Curso Python para análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos exhaustivo mediante las estrategias y herramientas apropiadas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y sustentadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de lo que necesita nuestro target, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar problemas de eficiencia que requieren algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse de manera visual, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha demostrado que reduce los gastos y, por ende, incrementa los beneficios.

Actualmente, numerosos sectores emplean el Big Data para obtener información que pueda ser utilizada como guía para determinar qué racciones implementar según los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también implementarse en la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos estudiantes y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es de gran utilidad en el ámbito de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales candidatos.

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

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es imprescindible que los estudiemos, y para ello, podemos utilizar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Se apoyan en la interpretación y la manera más común para de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los analistas buscan patrones en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos suelen presentarse de forma numérica y se basan en resultados tangibles.

En ambos casos, el Big Data lo que busca es llegar a una conclusión teniendo en cuenta solamente el saber que el investigador ya conoce. La manera en la que obtiene los datos debe estar relacionada con la estrategia con la que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también tiene que comprobar que los datos extraidos sean fiables y reales. En este sentido, la táctica más aplicada entre los especialistas son las encuestas virtuales, puesto que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con distintos procedimientos de Big Data que podemos implementar dependiendo de nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e analiza los datos recopilados para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procesos de trabajo y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar asociaciones y formular hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y la utilización de tendencias y manuales para planear estrategias empresariales útiles y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es indispensable tener claro cuál es el orden que necesitamos seguir para obtener las conclusiones de mayor relevancia para nuestra investigación. Este proceso consta de cinco pasos básicos:

1. Determinar las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Recalcar las prioridades de evaluación: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: estudia la clase de datos que vas a necesitar.
   • Determina la manera en la que vas a evaluarlo: pensar en cómo medir la información también es importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o apoyará la investigación en el futuro.
3. Recoger la información: con la pregunta claramente formulada y sus prioridades de evaluación marcadas, es el momento de pasar a la recopilación de los datos. Decide qué información vas a poder recoger y el mecanismo de guardarlos.
4. Analizar la información: es el momento de hacer un análisis detallado de la información. Encuentra tendencias y relaciones, y clasifica y filtra los datos en función de las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a justificar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. Si es así, solamente queda emplear los resultados para crear tus estrategias.

Curso 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 interesante para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como aquellas que no. La transformación digital de la información de los productos y compradores ha generado una enorme cantidad de datos de gran relevancia a la hora de trazar campañas de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en Big Data se ha convertido en algo crucial.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos personales: aprender a manipular grandes volúmenes de información resulta muy útil para entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos permitir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: sin importar el cargo que desempeñes, saber manipular la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones claves que se toman se hacen sustentadas en datos reales. Con lo cual, aunque no quieras dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los cargos más valorados por las grandes corporaciones hoy en día, pues cuentan con habilidades que les permiten recoger y analizar los datos, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta para analizar información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar e interpretar enormes volúmenes de datos con gran exactitud.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se posicionan entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más valoradas. Por este motivo, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo hayas pensado, la imaginación es crucial en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en identificar propuestas creativas sobre la manera de 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 beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de la información, que consiste en transformar grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que la gente pueda entender.