Curso en análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas más efectivas puede brindar muchos beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y sustentadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestra audiencia, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar trabas de productividad que requieren algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del avance económico de la empresa.
• Mayor percepción del riesgo, ayudando a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los costes y, por tanto, incrementa los beneficios.

Actualmente, muchos sectores usan el análisis de datos para obtener información que pueda servir a modo de guía para determinar qué campañas poner en marcha dependiendo las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa especialmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy útil en el ámbito de los negocios para mantener un ambiente agradable entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para valorar potenciales talentos.

Curso en análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos útiles, es imprescindible que los estudiemos, para lo cual, podemos emplear diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen presentarse de manera verbal y, en algunos casos, 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, normalmente, los analistas estudian patrones comunes en las anotaciones realizadas mientras recopilan la información.
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 como finalidad llegar a una conclusión tomando en consideración solamente el saber que el analista ya conoce. La forma en la que extrae los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene pensado analizar y utilizarla. Pero también tiene que procurar que que los datos recopilados sean fiables y exactos. Para ello, la táctica más utilizada por los especialistas son las encuestas online, puesto que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, Disponemos de diversos métodos de análisis de datos que podemos implementar en función de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e interpreta los datos en bruto para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de optimizar los procedimientos de trabajo y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y la utilización de tendencias y modelos para crear estrategias corporativas prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es indispensable saber cuál es el orden que necesitamos seguir para conseguir las conclusiones más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento está formado por cinco pasos básicos:

1. Determinar las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que deben ser claras, evaluables y concisas.
2. Perfilar los objetivos de evaluación: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia el tipo de datos que vas a precisar.
   • Decide cómo medirlo: pensar en cómo medir la información es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el proceso de evaluación desacreditará o sustentará la investigación posteriormente.
3. Recopilar la información: con la pregunta claramente formulada y sus metas de evaluación fijadas, es hora de pasar a la recopilación de los datos. Piensa en qué información vas a poder recopilar y el mecanismo de almacenamiento.
4. Analizar la información: es el momento de llevar a cabo un examen exhaustivo de la información. Identifica tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra los datos teniendo en cuenta las variables establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta formulada al principio y son capaces de justificar cualquier obstáculo, es posible que hayas llegado a una conclusión productiva. Si es así, solamente queda utilizar los resultados para crear tus campañas.

Curso en análisis de datos | ¿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 todo tipo de empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como aquellas que no. La transformación digital de los datos de los productos y compradores ha producido una increíble profusión de datos muy valiosos para trazar campañas de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente algo muy demandado.¿Quieres saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: adquirir conocimientos para manipular grandes volúmenes de información resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si debemos consentir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: sin importar el cargo que desempeñes, saber manipular los datos y a visualizarlos te resultará de gran utilidad para mejorar a nivel profesional. Tu currículum resultará más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen sustentadas en datos reales. Por este motivo, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a este terreno, sí es una excelente forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los roles más solicitados por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recopilar y analizar los datos, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de información, pero el auténtico experto es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recopilar, clasificar y representar enormes volúmenes 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 posicionan en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más requeridas. Por esta razón, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es imprescindible en este sector. Un alo porcentaje del análisis de datos se centra en identificar propuestas creativas sobre la manera de responder a una pregunta compleja o aportar soluciones a un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en escena la representación de la información, cuya función es convertir enormes volúmenes de información en infografías y gráficos que la gente pueda comprender.