Curso de análisis de datos con Power BI

Curso de análisis de datos con Power BI | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Realizar un análisis de datos exhaustivo mediante las técnicas y herramientas apropiadas puede brindar multitud de beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Permite tomar decisiones más ágiles e informadas, y respaldadas en datos reales.
• Asimilación más amplia de las necesidades de nuestra audiencia, lo que contribuye a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar obstáculos de productividad que necesitan de medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor consciencia de los potenciales peligros, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los costes y, por ende, aumenta los beneficios.

Actualmente, muchos sectores aplican el Big Data para obtener información que pueda servir de guía para decidir qué campañas implementar dependiendo 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 el comportamiento de los clientes, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la educación, siendo muy útil para escoger a los nuevos alumnos y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es de gran utilidad dentro del ámbito de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales talentos.

Curso de análisis de datos con Power BI | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es obtener datos relevantes, es imprescindible que los analicemos, y para ello, tenemos la opción de emplear distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están basados en la interpretación y la forma más común para de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, generalmente, los investigadores buscan patrones comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se basan en resultados reales.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data tiene por objetivo llegar a una conclusión teniendo en cuenta únicamente el saber que el especialista ya conoce. La manera en la que recopila los datos tiene que estar relacionada con la estrategia con la que tiene pensado estudiar y utilizarla. Pero también tiene que comprobar que los datos obtenidos sean fiables y reales. Para ello, la técnica más empelada por los especialistas son los cuestionarios online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con diversos procedimientos de análisis de datos que podemos usar en base a qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e interpreta los datos brutos para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar previsiones futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procedimientos de trabajo y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y la utilización de tendencias y manuales para planear estrategias corporativas útiles y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

Al hablar análisis de datos, es imprescindible tener claro cuál es el orden que debemos seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos esenciales:

1. Formular las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y concisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de datos que vas a precisar.
   • Determina la manera en la que vas a evaluarlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos también es importante, sobre todo antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el proceso de medición desacreditará o apoyará el análisis en el futuro.
3. Recoger los datos: con la pregunta claramente realizada y sus prioridades de medición marcadas, es hora de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué información vas a poder recopilar y el mecanismo de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un análisis exhaustivo de los datos. Identifica tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a superar cualquier obstáculo, puede que hayas alcanzado una conclusión productiva. Si es así, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

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

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha producido una enorme profusión de datos de gran relevancia a la hora de planificar estrategias empresariales. Debido a ello, tener conocimientos en análisis de datos se ha convertido en algo muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Las empresas utilizan tus datos personales: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de información resulta muy útil para entender nuestros propios datos, cómo se usan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que realices, saber manipular los datos y a visualizarlos te resultará de gran utilidad para mejorar a nivel profesional. Tu perfil será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones estratégicas que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, sí es una excelente forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los puestos más valorados por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recopilar y estudiar la información, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una maravillosa herramienta para analizar información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, organizar y representar agrupaciones de datos con mucha fiabilidad.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más requeridas. Con lo cual, hay infinidad de vacantes para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es clave en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se centra en identificar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan aprovecharlos. Y es aquí donde cobra protagonismo la representación de la información, cuya función es convertir grandes conjuntos de información en infografías y gráficos que las personas puedan entender.