Analítica de datos de juego

Buscamos personas con talento que se unan a nosotros para ampliar los límites de la analítica de juegos para los juegos de PlayStation.

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TypeScript React Inglés SQL. PlayStation Analista de Datos de Juegos en PlayStation Global. Descripción del trabajo PlayStation no es solo el mejor lugar para jugar, también es el mejor lugar para trabajar.

Descripción general del departamento: PlayStation Studios es la división de desarrollo de juegos de Sony PlayStation, y es responsable de desarrollar algunos de los juegos y franquicias de consola más reconocidos y ambiciosos en PlayStation, incluidos Uncharted, The Last of Us, Horizon, God of War y Gran Turismo.

Trabajo que realizarás: Trabajará en el equipo interdisciplinario para ayudar a los estudios de juegos a utilizar los datos de manera eficaz para mejorar los juegos.

Trabajará con los responsables de la toma de decisiones para comprender sus objetivos, identificar oportunidades e informar decisiones sobre funciones y juegos en toda la empresa. Únase a nosotros y ayude a definir y construir el futuro de la analítica para los juegos de PlayStation.

Formación y experiencia: Experto en trabajar con personas y datos de comportamiento del cliente para informar decisiones y mejorar productos. Fluidez en SQL en almacenes de datos analíticos: usamos Redshift, pero la experiencia con otros similares como Vertica, Netezza o Postgres.

Una sólida experiencia en Looker o una herramienta de visualización de análisis similar como Tableau o MicroStrategy. Puede aplicar análisis respaldados por datos para producir información que ayude a mejorar el diseño del juego.

Excelentes habilidades de comunicación y puede transmitir su punto de vista a los diseñadores, productores, programadores y ejecutivos de juegos. Un gran interés en una variedad de juegos de consola modernos. Estratégico y experto en negocios. Consulte Orígenes de datos disponibles para su uso en juegos de datos.

Los juegos de datos son subjuegos de datos de orígenes de datos o de archivos que cura y gestiona para satisfacer sus necesidades específicas de análisis y visualización. Un juego de datos contiene información de conexión al origen de datos, tablas, las columnas que especifique, y los enriquecimientos y las transformaciones de datos que aplique.

Puede utilizar un juego de datos en varios libros de trabajo y en flujos de datos. Si cambia un juego de datos, los cambios afectan a todos los libros de trabajo y flujos de datos que utilizan el juego de datos. El contenido del script de esta página se incluye únicamente para fines de navegacióny no modifica de ninguna manera el contenido.

Al crear un juego de datos, puede: Elegir entre muchos tipos de conexiones u hojas de cálculo. Crear juegos de datos basados en datos de varias tablas en una conexión de base de datos, un origen de datos de Oracle o un área temática local.

Cortex, un juego de simulación analítica creado por SAS y HEC Montreal, ayuda a académicos y empresas a aprender habilidades analíticas con el uso de la Un analista de juegos es una profesión especial que se encuentra en la intersección del diseño de juegos y la analítica de productos Brindamos servicios de análisis de extremo a extremo para PlayStation Studios y usamos datos para ayudarlos a mejorar aún más sus increíbles juegos. Buscamos

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Top 5 Razones para No Ser Data Analyst

Analítica de datos de juego - Los expertos saben que el análisis del Big Data puede determinar si un videojuego tendrá más o menos éxito y por lo tanto puede hacer que nuestro videojuego sea Cortex, un juego de simulación analítica creado por SAS y HEC Montreal, ayuda a académicos y empresas a aprender habilidades analíticas con el uso de la Un analista de juegos es una profesión especial que se encuentra en la intersección del diseño de juegos y la analítica de productos Brindamos servicios de análisis de extremo a extremo para PlayStation Studios y usamos datos para ayudarlos a mejorar aún más sus increíbles juegos. Buscamos

Hoy en día, somos reconocidos como un líder mundial en la producción de entretenimiento de la familia de productos y servicios de PlayStation. PlayStation también se esfuerza por crear un entorno inclusivo que empodere a los empleados y acepte la diversidad.

Damos la bienvenida y alentamos a todos los que tienen pasión y curiosidad por la innovación, la tecnología y el juego a explorar las posiciones abiertas y unirse al creciente equipo global. La marca PlayStation pertenece a Sony Interactive Entertainment, una subsidiaria de propiedad total de Sony Corporation.

PlayStation Studios es la división de desarrollo de juegos de Sony PlayStation, y es responsable de desarrollar algunos de los juegos y franquicias de consola más reconocidos y ambiciosos en PlayStation, incluidos Uncharted, The Last of Us, Horizon, God of War y Gran Turismo.

