Curso análisis de datos y Big Data

Curso análisis de datos y Big Data | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Llevar a cabo un análisis de datos exhaustivo mediante las técnicas y herramientas apropiadas puede reportarnos multitud de beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y respaldadas en datos reales.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar obstáculos de productividad que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento 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 de manera visual, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo de manera más rápida.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por tanto, aumenta los beneficios.

En al actualidad, numerosos sectores usan el Big Data para obtener información que pueda ser usada como guía para decidir qué medidas implementar según los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre los hábitos de los consumidores, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta de gran utilidad dentro del mundo de los negocios para crear un buen ambiente entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para valorar posibles talentos.

Curso análisis de datos y Big Data | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos extraer datos relevantes, es imprescindible que los analicemos, y para ello, tenemos la opción de utilizar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen presentarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, gráficamente. Están basados 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 observaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos generalmente se presentan de forma numérica y se apoyan en resultados tangibles.

En ambos casos, el análisis de datos lo que busca es llegar a una conclusión teniendo en cuenta solamente el saber que el experto ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que tener relación con la estrategia con la que tiene previsto estudiar y emplearla. Pero también tiene que procurar que que los datos recogidos sean fiables y exactos. Para ello, la técnica más aplicada por los expertos son los cuestionarios online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de distintos métodos de análisis de datos que podemos usar dependiendo de nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e analiza los datos extraídos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procesos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar conexiones y formular hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y manuales para planear estrategias corporativas prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es fundamental tener claro cuál es la secuencia que tenemos que seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Determinar las cuestiones: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que deben ser claras, evaluables y concisas.
2. Perfilar las prioridades de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de información que quieres obtener.
   • Decide cómo evaluarlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos es igual de importante, especialmente antes de la fase de recolección de los mismos, ya que el proceso de evaluación desautorizará o apoyará el análisis posteriormente.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente formulada y sus metas de evaluación fijadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Decide qué datos vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un examen exhaustivo de la información. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información según las variables establecidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a enfrentar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, únicamente queda aplicar los resultados para crear tus campañas.

Curso análisis de datos y Big Data | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy interesante 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 generado una enorme profusión de datos muy valiosos a la hora de proyectar estrategias empresariales. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente un requisito crucial.¿Quieres saber la razón?

• Las empresas usan tus datos personales: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de datos resulta muy útil para entender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si tenemos que dejar o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en el sector de la tecnología: independientemente del cargo que realices, saber 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 ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Por este motivo, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los cargos más solicitados por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen habilidades que les ayudan a recopilar y estudiar la información, de forma que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar datos, pero el auténtico experto es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recopilar, clasificar y representar agrupaciones de datos con gran fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se ubican entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por eso, hay miles de vacantes 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. Una gran parte del análisis de datos se centra en identificar ideas creativas sobre cómo dar respuesta a una cuestión complicada o resolver un problema complicado. 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 beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de datos, cuya función es convertir enormes volúmenes de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.