Formación en análisis de datos

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

Desarrollar un análisis de datos exhaustivo a través de las estrategias y herramientas correctas puede brindar muchos beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• Permite tomar decisiones más eficientes e informadas, y respaldadas en hechos.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestro público objetivo, lo que ayuda a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar trabas de eficiencia que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento del avance económico de la empresa.
• Mayor conciencia de los potenciales peligros, contribuyendo a la implementación de medidas preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo optimizar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha puesto de manifiesto que reduce los gastos y, por ende, incrementa los beneficios.

En al actualidad, numerosos sectores emplean el Big Data para extraer información que pueda ser utilizada como guía para decidir qué estrategias desplegar dependiendo las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los compradores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos estudiantes y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy ventajoso en el mundo de los negocios para disfrutar de un ambiente agradable entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales candidatos.

Formación en análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos útiles, es indispensable que los analicemos, y para ello, podemos aplicar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen presentarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están respaldados por la interpretación y la forma más habitual de de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por regla general, los analistas buscan puntos en común en las observaciones que se van haciendo mientras recogen la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de forma numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En ambos casos, el análisis de datos lo que busca es llegar a una conclusión teniendo en cuenta únicamente el saber que el especialista ya conoce. La manera en la que extrae los datos debe tener relación con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también debe procurar que que los datos recopilados sean fiables y reales. En este sentido, la técnica más aplicada entre los expertos son las encuestas virtuales, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con distintos métodos de Big Data que podemos implementar en base a nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e interpreta los datos brutos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es identificar tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procedimientos de trabajo y ganar ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite reconocer conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y modelos para crear estrategias empresariales prácticas y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En Big Data, es imprescindible saber cuál es el orden que necesitamos seguir para obtener los insights más relevantes para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos esenciales:

1. Plantear las preguntas: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, medibles y concisas.
2. Recalcar las prioridades de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza la clase de datos que vas a precisar.
   • Determina cómo evaluarlo: reflexionar sobre cómo medir los datos también es importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de evaluación desautorizará o apoyará el análisis posteriormente.
3. Recopilar la información: con la pregunta claramente formulada y sus metas de medición marcadas, es hora de proceder a la recopilación de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un examen detallado de los datos. Encuentra tendencias y relaciones, y clasifica y filtra los datos en función de las variables elegidas.
5. Analizar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta formulada al principio y son capaces de justificar cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una deducción productiva. En ese caso, únicamente queda utilizar los resultados para crear tus estrategias.

Formación en 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 interesante para la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de los datos de los productos y consumidores ha producido una increíble profusión de datos muy valiosos a la hora de planificar campañas de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en Big Data se ha convertido en algo crucial.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: adquirir conocimientos para manipular grandes conjuntos de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si tenemos que permitir o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: sin importar el cargo que desempeñes, saber manejar la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum será más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones relevantes que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos tangibles. Por esta razón, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una excelente manera de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los puestos más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen ciertas capacidades que les permiten recopilar y analizar los datos, de forma que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de datos, pero el verdadero experto es un lenguaje de programación conocido como Python, tan potente como para recopilar, organizar y representar conjuntos de datos con mucha fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se encuentran en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más buscadas. Por esta razón, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo creas, la creatividad es imprescindible en este sector. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en buscar ideas creativas sobre cómo responder a una cuestión compleja o resolver un problema complicado. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de datos, cuya función es convertir enormes volúmenes de información en infografías y gráficos que las personas puedan comprender.