Curso Big Data y análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas adecuadas puede reportarnos muchos beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y sustentadas en hechos.
• Asimilación más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar dificultades de productividad que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento del desarrollo financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse de manera visual, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los costes y, por ende, aumenta las ganancias.

En al actualidad, muchos sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda ser usada como guía para determinar qué estrategias ejecutar teniendo en cuenta los resultados que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre los hábitos de los compradores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para escoger a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también es muy útil en el mundo de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para evaluar posibles candidatos.

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

Si lo que buscamos obtener datos relevantes, es indispensable que los estudiemos, y para ello, podemos utilizar diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen presentarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Se apoyan en la interpretación y la forma más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por norma general, los investigadores buscan puntos en común en las observaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos generalmente se presentan de forma numérica y se sustentan en resultados tangibles.

En ambos casos, el Big Data busca llegar a una conclusión teniendo en cuenta solamente la información que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos debe tener relación con el modo en el que tiene previsto estudiar y emplearla. Pero también debe preocuparse de que los datos recogidos sean fiables y veraces. Para ello, la técnica más empelada entre los especialistas son las encuestas online, puesto que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diferentes procedimientos de análisis de datos que podemos usar en función de qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e interpreta los datos recopilados para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es identificar tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procesos de trabajo y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a reconocer conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y el uso de tendencias y patrones para definir estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar Big Data, es muy importante saber cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestra investigación. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Definir las preguntas: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y precisas.
2. Marcar los objetivos de evaluación: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza la clase de información que necesitas extraer.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos también es importante, especialmente antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el proceso de evaluación desautorizará o respaldará el análisis posteriormente.
3. Recopilar la información: con la pregunta claramente formulada y sus metas de medición marcadas, es el momento de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué datos vas a poder recoger y el mecanismo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de hacer un examen detallado de los datos. Intenta detectar tendencias y relaciones, y clasifica y filtra la información según las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y son capaces de enfrentar cualquier objeción, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. Si es así, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

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

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para muchas empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como las que no. La digitalización de los datos de los productos y usuarios ha producido una enorme profusión de datos de gran relevancia a la hora de trazar campañas de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos se ha convertido en un requisito muy demandado.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas utilizan tus datos personales: aprender a manipular grandes conjuntos de datos resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si tenemos que dejar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que realices, aprender a manipular los datos y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu perfil será más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen sustentadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a ello, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos para las empresas: los analistas de datos son uno de los cargos más demandados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les permiten recopilar y analizar los datos, de manera que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el auténtico maestro es un lenguaje informático llamado Python, tan potente como para recoger, clasificar e interpretar enormes volúmenes de datos con mucha exactitud.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se sitúan en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más valoradas. Por este motivo, 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 hayas pensado, la imaginación es clave en este sector. Un alo porcentaje del análisis de datos se centra en identificar ideas creativas sobre la manera de dar respuesta 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 sean accesibles para que todos los empelados puedan aprovecharlos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de datos, cuya finalidad es transformar grandes conjuntos de datos en imágenes y gráficos que las personas puedan comprender.