Curso Data Science y análisis de datos

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

Llevar a cabo un análisis de datos detallado a través de las estrategias y herramientas correctas puede brindar muchos beneficios para nuestro estudio, entre los que destacan:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y fundamentadas en hechos.
• Comprensión más profunda de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar trabas de eficiencia que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento del desarrollo financiero de la empresa.
• Mayor claridad de los potenciales peligros, ayudando a la ejecución de acciones de prevención.
• Puede reportarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo de manera más rápida.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por tanto, incrementa las ganancias.

Actualmente, un amplio abanico de sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué campañas desplegar según las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para predecir el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la educación, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también es muy interesante en el mundo empresarial para disfrutar de un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de ella para evaluar potenciales candidatos.

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

Si nuestro objetivo es obtener datos útiles, es indispensable que los analicemos, y para ello, podemos aplicar diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Se apoyan en la interpretación y el mecanismo más común para de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los analistas estudian puntos 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 forma numérica y se sustentan en resultados reales.

En ambos casos, el Big Data busca llegar a una conclusión tomando en consideración solamente la información que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que estar relacionada con la estrategia con la que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos extraidos sean fiables y exactos. En este sentido, la táctica más empelada entre los especialistas son las encuestas virtuales, ya que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos procedimientos de Big Data que podemos implementar en base a qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e analiza los datos recopilados para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procesos de trabajo y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y la utilización de tendencias y modelos para planear estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar análisis de datos, es indispensable tener claro cuál es la secuencia que tenemos que seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestro estudio. Este proceso consta de cinco pasos básicos:

1. Plantear las cuestiones: comienza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: estudia la clase de datos que necesitas extraer.
   • Determina la manera en la que vas a medirlo: pensar en cómo medir la información es igual de importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el proceso de evaluación desacreditará o respaldará la investigación en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente establecida y sus prioridades de evaluación fijadas, es hora de pasar a la recopilación de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y el modo de almacenamiento.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un análisis detallado de los datos. Identifica tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta inicial y ayudan a enfrentar cualquier obstáculo, es posible que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para planear tus estrategias.

Curso Data Science y análisis de datos | ¿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 la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como las que no. La transformación digital de la información de los productos y usuarios ha producido una enorme cantidad de datos muy valiosos a la hora de proyectar campañas de negocios. Por este motivo, saber de análisis de datos se ha convertido en algo crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos privados: adquirir conocimientos para manejar grandes conjuntos de datos resulta muy útil para entender nuestros propios datos, cómo se tratan y si tenemos que permitir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que desempeñes, aprender a manipular la información y a visualizarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen basadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a ello, sí es una excelente forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los puestos más solicitados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les ayudan a recopilar y estudiar la información, de manera que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el verdadero experto es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar y representar agrupaciones de datos con gran exactitud.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se ubican entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Con lo cual, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales 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. La mayor parte del análisis de datos se centra en identificar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión compleja o resolver un problema complicado. Pero además, a las empresas les conviene que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar provecho de ellos. Y es aquí donde cobra protagonismo la visualización de datos, cuya finalidad es transformar enormes conjuntos de información en infografías y gráficos que la gente pueda entender.