Máster en análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos detallado mediante las técnicas y herramientas apropiadas puede brindar múltiples beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y fundamentadas en hechos.
• Asimilación más profunda de lo que necesita nuestro público objetivo, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda al negocio a identificar obstáculos de eficiencia que requieren algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del progreso financiero de la empresa.
• Mayor percepción de los potenciales peligros, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede brindarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse a un golpe de vista, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha probado que disminuye los gastos y, por tanto, aumenta las ganancias.

En al actualidad, multitud de sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda servir a modo de guía para decidir qué campañas ejecutar teniendo en cuenta las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para predecir el comportamiento de los usuarios, incluso para poder evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también puede servir para la docencia, siendo muy útil para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es muy interesante en el ámbito de los negocios para generar un ambiente agradable entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para evaluar posibles candidatos.

Máster en análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos útiles, es indispensable que los estudiemos, y para ello, tenemos la opción de aplicar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el mecanismo más habitual de de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, normalmente, los analistas buscan patrones comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos generalmente se presentan de forma numérica y se sustentan en resultados reales.

En ambos casos, el análisis de datos tiene por objetivo llegar a una conclusión teniendo en cuenta solamente el saber que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también tiene que comprobar que los datos recopilados sean fiables y veraces. Para ello, la técnica más empelada entre los especialistas son los cuestionarios virtuales, 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 usar dependiendo de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e interpreta los datos en bruto para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de optimizar los procesos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite encontrar asociaciones y crear hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la identificación y el uso de tendencias y guías para planear estrategias corporativas prácticas y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es imprescindible saber cuál es el orden que hay que seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento está formado por cinco pasos esenciales:

1. Formular las cuestiones: comienza seleccionando las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, evaluables y concisas.
2. Recalcar los objetivos de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: estudia el tipo de información que necesitas extraer.
   • Decide cómo evaluarlo: pensar en la forma de medir los datos también es importante, sobre todo antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de evaluación desautorizará o respaldará la investigación posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente establecida y sus metas de evaluación marcadas, es el momento de pasar a la recolección de los datos. Decide qué datos vas a poder recoger y el modo de almacenamiento.
4. Estudiar la información: es el momento de hacer un análisis exhaustivo de los datos. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra los datos según las variables elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y son capaces de justificar cualquier objeción, es posible que hayas alcanzado una conclusión eficaz. En ese caso, solamente queda emplear los resultados para proyectar tus campañas.

Máster 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 atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha producido una impresionante cantidad de datos muy valiosos para planificar estrategias de negocios. Debido a ello, tener conocimientos en Big Data se ha convertido en un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos privados: adquirir conocimientos para manejar grandes conjuntos de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: independientemente del cargo que realices, aprender a manejar la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más atractivo para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones claves que se toman se hacen apoyadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, sí es una magnífica forma de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los puestos más demandados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con ciertas capacidades que les ayudan a recopilar y estudiar los datos, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una fantástica herramienta de análisis de datos, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar e interpretar grandes cantidades de datos con mucha exactitud.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se ubican en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más buscadas. Por esta razón, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la imaginación es crucial en este terreno. La mayor parte del Big Data se enfoca en tener ideas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de la información, que consiste en transformar grandes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.