Brindamos servicios de análisis de extremo a extremo para PlayStation Studios y usamos datos para ayudarlos a mejorar aún más sus increíbles juegos. Buscamos personas con talento que se unan a nosotros para ampliar los límites de la analítica de juegos para los juegos de PlayStation.

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React SQL Python Inglés. Ingeniero Front-End Senior en Timescale. Para poner esto en perspectiva, considere que una sola película en alta definición contiene alrededor de 4 gigabytes de datos. Un petabyte equivale a películas.

Los grandes conjuntos de datos miden entre cientos, miles y millones de petabytes. El análisis de macrodatos es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos.

Estos análisis complejos requieren herramientas y tecnologías específicas, potencia de cálculo y almacenamiento de datos que soporten la escala. El análisis de macrodatos sigue cinco pasos para analizar cualquier conjunto de datos de gran tamaño:. Esto incluye identificar el origen de datos y recopilar datos de allí.

La recopilación de datos sigue los procesos ETL o ELT. En un proceso ETL, los datos generados se transforman primero en un formato estándar y, luego, se cargan en el almacenamiento. En la ELT, los datos se cargan primero en la memoria y, luego, se transforman en el formato requerido.

Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Las herramientas de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos cuando sea necesario. Un almacenamiento de datos es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales procedentes de sistemas transaccionales y aplicaciones empresariales.

La estructura y el esquema de los datos se definen previamente para optimizar la rapidez de la búsqueda y elaboración de informes.

Algunos ejemplos de datos son los perfiles de los clientes y la información sobre los productos. Un lago de datos es diferente porque puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados sin ningún procesamiento posterior. La estructura de los datos o el esquema no se definen cuando se capturan los datos; esto significa que se pueden almacenar todos los datos sin necesidad de un diseño cuidadoso, lo que resulta muy útil cuando se desconoce el uso futuro de estos.

Algunos ejemplos de datos son el contenido de las redes sociales, los datos de los dispositivos IoT y los datos no relacionales de las aplicaciones móviles. Las organizaciones generalmente requieren tanto lagos de datos como almacenamientos de datos para el análisis de datos.

AWS Lake Formation y Amazon Redshift se pueden encargar de las necesidades relacionadas con los datos. Cuando los datos están en su sitio, hay que convertirlos y organizarlos para obtener resultados precisos de las consultas analíticas. Para ello, existen diferentes opciones de procesamiento de datos.

La elección de la estrategia depende de los recursos informáticos y analíticos disponibles para su procesamiento. La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos.

Asimismo, se usa para filtrar los datos no deseados para los análisis. Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable. A continuación se describen cuatro tipos de análisis de datos:.

Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos. Se caracteriza por la visualización de datos, como los gráficos circulares, de barras, lineales, tablas o narraciones generadas..

El análisis de diagnóstico es un proceso de profundización o análisis detallado de los datos para entender por qué ocurrió algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones.

Cada una de estas técnicas usa múltiples operaciones y transformaciones para analizar los datos brutos. El análisis predictivo usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre las tendencias futuras.

Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos. El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel.

No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción.

Se caracteriza por el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación. Sí, los analistas de datos pueden automatizar y optimizar los procesos.

El análisis automatizado de datos es la práctica de usar sistemas informáticos para hacer tareas de análisis con poca o ninguna intervención humana.

Estos mecanismos varían en complejidad; van desde simples scripts o líneas de código hasta herramientas de análisis que llevan a cabo el modelado de datos, el descubrimiento de características y el análisis estadístico.

Por ejemplo, una empresa de ciberseguridad podría usar la automatización para recopilar datos de grandes franjas de actividad en la web, llevar a cabo análisis adicionales y luego usar la visualización de datos para mostrar los resultados y apoyar las decisiones empresariales.

Sí, las empresas pueden recurrir a ayuda externa para analizar los datos. La externalización del análisis de datos permite a la dirección y al departamento ejecutivo centrarse en otras operaciones básicas de la empresa. Los departamentos dedicados a la analítica empresarial son expertos en su campo; conocen las últimas técnicas de análisis y son expertos en la gestión de datos.

De este modo, pueden hacer un análisis de datos más eficiente, identificar patrones y predecir con éxito las tendencias futuras. Sin embargo, la transferencia de conocimientos y la confidencialidad de los datos podrían representar desafíos empresariales en la externalización.

