Análisis de datos con Python curso

Análisis de datos con Python curso | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desarrollar un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas adecuadas puede brindar muchos beneficios para nuestro estudio, entre los que destacan:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más ágiles y argumentadas, y sustentadas en hechos.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar problemas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, ayudando a la implementación de acciones de prevención.
• Puede reportarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse de manera visual, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los gastos y, por tanto, incrementa las ganancias.

Actualmente, un amplio abanico de sectores aplican el Big Data para extraer información que pueda ser usada como guía para decidir qué campañas desplegar teniendo en cuenta los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para predecir los hábitos de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy ventajoso en el ámbito de los negocios para crear un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales talentos.

Análisis de datos con Python curso | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos obtener datos relevantes, es indispensable que los analicemos, y para ello, podemos aplicar diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen presentarse de manera verbal y, algunas veces, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y la forma más habitual de de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los analistas estudian puntos comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y están respaldados por resultados tangibles.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos lo que busca es alcanzar una conclusión tomando en consideración exclusivamente el saber que el experto ya conoce. La manera en la que obtiene los datos debe estar relacionada con la estrategia con la que tiene pensado analizar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos extraidos sean fiables y reales. En este sentido, la técnica más empelada por los expertos son los cuestionarios virtuales, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos métodos de Big Data que podemos usar según qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e interpreta los datos extraídos para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procesos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar asociaciones y formular hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y manuales para crear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En análisis de datos, es imprescindible tener claro cuál es la secuencia que debemos seguir para conseguir las conclusiones de mayor relevancia para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos básicos:

1. Plantear las cuestiones: comienza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, evaluables y concisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Decide qué se va a medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos también es importante, especialmente antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o argumentará la investigación posteriormente.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente realizada y sus metas de medición fijadas, es el momento de pasar a la recopilación de los datos. Decide qué datos vas a poder recoger y la forma de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de hacer un análisis detallado de la información. Busca tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información según las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a superar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una deducción productiva. Si es así, únicamente queda aplicar los resultados para crear tus campañas.

Análisis de datos con Python curso | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy atractivo para la mayoría de las empresas, tanto aquellas relacionadas con la tecnología como aquellas que no. La transformación digital de los datos de los productos y compradores ha generado una enorme cantidad de datos muy valiosos a la hora de trazar campañas empresariales. Debido a ello, tener conocimientos en Big Data se ha convertido en algo muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos personales: adquirir conocimientos para manejar grandes conjuntos de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se tratan y si debemos autorizar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: independientemente del trabajo que desempeñes, aprender a manipular los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen respaldadas por datos tangibles. Por esta razón, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una magnífica manera de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los cargos más requeridos por las grandes empresas hoy en día, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recoger y analizar los datos, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar e interpretar agrupaciones de datos con gran exactitud.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se ubican en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más requeridas. Con lo cual, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y sueldos que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es imprescindible en este terreno. La mayor parte del análisis de datos se centra en buscar propuestas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan aprovecharlos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de la información, cuya función es transformar enormes volúmenes de datos en imágenes y gráficos que las personas puedan entender.