Curso de análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos exhaustivo a través de las estrategias y herramientas más efectivas puede reportarnos múltiples beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y fundamentadas en hechos.
• Asimilación más amplia de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar dificultades de productividad que requieren algún tipo de acción.
• Mejor conocimiento del desarrollo financiero de la empresa.
• Mayor consciencia de los potenciales peligros, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha demostrado que disminuye los costes y, por ende, incrementa los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el Big Data para extraer información que pueda ser utilizada como guía para determinar qué campañas implementar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también implementarse en la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy ventajoso en el ámbito empresarial para mantener un ambiente agradable entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales candidatos.

Curso de análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es obtener datos útiles, es esencial que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de utilizar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen presentarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Están sustentados sobre la interpretación y la manera más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los analistas estudian patrones en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos busca llegar a una conclusión tomando en consideración sólo la información que el analista ya conoce. La manera en la que extrae los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos obtenidos sean fiables y precisos. Para ello, la táctica más aplicada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, ya que permiten un importante ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

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

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e interpreta los datos en bruto para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procedimientos operativos y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la identificación y la utilización de tendencias y modelos para definir estrategias corporativas útiles y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del análisis de datos, es indispensable saber cuál es la secuencia que necesitamos seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestro estudio. Este proceso está formado por cinco pasos básicos:

1. Plantear las preguntas: empieza seleccionando las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, evaluables y concisas.
2. Recalcar las prioridades de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia el tipo de información que vas a necesitar.
   • Decide cómo evaluarlo: pensar en cómo medir la información también es importante, especialmente antes de la fase de recolección de los mismos, ya que el procedimiento de medición desacreditará o sustentará el análisis en el futuro.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente determinada y sus metas de evaluación marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y el mecanismo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de realizar un análisis exhaustivo de los datos. Identifica tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información según las variables establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a enfrentar cualquier objeción, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, solamente queda usar los resultados para proyectar tus campañas.

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

En los últimos años, los datos han ido ganando interesante para todo tipo de empresas, tanto aquellas relacionadas con la tecnología como las que no. La transformación digital de la información de los productos y consumidores ha generado una increíble cantidad de datos de gran relevancia para trazar estrategias empresariales. Por este motivo, saber de Big Data se ha convertido en algo crucial.¿Quieres saber la razón?

• Las empresas usan tus datos personales: adquirir conocimientos para manipular grandes volúmenes de datos resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, cómo se tratan y si debemos dejar o no que sean usados.
• Mejorarás tus habilidades en el sector de la tecnología: sin importar el cargo que desempeñes, saber manejar la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones estratégicas que se ponen en marcha se hacen respaldadas por datos tangibles. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, sí es una magnífica manera de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos para las empresas: los especialistas de datos son uno de los profesionales más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues cuentan con habilidades que les ayudan a recopilar y estudiar los datos, de manera que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una maravillosa herramienta para analizar información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar e interpretar agrupaciones de datos con gran exactitud.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se posicionan entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más buscadas. Por esta razón, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la imaginación es imprescindible en este sector. La mayor parte del análisis de datos se centra en buscar 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 estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde cobra protagonismo la visualización de la información, cuya función es transformar enormes conjuntos de información en infografías y gráficos que la gente pueda comprender.