Curso Python análisis de datos

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

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

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y apoyadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar trabas de productividad que requieren medidas.
• Mejor entendimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor claridad del riesgo, contribuyendo a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha evidenciado que reduce los gastos y, por ende, aumenta los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el Big Data para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué campañas ejecutar dependiendo las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa especialmente para realizar previsiones sobre los hábitos de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también se encuentra presente en la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos estudiantes y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy interesante en el mundo empresarial para mantener un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales talentos.

Curso Python análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos extraer datos útiles, es imprescindible que los analicemos, y para ello, podemos utilizar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen presentarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y la forma más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, generalmente, los analistas estudian patrones comunes en las anotaciones realizadas mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de forma numérica y se basan en resultados reales.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data busca alcanzar una conclusión tomando en consideración solamente la información que el experto ya conoce. La manera en la que extrae los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también debe preocuparse de que los datos recogidos sean fiables y exactos. Para ello, la táctica más empelada por los especialistas son las encuestas virtuales, ya que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de distintos procedimientos de análisis de datos que podemos usar en función de qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e interpreta los datos extraídos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar tendencias futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procesos operativos y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a hallar asociaciones y formular hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y manuales para planear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del análisis de datos, es imprescindible tener claro cuál es la secuencia que debemos seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos básicos:

1. Definir las preguntas: empieza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Establecer las prioridades de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre cómo medir la información es igual de importante, especialmente antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o sustentará la investigación en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente establecida y sus prioridades de medición marcadas, es el momento de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recoger y el mecanismo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de llevar a cabo un examen exhaustivo de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos se ajustan a la pregunta inicial y ayudan a defender cualquier objeción, es posible que hayas alcanzado una conclusión eficaz. En ese caso, únicamente queda aplicar los resultados para planificar tus estrategias.

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

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como aquellas que no. La transformación digital de los datos de los productos y consumidores ha generado una impresionante cantidad de datos de gran relevancia para planear estrategias empresariales. Debido a ello, saber de análisis de datos es actualmente un requisito crucial.¿Te gustaría saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos personales: tener la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: sin importar el trabajo que desempeñes, saber manipular la información y a visualizarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen respaldadas por datos tangibles. Por este motivo, aunque no quieras dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los puestos más solicitados por las grandes empresas hoy en día, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recopilar y estudiar la información, de manera que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el auténtico experto es un lenguaje informático conocido como Python, tan potente como para recoger, organizar y representar conjuntos de datos con mucha fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en 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 ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la imaginación es imprescindible en este sector. Un alo porcentaje del análisis de datos se enfoca en encontrar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión complicada o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de datos, cuyo propósito es transformar grandes volúmenes de datos en imágenes y gráficos que la gente pueda comprender.