Cursos en análisis de datos

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

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

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más rápidas y argumentadas, y apoyadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar problemas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor conocimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor claridad de los potenciales peligros, ayudando a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse de manera visual, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha probado que reduce los gastos y, por ende, incrementa los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda ser usada como guía para determinar qué medidas desplegar teniendo en cuenta los resultados que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa especialmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el Big Data también puede servir para la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy ventajoso en el ámbito de los negocios para crear un ambiente agradable entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para valorar potenciales talentos.

Cursos en análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es obtener datos útiles, es esencial que los analicemos, y para ello, podemos usar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen presentarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el mecanismo más común para de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los analistas buscan patrones comunes en las observaciones realizadas mientras recogen la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de forma numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data lo que busca es llegar a una conclusión tomando en consideración exclusivamente el saber que el especialista ya conoce. La forma en la que extrae los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene pensado analizar y emplearla. Pero también tiene que comprobar que los datos extraidos sean fiables y exactos. En este sentido, la táctica más utilizada por los especialistas son las encuestas virtuales, ya que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con distintos métodos de análisis de datos que podemos implementar dependiendo de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e analiza los datos recopilados para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procedimientos operativos y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y modelos para crear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En Big Data, es imprescindible tener claro cuál es la secuencia que debemos seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este procedimiento está compuesto por cinco pasos básicos:

1. Formular las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y concisas.
2. Perfilar los objetivos de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de información que vas a precisar.
   • Decide cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir la información también es importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o respaldará el análisis posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta claramente realizada y sus metas de medición fijadas, es hora de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué datos vas a poder recoger y la forma de almacenamiento.
4. Analizar la información: es el momento de hacer un análisis detallado de la información. Identifica tendencias y relaciones, y clasifica y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a enfrentar cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una conclusión eficaz. Si es así, únicamente queda emplear los resultados para planificar tus estrategias.

Cursos en análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy interesante para las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La transformación digital de los datos de los productos y compradores ha generado una impresionante cantidad de datos muy valiosos a la hora de proyectar estrategias de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en Big Data es actualmente un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos privados: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se tratan y si debemos autorizar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus habilidades en el sector de la tecnología: sin importar el trabajo que realices, aprender a manejar la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar a nivel profesional. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones claves que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos tangibles. Por esta razón, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a ello, se trata de una excelente forma de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los roles más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen habilidades que les ayudan a recoger y analizar la información, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar y representar grandes cantidades de datos con gran fiabilidad.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se ubican entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más valoradas. Con lo cual, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la creatividad es imprescindible en este sector. Un alo porcentaje del Big Data se centra en buscar ideas creativas sobre cómo dar respuesta a una cuestión complicada o resolver un problema difícil. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de datos, cuyo propósito es convertir grandes conjuntos de información en imágenes y gráficos que las personas puedan entender.