Máster en estadística aplicada y análisis de datos

Máster en estadística aplicada y análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desplegar un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas adecuadas puede reportarnos multitud de beneficios para nuestro estudio, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y respaldadas en datos reales.
• Comprensión más amplia de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar obstáculos de productividad que requieren medidas.
• Mejor entendimiento del avance económico del negocio.
• Mayor conciencia del riesgo, ayudando a la implementación de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede observarse de manera visual, permitiendo optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha probado que reduce los costes y, por tanto, aumenta las ganancias.

Actualmente, numerosos sectores emplean el análisis de datos para obtener información que pueda servir de guía para determinar qué campañas desplegar en función de las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa especialmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los usuarios, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también implementarse en la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos alumnos y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy interesante en el ámbito de los negocios para disfrutar de un ambiente agradable entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

Máster en estadística aplicada y análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si queremos obtener datos relevantes, es esencial que los analicemos, y para ello, podemos aplicar diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen mostrarse de manera verbal y, en ciertas ocasiones, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y el modo más habitual de de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los analistas buscan patrones comunes en las observaciones que se van haciendo mientras recogen los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de forma numérica y se apoyan en resultados evidentes.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data busca alcanzar una conclusión tomando en consideración exclusivamente la información que el especialista ya conoce. La manera en la que recopila los datos tiene que estar relacionada con el modo en el que tiene pensado analizar y utilizarla. Pero también debe comprobar que los datos extraidos sean fiables y reales. En este sentido, la táctica más aplicada por los expertos son los cuestionarios online, ya que permiten un gran ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con diferentes métodos de Big Data 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 transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es descubrir tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procedimientos operativos y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a encontrar conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se enfoca en la identificación y el uso de tendencias y patrones para definir estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

Al hablar Big Data, es indispensable tener claro cuál es el orden que hay que seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este procedimiento cuenta con cinco pasos esenciales:

1. Formular las preguntas: comienza eligiendo las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y concisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza el tipo de información que necesitas extraer.
   • Determina cómo medirlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos es igual de importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, ya que el proceso de medición desautorizará o respaldará el análisis posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta claramente establecida y sus metas de medición marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Determina qué datos vas a poder recoger y el modo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de hacer un análisis detallado de los datos. Identifica tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta inicial y ayudan a enfrentar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión eficaz. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para crear tus estrategias.

Máster en estadística aplicada y análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como las que no. La digitalización de los datos de los productos y usuarios ha producido una gran profusión de datos muy valiosos para planificar estrategias de negocios. Así pues, saber de Big Data es actualmente algo muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: adquirir conocimientos para manejar grandes volúmenes de datos resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si tenemos que consentir o no que sean usados.
• Mejorarás tu perfil en la carrera tecnológica: independientemente del cargo que desempeñes, saber manejar la información y a visualizarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu perfil será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones claves que se toman se hacen basadas en datos tangibles. Con lo cual, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a este terreno, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los roles más valorados por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen ciertas capacidades que les ayudan a recoger y estudiar la información, de forma que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de datos, pero el auténtico maestro es un lenguaje informático llamado Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar e interpretar enormes volúmenes 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 ubican en el Top 3 de las capacidades tecnológicas más buscadas. Por este motivo, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y sueldos que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo creas, la imaginación es imprescindible en este terreno. Un alo porcentaje del análisis de datos se centra en tener propuestas creativas sobre la manera de responder a una cuestión compleja o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos estén siempre a disposición para que todos los departamentos puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de la información, cuya finalidad es convertir grandes conjuntos de información en infografías y gráficos que la gente pueda entender.