Aprender análisis de datos

Aprender análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Llevar a cabo un análisis de datos detallado a través de las técnicas y herramientas correctas puede brindar multitud de beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y sustentadas en hechos.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar dificultades de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del crecimientos económico de la empresa.
• Mayor claridad del riesgo, contribuyendo a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede brindarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por ende, incrementa las ganancias.

Actualmente, un amplio abanico de sectores usan el Big Data para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué racciones implementar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para predecir los hábitos de los clientes, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta de gran utilidad en el ámbito empresarial para disfrutar de un buen ambiente entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales talentos.

Aprender análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es obtener datos útiles, es fundamental que los analicemos, para lo cual, podemos aplicar diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, en algunos casos, gráficamente. Se apoyan en la interpretación y el mecanismo más común para de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, por regla general, los analistas buscan puntos en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos suelen presentarse de forma numérica y se apoyan en resultados reales.

En ambos casos, el Big Data tiene como finalidad llegar a una conclusión tomando en consideración exclusivamente el saber que el investigador ya conoce. La forma en la que obtiene los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también tiene que asegurarse de que que los datos recogidos sean fiables y veraces. Para ello, la táctica más empelada por los expertos son las encuestas online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos métodos de análisis de datos que podemos implementar según qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e interpreta los datos brutos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de mejorar los procesos de trabajo y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar asociaciones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y manuales para planificar estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del análisis de datos, es imprescindible tener claro cuál es la secuencia que tenemos que seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestra investigación. Este procedimiento está formado por cinco pasos básicos:

1. Plantear las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Recalcar las prioridades de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Decide cómo medirlo: pensar en cómo medir la información también es importante, especialmente antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el proceso de medición desacreditará o apoyará la investigación posteriormente.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente realizada y sus prioridades de medición marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué información vas a poder recopilar y el mecanismo de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de llevar a cabo un examen exhaustivo de los datos. Intenta detectar tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información en función de las reglas establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos se ajustan a la pregunta inicial y son capaces de justificar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, solamente queda utilizar los resultados para planificar tus estrategias.

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

A lo largo de los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy interesante para muchas empresas, tanto aquellas relacionadas con la tecnología como las que no. La digitalización de los datos de los productos y compradores ha generado una gran cantidad de datos de gran relevancia a la hora de trazar campañas de negocios. Así pues, saber de análisis de datos se ha convertido en algo crucial.¿Te gustaría saber la razón?

• Las empresas usan tus datos personales: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de información resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos permitir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus habilidades en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que realices, saber manejar los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu perfil resultará más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen apoyadas en datos reales. Por este motivo, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los roles más solicitados por las grandes empresas hoy en día, pues poseen habilidades que les permiten recopilar y analizar la información, de forma que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta para analizar información, pero el verdadero experto es un lenguaje informático llamado Python, tan potente como para recoger, organizar y representar grandes cantidades de datos con mucha exactitud.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se sitúan en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más requeridas. Con lo cual, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la imaginación es fundamental en este sector. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en tener propuestas creativas sobre cómo dar respuesta a una pregunta complicada o resolver un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en escena la visualización de datos, cuya función es convertir enormes volúmenes de información en infografías y gráficos que las personas puedan comprender.