Curso de análisis de datos estadísticos

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

Desarrollar un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas adecuadas puede brindar numerosos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Permite tomar decisiones más eficientes y argumentadas, y sustentadas en hechos.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar dificultades de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del crecimientos económico del negocio.
• Mayor conciencia de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de medidas de prevención.
• Puede reportarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse de manera visual, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha probado que reduce los costes y, por tanto, incrementa los beneficios.

Actualmente, multitud de sectores aplican el Big Data para obtener información que pueda servir de guía para determinar qué campañas implementar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para predecir los hábitos de los compradores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también implementarse en la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos alumnos y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy ventajoso dentro del ámbito empresarial para mantener un ambiente agradable entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para valorar posibles talentos.

Curso de análisis de datos estadísticos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es obtener datos relevantes, es fundamental que los analicemos, para lo cual, podemos usar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen presentarse de forma verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Se apoyan en la interpretación y el mecanismo más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, generalmente, los analistas estudian puntos en común en las observaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados reales.

En ambos casos, el Big Data lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta sólo la información que el especialista ya conoce. La forma en la que recopila los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también debe asegurarse de que que los datos recopilados sean fiables y exactos. Para ello, la táctica más aplicada entre los expertos 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 Big Data que podemos implementar dependiendo de qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e analiza los datos recopilados para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar previsiones futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procedimientos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y el uso de tendencias y modelos para definir estrategias empresariales útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar Big Data, es imprescindible saber cuál es el orden que tenemos que seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento está formado por cinco pasos esenciales:

1. Plantear las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y concisas.
2. Establecer las prioridades de evaluación: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza la clase de información que quieres obtener.
   • Decide la manera en la que vas a medirlo: reflexionar sobre cómo medir los datos es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desautorizará o argumentará la investigación en el futuro.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente formulada y sus metas de medición fijadas, es el momento de proceder a la recopilación de los datos. Piensa en qué información vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un examen detallado de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra la información en base a las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta inicial y son capaces de enfrentar cualquier obstáculo, es posible que hayas llegado a una deducción eficaz. Si es así, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

Curso de análisis de datos estadísticos | ¿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 el sector tecnológico como aquellas que no. La digitalización de los datos de los productos y compradores ha generado una enorme profusión de datos muy valiosos a la hora de planear campañas de negocios. Debido a ello, saber de Big Data se ha convertido en un requisito muy demandado.¿Quieres saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: adquirir conocimientos para manipular grandes volúmenes de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se emplean y si tenemos que autorizar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu perfil en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que realices, saber manejar los datos y a interpretarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se ponen en marcha se hacen sustentadas en datos reales. Por este motivo, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a ello, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los puestos más valorados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con ciertas capacidades que les permiten recoger y analizar los datos, de forma que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recoger, organizar y representar agrupaciones de datos con gran fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se sitúan entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más valoradas. Por esta razón, hay miles de vacantes 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 hayas pensado, la creatividad es imprescindible en este terreno. La mayor parte del análisis de datos se enfoca en identificar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión complicada o aportar soluciones a un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos estén siempre a disposición para que todos los trabajadores puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de la información, cuya función es transformar enormes conjuntos de datos en infografías y gráficos que la gente pueda entender.