Análisis de datos curso

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

Desarrollar un análisis de datos detallado a través de las técnicas y herramientas correctas puede reportarnos numerosos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más rápidas y argumentadas, y respaldadas en datos reales.
• Asimilación más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar dificultades de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor conocimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor consciencia de los potenciales peligros, contribuyendo a la ejecución de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los gastos y, por ende, incrementa las ganancias.

Actualmente, muchos sectores emplean el análisis de datos para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué campañas desplegar dependiendo las conclusiones que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre los hábitos de los clientes, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también implementarse en la educación, siendo muy útil para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también es muy interesante dentro del ámbito empresarial para disfrutar de un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

Análisis de datos curso | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos útiles, es indispensable que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de aplicar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen presentarse de forma verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el modo más común para de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, generalmente, los analistas buscan patrones comunes en las anotaciones realizadas mientras recopilan la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de forma numérica y se sustentan en resultados tangibles.

En ambos casos, el Big Data busca llegar a una conclusión tomando en consideración exclusivamente la información que el investigador ya conoce. La forma en la que recoge los datos debe tener relación con la estrategia con la que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también debe comprobar que los datos obtenidos sean fiables y precisos. En este sentido, la técnica más usada por los especialistas son las encuestas virtuales, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos procedimientos de Big Data que podemos implementar en base a nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e analiza los datos extraídos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta identificar tendencias futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procedimientos de trabajo y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la identificación y la utilización de tendencias y manuales para crear estrategias corporativas prácticas y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar Big Data, es muy importante tener claro cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener las conclusiones de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Formular las cuestiones: comienza seleccionando las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, medibles y concisas.
2. Marcar los objetivos de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de información que vas a precisar.
   • Decide la manera en la que vas a evaluarlo: pensar en cómo medir la información es igual de importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el proceso de medición desautorizará o sustentará el análisis en el futuro.
3. Recopilar la información: con la pregunta perfectamente establecida y sus prioridades de medición fijadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Decide qué datos vas a poder recopilar y el sistema de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de realizar un análisis exhaustivo de los datos. Encuentra tendencias y relaciones, y ordena y filtra los datos en función de las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a enfrentar cualquier objeción, puede que hayas alcanzado una deducción productiva. En ese caso, únicamente queda aplicar los resultados para crear tus campañas.

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

En los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para las empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como aquellas que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha producido una enorme profusión de datos muy valiosos a la hora de planificar estrategias de negocios. Debido a ello, saber de análisis de datos se ha convertido en algo muy demandado.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos personales: adquirir conocimientos para manejar grandes volúmenes de datos resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si tenemos que permitir o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que realices, saber manipular los datos y a visualizarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum será más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen sustentadas en datos reales. Por esta razón, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los profesionales más valorados por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen habilidades que les permiten recoger y analizar la información, de forma que puedan agilizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el verdadero experto es un lenguaje informático conocido como Python, tan potente como para recopilar, clasificar y representar agrupaciones de datos con mucha fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se ubican en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más solicitadas. Por este motivo, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se ofrecen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la imaginación es fundamental en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en identificar propuestas creativas sobre la manera de responder a una pregunta compleja o resolver un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan aprovecharlos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de datos, que consiste en transformar enormes conjuntos de información en infografías y gráficos que las personas puedan comprender.