Curso de análisis de datos y Big Data

Curso de análisis de datos y Big Data | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Realizar un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas adecuadas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y apoyadas en hechos.
• Asimilación más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar trabas de productividad que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos económico del negocio.
• Mayor conciencia de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede darnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los gastos y, por ende, incrementa las ganancias.

Actualmente, un amplio abanico de sectores usan el Big Data para obtener información que pueda servir a modo de guía para determinar qué racciones ejecutar teniendo en cuenta los resultados que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa principalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los compradores, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también implementarse en la docencia, siendo muy útil para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy interesante en el mundo de los negocios para crear un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales candidatos.

Curso de análisis de datos y Big Data | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es imprescindible que los analicemos, y para ello, tenemos la opción de aplicar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están respaldados por la interpretación y el modo más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los investigadores buscan puntos comunes en las observaciones que se van haciendo mientras recopilan la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de manera numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En ambos casos, el Big Data lo que busca es alcanzar una conclusión tomando en consideración exclusivamente la información que el especialista ya conoce. La forma en la que extrae los datos debe tener relación con el modo en el que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también debe procurar que que los datos recopilados sean fiables y exactos. Para ello, la técnica más utilizada por los expertos 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 procedimientos de Big Data que podemos usar en base a qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e analiza los datos brutos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procedimientos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y manuales para planear estrategias empresariales útiles y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es fundamental saber cuál es la secuencia que debemos seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento está formado por cinco pasos básicos:

1. Definir las preguntas: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Establecer las prioridades de medición: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Determina cómo evaluarlo: reflexionar sobre la forma de medir la información también es importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, ya que el proceso de medición desacreditará o sustentará el análisis posteriormente.
3. Recopilar la información: con la pregunta claramente establecida y sus prioridades de medición marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recoger y el modo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de hacer un análisis exhaustivo de la información. Intenta detectar tendencias y relaciones, y ordena y filtra los datos en función de las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y son capaces de superar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una deducción productiva. Si es así, únicamente queda aplicar los resultados para proyectar tus campañas.

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

A lo largo de 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 aquellas que no. La transformación digital de la información de los productos y clientes ha producido una gran cantidad de datos de gran relevancia para planificar campañas empresariales. Por este motivo, saber de análisis de datos es actualmente algo crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas utilizan tus datos personales: tener la capacidad de manejar grandes volúmenes de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: sin importar el cargo que desempeñes, aprender a manipular los datos y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones relevantes que se ponen en marcha se hacen sustentadas en datos tangibles. Por esta razón, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a ello, se trata de una excelente forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los cargos más solicitados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les ayudan a recoger y analizar los datos, de manera que puedan agilizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta de análisis de información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar y representar grandes cantidades de datos con gran fiabilidad.
• 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 requeridas. Con lo cual, hay miles de vacantes para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es clave en este terreno. Una buena parte del análisis de datos se enfoca en buscar ideas creativas sobre la manera de dar respuesta a una pregunta compleja o aportar soluciones a un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de datos, cuyo propósito es transformar grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.