¿Qué es el análisis de datos básicos?

¿Sabías que la ciencia de datos y las posiciones de análisis son a menudo las más difíciles de llenar para una empresa? Gracias a la explosión de la demanda de profesionales de datos, hay un montón de trabajos de analista de datos abiertos, y no suficientes candidatos para llenarlos.

¿Traducción? El análisis de datos es un campo emocionante para entrar y las perspectivas de carrera son increíbles.

Ahora, sólo para aclarar un concepto erróneo común de la derecha del bate: usted no necesita ser un genio de matemáticas / ciencias de la computación / codificación para aprender análisis de datos o la tierra de un trabajo.

Pero, ¿cómo sabes si el análisis de datos es algo que podría interesarte? ¿Y cómo puedes empezar a aprender análisis de datos e iniciar una carrera si no tienes antecedentes?

En este post patrocinado con Udemy , le diremos todo lo que necesita saber sobre cómo empezar con el análisis de datos. ¿Qué es el análisis de datos? ¿Por qué es importante el análisis de datos? ¿Qué posibles trabajos de analista de datos están disponibles en el campo? ¿Cómo puedes empezar a aprender análisis de datos y averiguar qué herramientas y habilidades de análisis de datos necesitarás para conseguir un trabajo? ¿Qué cursos de análisis de datos para principiantes existen?

¡Saltemos a la derecha!

Divulgación: Este post es patrocinado por Udemy y también soy un afiliado para ellos. Si usted compra un curso de Udemy a través de los enlaces en esta página, puedo obtener una pequeña comisión para remitirte. ¡Gracias!

¿Qué es el análisis de datos?

En resumen, el análisis de datos implica clasificar a través de cantidades masivas de información no estructurada y obtener información clave de ella. Estas ideas son enormemente valiosas para la toma de decisiones en empresas de todos los tamaños.

Una nota rápida aquí: análisis de datos y ciencias de los datos No son lo mismo. Aunque pertenecen a la misma familia, la ciencia de los datos es típicamente más avanzada (mucho más programación, creación de nuevos algoritmos, construcción de modelos predictivos, etc.).

He aquí una introducción al proceso de análisis de datos:

Definir la pregunta u objetivo detrás del análisis: ¿qué estás tratando de descubrir?
Recopila los datos adecuados para ayudar a responder a esta pregunta.
Realizar la limpieza de datos / forcejeo de datos para mejorar la calidad de los datos y prepararlos para el análisis y la interpretación – obtener datos en el formato correcto, deshacerse de datos innecesarios, corregir errores de ortografía, etc.
Manipular los datos utilizando Excel o Hojas de cálculo de Google . Esto puede incluir trazar los datos, crear tablas de pivote, y así sucesivamente.
Presente estos datos de manera significativa: gráficos, visualizaciones, gráficos, tablas, etc. Los analistas de datos pueden informar de sus conclusiones a los directores de proyectos, los jefes de departamento y los ejecutivos empresariales de nivel superior para ayudarlos a tomar decisiones y detectar patrones y tendencias.

¿Es difícil el análisis de datos? Bueno, la gran cosa sobre el análisis de datos es que es más de un papel de nivel de entrada, lo que significa que se puede saltar directamente con el conocimiento básico después de tomar algunos cursos de análisis de datos para principiantes y afilar algunas habilidades clave. (¡Por supuesto, ciertamente no te dolerá si ya tienes experiencia con codificación, matemáticas o estadísticas!)

Convertirse en un analista de datos también puede abrir la puerta a carreras lucrativas como la ciencia de datos y la ingeniería de datos (por nombrar sólo algunos) a medida que adquiere más experiencia en el trabajo.

Tipos de análisis de datos

¿Cuál es el objetivo clave del análisis de datos? Eso depende de qué tipo de habilidades de análisis de datos que está utilizando. Aquí hay cinco tipos de análisis de datos.

Análisis descriptivo: La analítica descriptiva está diseñada para responder a la pregunta “¿Qué pasó?” El objetivo de la analítica descriptiva es resumir los datos de una manera significativa y descriptiva, no hacer predicciones. Ejemplos de ello son los informes mensuales de ingresos y los tableros de control de KPI.

Análisis exploratorio: El análisis exploratorio se sumerge un poco más en la analítica descriptiva, esquiando para detectar patrones y tendencias en los datos. Otra manera de pensar en esto es la fase inicial de la investigación.

Análisis diagnóstico: Toma las ideas encontradas de análisis descriptivo y exploratorio e investiga más para encontrar las causas.

Análisis predictivo: Este tipo a menudo es utilizado más por los científicos de datos, en lugar de analistas de datos. Utiliza datos, estadísticas y algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para determinar la probabilidad de resultados futuros basados en datos. Ejemplos de ello son las previsiones de ventas y la evaluación de riesgos.

Análisis preceptivo: Toma las percepciones encontradas de todos los tipos de análisis de datos (descriptiva, exploratoria, diagnóstica, predictiva) para determinar el mejor curso de acción.

Por qué debe aprender habilidades de análisis de datos

Entonces, ¿por qué es una gran idea aprender análisis de datos y seguir una carrera en este campo? Parece apropiado que nos fijamos en los datos para averiguar!

