Cursos de análisis de datos

Cursos de análisis de datos: seguramente, a estas alturas, ya has escuchado hablar millones de veces del “análisis de datos”. Pero, aunque parece haberse convertido en la palabra de moda, no todo el mundo sabe realmente lo que significa.

El análisis de datos es la disciplina que se ocupa de estudiar un conjunto de datos con el objetivo de extraer conclusiones sobre cierta información para poder tomar decisiones o sencillamente ampliar el saber sobre determinados temas. Consiste en someter los datos a la realización de operaciones para obtener información que pueda ayudarnos a conseguir nuestras metas. Operaciones que no pueden ser definidas con anterioridad, puesto que la recopilación de datos puede entrañar algunas dificultades.

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Algunos de los cursos de análisis de datos

Máster en Big Data y Análisis de Datos (IEBS)

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Máster en Big Data y Análisis de Datos (IEBS) Máster en Big Data y Análisis de Datos (IEBS)

Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos (IEBS)

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Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos (IEBS) Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos (IEBS)

Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS)

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Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS) Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos (IEBS)

Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS)

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Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS) Postgrado en Análisis de Datos y Power BI (IEBS)

Postgrado en Big Data (IEBS)

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Postgrado en Big Data (IEBS) Postgrado en Big Data (IEBS)

Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School)

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Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School) Postgrado en Análisis de Datos (Mediterránea Business School)

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Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Llevar a cabo un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas apropiadas puede reportarnos numerosos beneficios para nuestra investigación, entre las que destacan:

  • Permite tomar decisiones más rápidas e informadas y fundamentadas en hechos.
  • Comprensión más profunda de las necesidades de nuestro público objetivo, 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 desarrollo económico del negocio.
  • Mayor conciencia de riesgo, permitiendo la ejecución de medidas preventivas.
  • Puede brindarnos ventaja sobre la competencia.
  • Puede verse de manera visual, lo que permite tomar mejores decisiones y hacerlo de manera más rápida.
  • Se ha demostrado que disminuye los gastos y, por tanto, incrementa los beneficios.

En la actualidad, numerosos sectores emplean el Big Data para obtener información que pueda servir de guía para decidir qué estrategias poner en marcha en función de los resultados que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

  • Marketing: en análisis de datos se usa principalmente para predecir el comportamiento de los clientes, incluso para poder valorarlo.
  • Académicos: el análisis de datos también se encuentra presente en la educación, siendo muy útil para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
  • Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta de gran utilidad dentro del mundo empresarial para mantener un buen ambiente entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera de ella para valorar potenciales talentos.

Técnicas de análisis de datos

Si queremos obtener datos útiles, es esencial que los analicemos, y para ello, podemos emplear distintas técnicas:

  1. Análisis de datos cualitativo: los datos cualitativos suelen presentarse de forma verbal y en algunos casos de manera gráfica. Están basados en la interpretación y el modo más habitual de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, normalmente, los investigadores estudian puntos comunes en las observaciones realizadas mientras recogen los datos.
  2. Análisis de datos cuantitativos: los datos cuantitativos suelen presentarse de forma numérica y se basan en resultados tangibles.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos tiene por objetivo llegar a una conclusión teniendo en cuenta únicamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que recopila los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla, pero también tiene que asegurarse de que los datos recogidos sean fiables y precisos. En este sentido, la técnica más utilizada por los expertos son las encuestas online, ya que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con distintos métodos de análisis de datos que podemos implementar en función de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

  • Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e interpreta los datos brutos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
  • Análisis predictivo: intenta descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procesos operativos y obtener ventaja competitiva.
  • Análisis de datos exploratorio: permite hallar conexiones y crear hipótesis y soluciones para problemas específicos.
  • Análisis de datos prescriptivo: se centra en la identificación y el uso de tendencias y patrones para planificar estrategias empresariales prácticas y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar de análisis de datos, es fundamental saber cuál es el orden que tenemos que seguir para obtener los insights más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento cuenta con cinco pasos esenciales:

  1. Definir las preguntas: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
  2. Marcar las prioridades de medición: este paso se divide en dos sub-pasos:
    • Decide qué medir: analiza el tipo de datos que vas a necesitar.
    • Decide cómo medirlo: pensar en cómo medir los datos es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el procedimiento de medición desacreditará o argumentará el análisis posteriormente.
  3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente definida y sus prioridades de medición fijadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Elige qué información vas a poder recopilar y el sistema de almacenamiento.
  4. Analizar los datos: es el momento de llevar a cabo un análisis exhaustivo de la información. Encuentra tendencias y relaciones, y clasifica y filtra la información en base a las variables elegidas.
  5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta inicial y ayudan a defender cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, solamente queda utilizar los resultados para planificar tus estrategias.

¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy atractivo para las empresas, tanto aquellas relacionadas con la tecnología como las que no. La digitalización de la información de los productos y clientes ha producido una impresionante cantidad de datos muy valiosos para trazar estrategias de negocios. Así pues, saber de análisis de datos se ha convertido en algo crucial. ¿Quieres saber por qué?

  • Las empresas utilizan tus datos personales: aprender a manipular grandes conjuntos de datos ayuda a entender nuestros propios datos, cómo se usan y si debemos permitir o no que sean usados.
  • Mejorarás tus habilidades en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que realices, aprender a manipular los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente, ya que tu perfil resultará más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones claves que se toman se hacen basadas en datos reales. Por eso, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a ello, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu carrera actual.
  • Los datos son muy valiosos para las empresas: los analistas de datos son uno de los profesionales más demandados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les permiten recoger y analizar los datos, de manera que puedan ayudar a tomar mejores decisiones.
  • Aprenderás a codificar: Excel es una fantástica herramienta para analizar datos, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar e interpretar conjuntos de datos con gran exactitud.
  • Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se encuentran en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más buscadas. Existen miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy atractivos.
  • Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo creas, la creatividad es fundamental en este terreno. Una gran parte del análisis de datos se centra en tener ideas creativas sobre cómo responder a una pregunta compleja o aportar soluciones a un problema complicado. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de datos, que consiste en convertir grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que la gente pueda comprender.
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