.
Para Predictive Analytics, la compañía SAS Institute es el líder mundial. Puede tomar sus cursos en línea que aún puede aprender la tecnología de referencia y revisar las funciones y técnicas matemáticas que utiliza el software. Hoy en día la gente habla sobre el lenguaje R, ya que es gratuito, pero para aprender R debes tener algunos conceptos básicos de programación como Java o C, etc. SAS tiene un gran mercado propio, por lo que hay muchos peces en el lago.
Ahora, el modelado no preductivo se clasifica bajo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este es un campo más difícil que el predictivo. También tiene algunas similitudes con el modelado predictivo, pero tiene su propia área de investigación donde uno puede terminar su carrera, pero aún quedan muchas cosas por capturar.
Desde mi punto de vista sobre esto, debe comenzar con predictivo y luego cambiar a no predictivo si realmente desea ir en Analytics no predictivo.
La mejor de las suertes….!!!
PD: si quieres saber esto en palabras perfectas, puedes visitar analyticsvidhya.com