Capítulo 5. La pila de análisis de datos
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
A estas alturas del libro, ya conoces bien los principios y métodos clave de la analítica, tras haberlos aprendido en Excel. Este capítulo sirve de interludio a las siguientes partes del libro, donde harás pivotar ese conocimiento existente hacia el uso de R y Python.
Este capítulo delimitará aún más las disciplinas de estadística, análisis de datos y ciencia de datos, y profundizaremos en cómo Excel, R y Python forman parte de lo que yo llamo la pila de análisis de datos.
Estadística frente a Análisis de datos frente a Ciencia de datos
El objetivo de este libro es ayudarte a dominar los principios de la analítica de datos. Pero como has visto, la estadística es tan esencial para la analítica que a menudo es difícil delimitar dónde acaba un campo y empieza el otro. Para aumentar la confusión, puede que también te interese saber cómo encaja la ciencia de datos en la mezcla. Dediquemos un momento a precisar estas distinciones.
Estadísticas
La Estadística es sobre todo se ocupa de los métodos de recogida, análisis y presentación de datos. Hemos tomado prestado mucho de este campo: por ejemplo, realizamos inferencias sobre una población a partir de una muestra, y representamos distribuciones y relaciones en los datos mediante gráficos como histogramas y diagramas de dispersión.
La mayoría de las pruebas y técnicas que hemos ...
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