Curso análisis de datos con Python

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

Realizar un análisis de datos detallado a través de las técnicas y herramientas más efectivas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y apoyadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar problemas de eficiencia que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del progreso económico de la empresa.
• Mayor conciencia de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse de manera visual, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha evidenciado que reduce los gastos y, por tanto, aumenta las ganancias.

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

• Marketing: el Big Data se usa principalmente para predecir el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy ventajoso en el ámbito empresarial para disfrutar de un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de ella para evaluar posibles talentos.

Curso análisis de datos con Python | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos extraer datos relevantes, es imprescindible que los estudiemos, y para ello, podemos usar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Están basados 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 investigadores estudian puntos comunes en las anotaciones realizadas mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos suelen presentarse de forma numérica y están respaldados por resultados concretos.

En ambos casos, el Big Data busca llegar a una conclusión teniendo en cuenta solamente el saber que el experto ya conoce. La manera en la que recopila los datos debe tener relación con el modo en el que tiene pensado analizar y utilizarla. Pero también debe preocuparse de que los datos extraidos sean fiables y reales. Para ello, la técnica más utilizada entre los especialistas son los cuestionarios virtuales, puesto que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con diferentes procedimientos de análisis de datos que podemos usar dependiendo de qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e analiza los datos extraídos para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procedimientos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a hallar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la identificación y la utilización de tendencias y modelos para planear estrategias corporativas útiles y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En Big Data, es indispensable tener claro cuál es la secuencia que debemos seguir para obtener las conclusiones de mayor relevancia para nuestra investigación. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Formular las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Perfilar los objetivos de evaluación: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de datos que quieres obtener.
   • Decide cómo medirlo: pensar en cómo medir los datos también es importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, ya que el proceso de medición desacreditará o respaldará el análisis posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente establecida y sus prioridades de medición marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Determina qué información vas a poder recoger y el sistema de almacenamiento.
4. Estudiar la información: es el momento de realizar un análisis detallado de los datos. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta inicial y son capaces de enfrentar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. Si es así, solamente queda emplear los resultados para proyectar tus estrategias.

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

En los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de la información de los productos y usuarios ha producido una gran cantidad de datos muy valiosos para planificar campañas empresariales. Por este motivo, saber de análisis de datos es actualmente un requisito muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos privados: tener la capacidad de manejar grandes volúmenes de información resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos consentir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu currículum en el sector de la tecnología: independientemente del trabajo que realices, aprender a manipular los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones claves que se toman se hacen respaldadas por datos tangibles. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los profesionales más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues cuentan con habilidades que les permiten recoger y estudiar la información, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una fantástica herramienta de análisis de información, pero el auténtico experto es un lenguaje informático llamado Python, tan potente como para recopilar, organizar e interpretar 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 AI se ubican en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más requeridas. Con lo cual, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es imprescindible en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en buscar propuestas creativas sobre la manera de responder a una pregunta complicada o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan sacar provecho de ellos. Y es aquí donde cobra protagonismo la visualización de datos, cuyo propósito es convertir grandes conjuntos de información en imágenes y gráficos que las personas puedan comprender.