Curso de análisis de datos con R

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

Desarrollar un análisis de datos detallado a través de las técnicas y herramientas correctas puede brindar muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y respaldadas en hechos.
• Asimilación más profunda de lo que necesita nuestra audiencia, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar obstáculos de productividad que requieren algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del avance económico de la empresa.
• Mayor consciencia de los potenciales peligros, ayudando a la ejecución de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse de manera visual, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los gastos y, por tanto, incrementa los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el Big Data para obtener información que pueda servir de guía para determinar qué racciones desplegar dependiendo las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para predecir el comportamiento de los consumidores, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy interesante dentro del ámbito empresarial para crear un ambiente agradable entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

Curso de análisis de datos con R | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos relevantes, es indispensable que los analicemos, y para ello, tenemos la opción de aplicar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen mostrarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y la forma más habitual de de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por regla general, los investigadores estudian puntos en común en las anotaciones realizadas mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos generalmente se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data tiene por objetivo alcanzar una conclusión teniendo en cuenta sólo el saber que el investigador ya conoce. La manera en la que extrae los datos debe tener relación con el modo en el que tiene pensado analizar y utilizarla. Pero también tiene que procurar que que los datos extraidos sean fiables y veraces. En este sentido, la técnica más aplicada por los expertos son los cuestionarios online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con diferentes métodos de Big Data que podemos implementar dependiendo de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e analiza los datos brutos para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y relaciones de datos para optimizar los procedimientos de trabajo y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar asociaciones y crear hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se enfoca en la detección y el uso de tendencias y modelos para crear estrategias corporativas útiles y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar Big Data, es indispensable tener claro cuál es el orden que hay que seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Definir las cuestiones: empieza seleccionando las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, evaluables y concisas.
2. Establecer los objetivos de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza la clase de datos que necesitas extraer.
   • Determina la manera en la que vas a medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos es igual de importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o apoyará el análisis en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente realizada y sus metas de medición fijadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y el modo de almacenamiento.
4. Estudiar los datos: es el momento de llevar a cabo un análisis detallado de los datos. Intenta detectar tendencias y relaciones, y ordena y filtra los datos teniendo en cuenta las variables elegidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta formulada al principio y ayudan a defender cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión eficaz. En ese caso, solamente queda usar los resultados para crear tus estrategias.

Curso de análisis de datos con R | ¿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 muchas empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como las que no. La transformación digital de los datos de los productos y clientes ha generado una enorme profusión de datos muy valiosos para planificar campañas de negocios. Debido a ello, saber de análisis de datos se ha convertido en algo crucial.¿Te gustaría saber la razón?

• Las empresas usan tus datos personales: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si tenemos que dejar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: independientemente del cargo que desempeñes, saber manipular los datos y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil será más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen sustentadas en datos reales. Por eso, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos para las empresas: los especialistas de datos son uno de los cargos más demandados por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen ciertas capacidades que les permiten recoger y analizar la información, de manera que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar información, pero el auténtico experto es un lenguaje informático conocido como Python, tan potente como para recoger, organizar e interpretar conjuntos de datos con gran exactitud.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más valoradas. Por esta razón, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo creas, la imaginación es crucial en este sector. Una gran parte del análisis de datos se centra en buscar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión complicada o resolver 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 juego la visualización de datos, cuyo propósito es transformar grandes volúmenes de información en imágenes y gráficos que las personas puedan entender.