Cursos de análisis de datos online

Cursos de análisis de datos online | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Realizar un análisis de datos detallado mediante las técnicas y herramientas apropiadas puede brindar numerosos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y fundamentadas en hechos.
• Comprensión más profunda de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar dificultades de eficiencia que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento del desarrollo financiero de la empresa.
• Mayor claridad de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse de manera visual, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha demostrado que disminuye los gastos y, por tanto, aumenta las ganancias.

En al actualidad, multitud de sectores usan el análisis de datos para obtener información que pueda servir de guía para determinar qué racciones implementar en función de las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa especialmente para predecir los hábitos de los compradores, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también puede servir para la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy ventajoso dentro del ámbito de los negocios para crear un ambiente agradable entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para evaluar potenciales candidatos.

Cursos de análisis de datos online | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos relevantes, es imprescindible que los estudiemos, y para ello, tenemos la opción de aplicar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen presentarse de forma verbal y, en ciertas ocasiones, gráficamente. Están sustentados sobre la interpretación y la forma más común para de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, por regla general, los analistas estudian puntos en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se apoyan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos busca alcanzar una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que obtiene los datos debe estar relacionada con la estrategia con la que tiene pensado estudiar y utilizarla. Pero también tiene que asegurarse de que que los datos recopilados sean fiables y reales. Para ello, la táctica más empelada por los especialistas son las encuestas virtuales, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con distintos métodos de análisis de datos que podemos implementar dependiendo de qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e analiza los datos recopilados para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta identificar tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y relaciones de datos para mejorar los procesos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar asociaciones y formular hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la detección y la utilización de tendencias y patrones para planear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En Big Data, es fundamental saber cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener los insights más relevantes para nuestra investigación. Este proceso cuenta con cinco pasos básicos:

1. Definir las cuestiones: empieza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia la clase de datos que vas a necesitar.
   • Determina cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el proceso de evaluación desacreditará o respaldará el análisis en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente formulada y sus prioridades de medición marcadas, es hora de pasar a la recopilación de los datos. Determina qué datos vas a poder recopilar y el mecanismo de almacenamiento.
4. Estudiar la información: es el momento de hacer un examen exhaustivo de los datos. Identifica tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos se ajustan a la pregunta formulada al principio y son capaces de defender cualquier objeción, puede que hayas alcanzado una deducción eficaz. Si es así, solamente queda usar los resultados para proyectar tus estrategias.

Cursos de análisis de datos online | ¿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 la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como aquellas que no. La digitalización de los datos de los productos y consumidores ha producido una impresionante profusión de datos de gran relevancia para planear campañas de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente algo muy demandado.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: adquirir conocimientos para manejar grandes conjuntos de datos ayuda a entender nuestros propios datos, cómo se usan y si tenemos que permitir o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que realices, saber manejar los datos y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen sustentadas en datos reales. Con lo cual, aunque no quieras dedicarte únicamente a ello, se trata de una magnífica forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los puestos más requeridos por las grandes empresas hoy en día, pues poseen ciertas capacidades que les permiten recoger y estudiar la información, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar datos, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recopilar, organizar e interpretar agrupaciones de datos con gran exactitud.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más valoradas. Por eso, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es fundamental en este terreno. La mayor parte del Big Data se centra en tener ideas creativas sobre cómo dar respuesta a una cuestión complicada o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos estén siempre a disposición para que todos los empelados puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de datos, que consiste en transformar grandes conjuntos de información en infografías y gráficos que la gente pueda entender.