Curso de Python para análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas apropiadas puede brindar multitud de beneficios para nuestro estudio, entre los que destacan:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y respaldadas en datos reales.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que contribuye a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar problemas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del desarrollo financiero del negocio.
• Mayor conciencia de los potenciales peligros, contribuyendo a la ejecución de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha evidenciado que reduce los costes y, por tanto, aumenta los beneficios.

Actualmente, un amplio abanico de sectores usan el Big Data para extraer información que pueda servir de guía para determinar qué estrategias poner en marcha en función de 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 los hábitos de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el Big Data también implementarse en la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también es muy útil en el mundo de los negocios para mantener un buen ambiente entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para valorar potenciales talentos.

Curso de Python para análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es obtener datos útiles, es esencial que los analicemos, para lo cual, podemos utilizar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen mostrarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el modo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, generalmente, los investigadores buscan patrones comunes en las observaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos normalmente se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados reales.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos busca llegar a una conclusión tomando en consideración solamente el saber que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que estar relacionada con el modo en el que tiene pensado estudiar y utilizarla. Pero también tiene que comprobar que los datos obtenidos sean fiables y reales. Para ello, la técnica más usada 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 distintos procedimientos de análisis de datos que podemos usar en base a nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e analiza los datos recopilados para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta descubrir previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procesos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la identificación y el uso de tendencias y modelos para crear estrategias corporativas útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del análisis de datos, es imprescindible saber cuál es el orden que necesitamos seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento está compuesto por cinco pasos básicos:

1. Formular las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, medibles y precisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: analiza la clase de información que vas a precisar.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos también es importante, sobre todo antes del momento de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o argumentará el análisis posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente formulada y sus metas de evaluación marcadas, es el momento de pasar a la recopilación de los datos. Determina qué información vas a poder recopilar y la forma de almacenamiento.
4. Estudiar los datos: es el momento de llevar a cabo un examen detallado de la información. Identifica tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta inicial y ayudan a superar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una deducción eficaz. En ese caso, únicamente queda emplear los resultados para proyectar tus campañas.

Curso de Python para análisis de datos | ¿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 cuya actividad está relacionada con la tecnología como las que no. La transformación digital de la información de los productos y consumidores ha producido una enorme cantidad de datos muy valiosos a la hora de planificar estrategias de negocios. Debido a ello, tener conocimientos en análisis de datos se ha convertido en un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos privados: aprender a manejar grandes volúmenes de datos ayuda a comprender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: independientemente del cargo que desempeñes, saber manipular la información y a visualizarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones relevantes que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a ello, se trata de una magnífica manera 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 estudiar la información, de forma que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de datos, pero el auténtico maestro es un lenguaje informático conocido como Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar y representar grandes cantidades de datos con mucha fiabilidad.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se sitúan en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más solicitadas. 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 mentes imaginativas: aunque no lo creas, la imaginación es crucial en este terreno. Una gran parte del Big Data se enfoca en identificar propuestas creativas sobre la manera de responder a una cuestión complicada o resolver un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de la información, cuya finalidad es convertir grandes volúmenes de datos en infografías y gráficos que las personas puedan comprender.