Curso análisis de datos

Curso análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desarrollar un análisis de datos detallado a través de las técnicas y herramientas adecuadas puede reportarnos multitud de beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y sustentadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar problemas de productividad que necesitan de medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor claridad de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse a un golpe de vista, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo de manera más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los costes y, por ende, aumenta las ganancias.

Actualmente, multitud de sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué estrategias desplegar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para predecir el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también se encuentra presente en la educación, siendo muy útil para escoger a los nuevos alumnos y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy ventajoso en el ámbito de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para valorar potenciales talentos.

Curso análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es imprescindible que los estudiemos, para lo cual, tenemos la opción de aplicar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Se apoyan en la interpretación y el mecanismo más habitual de de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los analistas estudian patrones comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos tiene por objetivo alcanzar una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que recopila los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también debe procurar que que los datos recogidos sean fiables y veraces. Para ello, la técnica más aplicada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diferentes métodos de Big Data que podemos usar según nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e interpreta los datos extraídos para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta descubrir tendencias futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procedimientos de trabajo y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar conexiones y crear hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la identificación y la utilización de tendencias y patrones para planear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar Big Data, es indispensable tener claro cuál es el orden que necesitamos seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este procedimiento está formado por cinco pasos básicos:

1. Plantear las preguntas: comienza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, evaluables y concisas.
2. Marcar los objetivos de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: analiza el tipo de datos que vas a necesitar.
   • Determina cómo medirlo: pensar en cómo medir los datos también es importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de evaluación desacreditará o sustentará la investigación posteriormente.
3. Recoger la información: con la pregunta claramente realizada y sus metas de medición fijadas, es el momento de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué información vas a poder recoger y el mecanismo de guardarlos.
4. Estudiar la información: es el momento de hacer un análisis detallado de los datos. Identifica tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y ayudan a defender cualquier obstáculo, es posible que hayas alcanzado una conclusión productiva. Si es así, solamente queda emplear los resultados para proyectar tus campañas.

Curso 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 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 consumidores ha generado una increíble cantidad de datos muy valiosos para planificar campañas de negocios. Por este motivo, saber de Big Data se ha convertido en algo crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos personales: adquirir conocimientos para manipular grandes conjuntos de datos resulta muy útil para entender nuestros propios datos, cómo se emplean y si tenemos que autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que desempeñes, aprender a manejar los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones claves que se toman se hacen respaldadas por datos tangibles. Por esta razón, aunque no quieras dedicarte únicamente a ello, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los puestos más requeridos por las grandes empresas hoy en día, pues poseen habilidades que les ayudan a recopilar y analizar la información, de forma que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de información, pero el auténtico maestro es un lenguaje informático conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar e interpretar agrupaciones de datos con gran fiabilidad.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se encuentran entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por esta razón, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo creas, la creatividad es clave en este sector. La mayor parte del análisis de datos se enfoca en identificar ideas creativas sobre la manera de dar respuesta a una pregunta compleja o resolver un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los empelados puedan aprovecharlos. Y es aquí donde entra en escena la visualización de datos, cuya finalidad es convertir enormes volúmenes de información en imágenes y gráficos que las personas puedan comprender.