Cursos para análisis de datos

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

Llevar a cabo un análisis de datos exhaustivo mediante las técnicas y herramientas más efectivas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y respaldadas en hechos.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar dificultades de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor conocimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor conciencia del riesgo, ayudando a la implementación de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse a un golpe de vista, permitiendo mejorar la toma de decisiones y hacerlo de manera más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los gastos y, por tanto, aumenta los beneficios.

En al actualidad, un amplio abanico de sectores usan el Big Data para obtener información que pueda servir a modo de guía para determinar qué racciones poner en marcha en función de los resultados que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para predecir los hábitos de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el Big Data también se encuentra presente en la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos alumnos y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy ventajoso dentro del mundo empresarial para generar un ambiente agradable entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para valorar posibles talentos.

Cursos para análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es obtener datos relevantes, es esencial que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de emplear diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen presentarse de forma verbal y, en algunos casos, gráficamente. Están sustentados sobre la interpretación y el mecanismo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por regla general, los investigadores buscan patrones en común en las anotaciones realizadas mientras recogen la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos normalmente se presentan de manera numérica y están respaldados por resultados concretos.

En ambos casos, el Big Data busca alcanzar una conclusión tomando en consideración únicamente el saber que el experto ya conoce. La forma en la que recopila los datos debe tener relación con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos recopilados sean fiables y exactos. Para ello, la técnica más aplicada entre los expertos son las encuestas online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos 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, manipula e analiza los datos extraídos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de mejorar los procedimientos operativos y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar asociaciones y crear hipótesis y deducciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y modelos para crear estrategias corporativas útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es indispensable tener claro cuál es el orden que hay que seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Plantear las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Recalcar los objetivos de medición: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué se va a medir: estudia el tipo de información que vas a precisar.
   • Decide la manera en la que vas a medirlo: pensar en la forma de medir la información es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el proceso de evaluación desautorizará o argumentará la investigación posteriormente.
3. Recoger la información: con la pregunta claramente determinada y sus prioridades de medición marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recoger y el modo de guardarlos.
4. Estudiar la información: es el momento de hacer un examen exhaustivo de los datos. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra los datos en función de las variables establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a superar cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una deducción productiva. Si es así, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

Cursos 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 relacionadas con la tecnología como las que no. La transformación digital de los datos de los productos y clientes ha generado una impresionante cantidad de datos muy valiosos a la hora de planificar estrategias empresariales. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos privados: saber manipular grandes volúmenes de información resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si tenemos que permitir o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: sin importar el cargo que desempeñes, aprender a manipular la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen respaldadas por datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los roles más demandados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues cuentan con ciertas capacidades que les permiten recoger y analizar la información, de forma que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de información, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar y representar grandes cantidades de datos con gran fiabilidad.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se sitúan en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por eso, hay infinidad 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 imprescindible en este sector. La mayor parte del Big Data se centra en tener propuestas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de datos, cuya función es convertir grandes volúmenes de información en infografías y gráficos que la gente pueda entender.