Máster análisis de datos

Máster análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desarrollar un análisis de datos exhaustivo a través de las estrategias y herramientas más efectivas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y sustentadas en hechos.
• Asimilación más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar dificultades de productividad que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos financiero de la empresa.
• 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, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los costes y, por ende, incrementa los beneficios.

Actualmente, muchos sectores usan el Big Data para extraer información que pueda ser usada como guía para decidir qué campañas desplegar dependiendo los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa especialmente para realizar previsiones sobre los hábitos de los consumidores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también puede servir para la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy ventajoso en el ámbito de los negocios para mantener un buen ambiente entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de ella para valorar posibles talentos.

Máster análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es obtener datos útiles, es indispensable que los estudiemos, para lo cual, podemos usar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, algunas veces, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y la forma más común para de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por regla general, los analistas estudian puntos comunes en las anotaciones realizadas mientras recopilan la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se basan en resultados concretos.

En ambos casos, el análisis de datos lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que recopila los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también tiene que comprobar que los datos recopilados sean fiables y reales. En este sentido, la táctica más aplicada entre los especialistas son las encuestas virtuales, puesto que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con diversos métodos de análisis de datos que podemos usar en función de qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e interpreta los datos en bruto para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procedimientos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a hallar asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se enfoca en la identificación y el uso de tendencias y modelos para planificar estrategias empresariales útiles y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

Al hablar análisis de datos, es imprescindible tener claro cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Formular las preguntas: comienza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Establecer los objetivos de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de información que necesitas extraer.
   • Determina la manera en la que vas a evaluarlo: reflexionar sobre cómo medir la información es igual de importante, especialmente antes del momento de recopilación de los mismos, puesto que el proceso de medición desacreditará o apoyará la investigación en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente establecida y sus prioridades de evaluación fijadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué información vas a poder recopilar y el modo de guardarlos.
4. Analizar la información: es el momento de realizar un examen detallado de la información. Identifica tendencias y relaciones, y ordena y filtra los datos en base a las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y ayudan a superar cualquier objeción, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para planear tus estrategias.

Máster 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 atractivo para las empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha producido una increíble cantidad de datos muy valiosos para planificar campañas empresariales. Por este motivo, tener conocimientos en Big Data es actualmente algo muy demandado.¿Te gustaría saber la razón?

• Las empresas usan tus datos privados: adquirir conocimientos para manipular grandes volúmenes de datos ayuda a comprender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si tenemos que dejar o no que sean usados.
• Mejorarás tu perfil en el sector de la tecnología: independientemente del trabajo que realices, aprender a manipular los datos y a interpretarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen sustentadas en datos reales. Con lo cual, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a ello, sí es una excelente forma de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los puestos más solicitados por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recopilar y analizar los datos, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una maravillosa herramienta para analizar datos, pero el verdadero maestro es un lenguaje informático llamado Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar e interpretar conjuntos de datos con gran exactitud.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se sitúan en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más solicitadas. Por eso, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo creas, la imaginación es crucial en este sector. Una buena parte del Big Data se centra en identificar propuestas creativas sobre cómo responder a una cuestión compleja o resolver 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 miembros de la plantilla puedan aprovecharlos. Y es aquí donde entra en juego la representación de datos, cuya finalidad es transformar grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.