Curso estadística y análisis de datos

Curso estadística y análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Llevar a cabo un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas correctas puede brindar numerosos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Permite tomar decisiones más eficientes y argumentadas, y respaldadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que ayuda a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar obstáculos de eficiencia que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del progreso financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, contribuyendo a la implementación de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse a un golpe de vista, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha evidenciado que reduce los gastos y, por ende, aumenta las ganancias.

En al actualidad, multitud de sectores emplean el análisis de datos para obtener información que pueda ser usada como guía para decidir qué racciones desplegar dependiendo los resultados que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa principalmente para predecir los hábitos de los usuarios, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy ventajoso en el ámbito empresarial para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para evaluar potenciales talentos.

Curso estadística y análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si queremos extraer datos útiles, es indispensable que los estudiemos, para lo cual, tenemos la opción de usar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están respaldados por la interpretación y la forma más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los investigadores buscan puntos en común en las anotaciones realizadas mientras recopilan la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de forma numérica y se sustentan en resultados reales.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos tiene por objetivo alcanzar una conclusión tomando en consideración solamente la información que el especialista ya conoce. La manera en la que recopila los datos tiene que estar relacionada con la estrategia con la que tiene previsto estudiar y emplearla. Pero también tiene que asegurarse de que que los datos extraidos sean fiables y reales. Para ello, la técnica más empelada por los expertos son las encuestas online, ya que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con diversos métodos de Big Data que podemos usar dependiendo de nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e analiza los datos extraídos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procesos operativos y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar asociaciones y formular hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y el uso de tendencias y guías para planificar estrategias empresariales útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es indispensable tener claro cuál es el orden que debemos seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Definir las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, evaluables y precisas.
2. Establecer las prioridades de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué se va a medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Determina la manera en la que vas a medirlo: pensar en cómo medir los datos también es importante, sobre todo antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el proceso de evaluación desacreditará o respaldará la investigación en el futuro.
3. Recopilar la información: con la pregunta perfectamente establecida y sus prioridades de evaluación fijadas, es hora de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué datos vas a poder recopilar y la forma de almacenamiento.
4. Estudiar la información: es el momento de llevar a cabo un examen exhaustivo de los datos. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las variables establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta formulada al principio y son capaces de defender cualquier objeción, puede que hayas alcanzado una conclusión eficaz. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

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

En los últimos años, los datos han ido ganando interesante para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como aquellas que no. La transformación digital de la información de los productos y compradores ha producido una increíble cantidad de datos de gran relevancia a la hora de planear estrategias empresariales. Así pues, saber de Big Data se ha convertido en un requisito crucial.¿Te gustaría saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos personales: adquirir conocimientos para manipular grandes conjuntos de información ayuda a entender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si tenemos que autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus habilidades en la carrera tecnológica: sin importar el cargo que realices, aprender a manejar los datos y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen basadas en datos reales. Por esta razón, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una excelente manera de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los cargos más solicitados por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen habilidades que les ayudan a recopilar y estudiar los datos, de manera que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación llamado Python, tan potente como para recoger, clasificar e interpretar grandes cantidades de datos con gran fiabilidad.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se ubican entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más requeridas. Por esta razón, hay infinidad de vacantes para este tipo de perfiles y las condiciones y sueldos que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la imaginación es imprescindible en este terreno. Un alo porcentaje del análisis de datos se centra en identificar ideas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión compleja o resolver un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde cobra protagonismo la representación de datos, cuyo propósito es convertir grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que la gente pueda comprender.