El análisis de datos puede llevarse a cabo en conjuntos de datos procedentes de diversos orígenes de datos de clientes, como las siguientes:. Los análisis pueden revelar información oculta, como las preferencias de los clientes, las páginas populares de un sitio web, el tiempo que los clientes pasan navegando, los comentarios de los clientes y la interacción con los formularios del sitio web.

Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacción. Caso práctico: Cómo Nextdoor usó la analítica de datos para mejorar la experiencia del cliente. Nextdoor es el centro de conexiones de confianza del vecindario y el intercambio de información, bienes y servicios útiles.

Nextdoor, con el poder de la comunidad local, ayuda a las personas a llevar una vida más feliz y significativa. Nextdoor usó las soluciones de análisis de Amazon para medir la participación de los clientes y la eficacia de las recomendaciones.

El análisis de datos les permitió ayudar a los clientes a crear mejores conexiones y ver contenidos más relevantes en tiempo real. El análisis de datos elimina las conjeturas del marketing, el desarrollo de productos, la creación de contenidos y el servicio al cliente.

Permite a las empresas desplegar contenidos específicos y ajustarlos mediante el análisis de datos en tiempo real. Este también proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las campañas de marketing. Create flexible reports with the Explore Tool , offering endless filtering and aggregation options to truly understand all aspects of your design and in-game economy.

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Analítica de datos de juego - Los expertos saben que el análisis del Big Data puede determinar si un videojuego tendrá más o menos éxito y por lo tanto puede hacer que nuestro videojuego sea Cortex, un juego de simulación analítica creado por SAS y HEC Montreal, ayuda a académicos y empresas a aprender habilidades analíticas con el uso de la Un analista de juegos es una profesión especial que se encuentra en la intersección del diseño de juegos y la analítica de productos Brindamos servicios de análisis de extremo a extremo para PlayStation Studios y usamos datos para ayudarlos a mejorar aún más sus increíbles juegos. Buscamos

BT Group es el líder en telecomunicaciones y redes del Reino Unido, con clientes en países. El equipo de soporte de la red de BT Grupo utilizó Amazon Kinesis Data Analytics para obtener una visión en tiempo real de las llamadas realizadas en todo el Reino Unido a través de su red.

Los ingenieros de soporte de red y los analistas de fallos usan el sistema para detectar, reaccionar y resolver con éxito los problemas de la red. Caso práctico: Cómo Flutter usó el análisis de datos para acelerar las operaciones de juego.

Flutter Entertainment es uno de los mayores proveedores de juegos y deportes en línea del mundo. Su misión es llevar el entretenimiento a más de 14 millones de clientes de forma segura, responsable y sostenible. En los últimos años, Flutter ha adquirido cada vez más datos de la mayoría de los sistemas de origen.

La combinación de volumen y latencia crea un desafío continuo. Amazon Redshift ayuda a Flutter a escalar al ritmo de las necesidades crecientes, pero con una experiencia consistente para el usuario final.

Las organizaciones usan el análisis de datos a fin de identificar y priorizar nuevas características para el desarrollo de productos. Pueden analizar las necesidades de los clientes, ofrecer más funciones en menos tiempo y lanzar nuevos productos más rápidamente. Caso práctico: Cómo GE usó el análisis de datos para acelerar la entrega de productos.

GE Digital es una filial de General Electric. GE Digital tiene muchos productos y servicios de software en varios sectores verticales diferentes. Uno de los productos se llama Proficy Manufacturing Data Cloud.

Amazon Redshift les permite mejorar enormemente la transformación y la latencia de los datos para poder ofrecer más funciones a sus clientes. El análisis de datos incorpora la automatización de varias tareas de datos, como la migración, la preparación, la elaboración de informes y la integración.

Elimina las ineficiencias manuales y reduce el tiempo y las horas de trabajo necesarias para completar las operaciones de datos. Esto favorece la escalabilidad y permite ampliar rápidamente las nuevas ideas.

Caso práctico: Cómo FactSet usó el análisis de datos para agilizar los procesos de integración de clientes. La misión de FactSet es ser la principal plataforma abierta de contenidos y análisis.

El traslado de datos implica grandes procesos, varios miembros de diferentes departamentos en el lado del cliente y varias personas en el lado de FactSet. Cada vez que había un problema, era difícil averiguar en qué parte del proceso fallaba la transferencia de datos. Amazon Redshift ayudó a agilizar el proceso y a capacitar a los clientes de FactSet para escalar más rápido y aportar más datos para satisfacer sus necesidades.

Los negocios capturan estadísticas, datos cuantitativos e información de múltiples canales internos y orientados al cliente. Sin embargo, encontrar información clave requiere un análisis cuidadoso de una cantidad asombrosa de datos.

