Curso de análisis de datos con Python

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

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

• De esta forma, podemos tomar decisiones más ágiles y argumentadas, y sustentadas en hechos.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar obstáculos de eficiencia que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del progreso financiero del negocio.
• Mayor percepción del riesgo, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse a un golpe de vista, lo que permite mejorar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los gastos y, por ende, aumenta los beneficios.

En al actualidad, numerosos sectores aplican el Big Data para obtener información que pueda ser utilizada como guía para decidir qué campañas desplegar teniendo en cuenta los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa sobre todo para predecir el comportamiento de los compradores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también puede servir para la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy útil dentro del mundo empresarial para generar un ambiente agradable entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales candidatos.

Curso de análisis de datos con Python | Técnicas de análisis de datos

Si queremos extraer datos útiles, es imprescindible que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de aplicar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen mostrarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y el mecanismo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por norma general, los analistas buscan puntos en común en las anotaciones realizadas mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos por norma general se presentan de forma numérica y se apoyan en resultados evidentes.

En ambos casos, el análisis de datos tiene por objetivo llegar a una conclusión teniendo en cuenta únicamente el saber que el experto ya conoce. La forma en la que extrae los datos tiene que estar relacionada con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también debe preocuparse de que los datos recopilados sean fiables y reales. Para ello, la técnica más aplicada entre los especialistas son las encuestas virtuales, puesto que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diferentes 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, manipula e interpreta los datos extraídos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de mejorar los procedimientos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y la utilización de tendencias y modelos para planificar estrategias corporativas útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar Big Data, es muy importante saber cuál es el orden que necesitamos seguir para conseguir las conclusiones más relevantes para nuestra investigación. Este procedimiento está compuesto por cinco pasos esenciales:

1. Determinar las preguntas: empieza seleccionando las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y concisas.
2. Perfilar los objetivos de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia el tipo de datos que quieres obtener.
   • Decide cómo evaluarlo: reflexionar sobre cómo medir la información también es importante, especialmente antes del momento de recopilación de los mismos, puesto que el proceso de evaluación desacreditará o apoyará la investigación posteriormente.
3. Recopilar la información: con la pregunta perfectamente establecida y sus metas de evaluación marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué información vas a poder recopilar y la forma de almacenamiento.
4. Analizar la información: es el momento de hacer un análisis exhaustivo de los datos. Intenta detectar tendencias y relaciones, y clasifica y filtra los datos en función de las variables elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y ayudan a superar cualquier obstáculo, puede que hayas alcanzado una conclusión eficaz. Si es así, solamente queda emplear los resultados para proyectar tus estrategias.

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

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando interesante para la mayoría de las empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como las que no. La transformación digital de los datos de los productos y compradores ha generado una increíble profusión de datos muy valiosos a la hora de planificar campañas de negocios. Debido a ello, saber de análisis de datos se ha convertido en un requisito muy demandado.¿Quieres saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos personales: aprender a manejar grandes conjuntos de datos ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si tenemos que consentir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que desempeñes, saber manipular los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen basadas en datos tangibles. Por eso, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los puestos más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen habilidades que les ayudan a recoger y estudiar los datos, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta para analizar información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar y representar agrupaciones de datos con mucha exactitud.
• Existe 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 capacidades tecnológicas más buscadas. Por esta razón, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es fundamental en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en tener propuestas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde entra en escena la visualización de la información, que consiste en convertir grandes volúmenes de información en imágenes y gráficos que la gente pueda comprender.