Cursos de estadística para análisis de datos

Cursos de estadística para análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Realizar un análisis de datos exhaustivo mediante las estrategias y herramientas correctas puede brindar muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más rápidas y argumentadas, y apoyadas en hechos.
• Asimilación más profunda de lo que necesita nuestros potenciales clientes, lo que contribuye a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar obstáculos de productividad que requieren algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del desarrollo financiero del negocio.
• Mayor claridad del riesgo, ayudando a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse de manera visual, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha evidenciado que reduce los gastos y, por ende, incrementa los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el Big Data para obtener información que pueda servir a modo de guía para decidir qué campañas desplegar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para predecir los hábitos de los usuarios, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también puede servir para la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos alumnos y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta de gran utilidad dentro del mundo de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar potenciales talentos.

Cursos de estadística para análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos extraer datos relevantes, es indispensable que los analicemos, y para ello, podemos emplear diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, algunas veces, gráficamente. Están sustentados sobre la interpretación y la forma más común para de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por regla general, los analistas estudian patrones comunes en las observaciones realizadas mientras recopilan los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos normalmente se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados reales.

En ambos casos, el Big Data lo que busca es alcanzar una conclusión tomando en consideración únicamente la información que el analista ya conoce. La forma en la que recoge los datos tiene que estar relacionada con la estrategia con la que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también tiene que procurar que que los datos extraidos sean fiables y exactos. En este sentido, la táctica más aplicada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, puesto que permiten un importante ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos métodos de análisis de datos que podemos usar dependiendo de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e analiza los datos recopilados para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir previsiones futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procesos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar asociaciones y crear hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y patrones para crear estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar Big Data, es indispensable saber cuál es la secuencia que debemos seguir para obtener las conclusiones de mayor relevancia para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos esenciales:

1. Plantear las cuestiones: comienza eligiendo las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y concisas.
2. Marcar las prioridades de evaluación: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia la clase de información que vas a precisar.
   • Decide cómo medirlo: pensar en la forma de medir los datos es igual de importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el proceso de medición desautorizará o sustentará la investigación en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente realizada y sus prioridades de evaluación marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recoger y la forma de guardarlos.
4. Estudiar la información: es el momento de hacer un examen exhaustivo de los datos. Identifica tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra la información teniendo en cuenta las variables establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta formulada al principio y son capaces de enfrentar cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una deducción eficaz. Si es así, solamente queda usar los resultados para proyectar tus campañas.

Cursos de estadística 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 atractivo para la mayoría de las 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 planificar campañas empresariales. Debido a ello, saber de Big Data se ha convertido en un requisito crucial.¿Te gustaría saber por qué?

• Las empresas usan tus datos privados: saber manipular grandes volúmenes de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos permitir 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 ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Por este motivo, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy importantes 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 analizar la información, de forma que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recoger, clasificar y representar grandes cantidades de datos con gran fiabilidad.
• Hay 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 valoradas. Con lo cual, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es clave en este sector. Una buena parte del análisis de datos se centra en tener ideas creativas sobre cómo responder a una pregunta complicada o aportar soluciones a un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los miembros de la plantilla puedan aprovecharlos. Y es aquí donde cobra protagonismo la visualización de datos, cuya finalidad es transformar grandes volúmenes de datos en infografías y gráficos que la gente pueda comprender.