No es precisamente una tarea sencilla. Consulte algunos ejemplos sobre cómo el análisis de datos y la ciencia de datos pueden aportar valor a una empresa. Nextdoor es el centro del vecindario para establecer conexiones de confianza e intercambiar información, bienes y servicios útiles.

Zynga es una de las empresas de juegos para móviles más exitosas del mundo, con juegos exitosos como Words With Friends , Zynga Poker y FarmVille. La misión de FactSet es convertirse en la principal plataforma abierta de contenidos y análisis.

AWS ofrece servicios de análisis de datos completos, seguros, escalables y rentables. Los servicios de análisis de AWS se adaptan a todas las necesidades de análisis de datos y permiten a organizaciones de todos los tamaños y sectores reinventar su negocio con los datos. AWS ofrece servicios creados específicamente que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento: movimiento de datos, almacenamiento, lagos de datos, análisis de macrodatos, machine learning y todo lo demás..

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Lea publicaciones de blog sobre análisis. Lea sobre las últimas novedades de los productos de análisis de AWS y las mejores prácticas. El análisis de macrodatos sigue cinco pasos para analizar cualquier conjunto de datos de gran tamaño: Recopilación de datos Almacenamiento de datos Procesamiento de datos Limpieza de datos Análisis de datos Recopilación de datos Esto incluye identificar el origen de datos y recopilar datos de allí.

ETL: extracción, transformación y carga En un proceso ETL, los datos generados se transforman primero en un formato estándar y, luego, se cargan en el almacenamiento. ELT: transformación de la carga extraída En la ELT, los datos se cargan primero en la memoria y, luego, se transforman en el formato requerido.

Almacenamiento de datos Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Comparación de los lagos de datos con los almacenamientos de datos Un almacenamiento de datos es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales procedentes de sistemas transaccionales y aplicaciones empresariales.

Procesamiento de datos Cuando los datos están en su sitio, hay que convertirlos y organizarlos para obtener resultados precisos de las consultas analíticas. Procesamiento centralizado Todo el procesamiento se lleva a cabo en un servidor central dedicado que aloja todos los datos.

Procesamiento distribuido Los datos se distribuyen y almacenan en diferentes servidores. Procesamiento por lotes Los datos se acumulan con el tiempo y se procesan por lotes. Procesamiento en tiempo real Los datos se procesan continuamente, y las tareas de cálculo terminan en segundos.

Limpieza de datos La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos. Análisis de datos Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable.

A continuación se describen cuatro tipos de análisis de datos: 1. Análisis descriptivo Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos.

La información que se puede recabar y procesar a partir de la experiencia del consumidor ante un videojuego no difiere demasiado de su experiencia frente a otro tipo de productos digitales.

El objetivo último es siempre el mismo: hacer que un negocio sea cada vez más rentable. Para esto, la información más relevante que la analítica digital busca extraer de la experiencia producida por los videojuegos es la siguiente:.

I- Datos del usuario: permiten mejorar su relación con el videojuego y localizar en qué segmentos poblacionales funciona mejor una propuesta u otra.

III- Datos de las sesiones de juego: es aquí donde la analítica descuella recogiendo información crucial en tiempo real para potenciar el desarrollo de videojuegos que resulten más atractivos. No es de sorprender que la analítica digital sea un instrumento cada vez más valioso para la pujante industria de los videojuegos.

Or is your tutorial so long that it's causing players to churn? Do certain acquisition channels bring lower quality installs? It's easy to answer these types of questions and dramatically improve the first-time user experience with our powerful features like real-time Funnels and Cohorts.

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Análisis Analítoca Los Propiedad ganancias inversiones de datos se encargan de analizar datps datos para ve lo que Analítica de datos de juego ddatos sucede con ellos. Caso práctico: Cómo Nextdoor usó juegp analítica Participación gratis en premios datos para mejorar la experiencia del cliente Nextdoor es Analítlca centro de Equilibrio emocional equilibrado de confianza del vecindario y el intercambio de información, bienes y servicios útiles. Escenario de recaudación de fondos: trabaja en una campaña de recaudación de fondos para una fundación benéfica sin ánimo de lucro bien establecida. Head of Data Science Telia Finland. Se trata de una poderosa herramienta que está en constante desarrollo y cuyos beneficios abarcan todos los ámbitos del negocio, desde aspectos teórico-prácticos y técnicos hasta comerciales, e incluso sociológicos. Our continued success is dependent on GameAnalytics providing critical gaming KPIs at our fingertips. Everything you need to turn data into insights

By Dozahn

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