Se prevé un crecimiento del empleo para los profesionales de los datos : El Crecimiento previsto del empleo para analistas de investigación de mercado (otro término para analistas de datos) entre 2020-2030 es del 25%, basado en datos de la Oficina de Estadísticas Laborales. Esa es una cantidad significativa de nuevas posiciones que se están creando.
Análisis de datos está en demanda: De acuerdo con Digital Learning Academy, creadores de Introducción al análisis de datos y estadísticas utilizando SQL , “Hay una demanda para las personas que pueden utilizar los datos para realizar informes y análisis, ayudando así a las empresas y organizaciones a tomar decisiones importantes y críticas.”
Los roles de datos tienen salarios más altos que el promedio: Los analistas de datos se pagan bien incluso si no continúan a la ciencia de datos o la ingeniería! ¿Cuánto ganan los analistas de datos? Según la escala de sueldos , los analistas de datos de nivel inicial recibirán un salario anual de entre 40.000 y 73.000 dólares (un promedio de 57.000 dólares). Los analistas senior de datos pueden subir eso hasta 83.000 dólares .
Hay una ventaja competitiva : Según Ian Littlejohn, instructor de Introducción completa al análisis de datos empresariales , “La capacidad de hacer preguntas sobre sus datos es una poderosa ventaja competitiva, lo que resulta en nuevas corrientes de ingresos, una mejor toma de decisiones y una mayor productividad”.

Carreras populares que confían en el análisis de datos

Una cosa realmente genial acerca de la adquisición de habilidades de análisis de datos es que no te encierran en una sola carrera. Claro, podrías convertirte en analista de datos y quedarte allí durante décadas si te gusta, pero también existe la libertad de pivotar en otras direcciones si lo eliges.

1. Analista de datos

En primer lugar, vamos a mirar un poco más a los roles de analista de datos reales para una explicación general de cómo hacer el análisis de datos.

¿Qué es un papel de análisis de datos?

Lo básico del análisis de datos es recuperar y reunir grandes volúmenes de datos, organizarlos y convertirlos en información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y llegar a conclusiones. Para compartir sus hallazgos con los responsables de las decisiones empresariales, un analista (o especialista en visualización de datos) puede crear gráficos, gráficos, etc. En resumen: toman datos sin valor y producen resultados significativos y factibles.

Por ejemplo, un analista de datos podría tomar una cantidad abrumadora de información recopilada de miles de encuestas de clientes (o mirar las compras de clientes anteriores, etc.), limpiarlo, y producir informes y representaciones visuales de los datos para identificar formas de mejorar el producto de la empresa/aumentar los ingresos (ya sea una aplicación, fabricante de automóviles de lujo, supermercado, etc.)

Datos rápidos sobre los trabajos de analista de datos:

Usted puede trabajar en una amplia variedad de industrias como la salud, finanzas, marketing, comida rápida, TI minorista, etc. ¡Lo que sea que te interese!
La demanda ha explotado para los analistas de datos porque estamos creando cada día más nuevos datos. Por ejemplo, los procesos de Google 40.000+ consultas de búsqueda cada segundo en promedio (3,5 millones de búsquedas al día, 1,2 billones de búsquedas al año). ¡Y esto sigue subiendo!

2. Analista de operaciones

¿Qué hacen los analistas de negocios?

Identifican pautas significativas en los datos para impulsar las decisiones de las empresas, trabajando en estrecha colaboración con los vicepresidentes de las empresas y el personal directivo superior. Sus funciones pueden incluir predicciones, optimizaciones, gestión de riesgos, etc.

Datos rápidos sobre el análisis de negocios como carrera:

A Analista de negocios se ocupa principalmente de las operaciones cotidianas de un negocio y de cómo ajustar los procesos de negocio
Excelente si usted está interesado en / tiene un conocimiento en negocios o finanzas

3. Product Manager

¿Qué hacen los gerentes de productos?

Los gerentes de productos poseen y guían el éxito de los productos desde la concepción hasta el lanzamiento. Cada etapa requiere análisis de datos! Usted debe analizar el mercado de tendencias y problemas para resolver, aprovechar los datos para determinar cómo mejorar las características, y averiguar cómo hacer que el producto aún mejor en versiones posteriores.

Datos rápidos sobre la gestión de productos como una carrera:

Todas las empresas tienen productos (¡los servicios cuentan!). Esto abre un montón de posibilidades en cuanto a qué industria o tipo de empresa se puede trabajar en
Ideal para aquellos que vienen de un fondo orientado al cliente como usted puede entender mejor a los usuarios

5. Analista cuantitativo

¿Qué hacen los analistas cuantitativos?

Los analistas cuantitativos (“cuantidades”) son profesionales del análisis de datos que trabajan en el sector financiero, aprovechando datos y modelos de datos para gestionar el riesgo, predecir cambios en la valoración de acciones y bonos y tomar decisiones de inversión basadas en datos.

Cómo aprender análisis de datos para principiantes: 5 habilidades y cursos clave

Cada una de las habilidades de análisis de datos a continuación se basará en el siguiente, así que no se preocupe por aprender todo a la vez. Hay algunos que usted puede aprender ahora mismo a través de cursos de analista de datos en Udemy, y otros que usted puede aprender y mejorar en el trabajo.

Aquí están las habilidades/herramientas más comunes que necesitará para obtener una carrera en el análisis de datos o aumentar sus habilidades de análisis de datos para ayudar en otro papel! Además, los cursos de análisis de datos donde puedes empezar a aprenderlos.

¡Tenga en cuenta que los precios que se enumeran a continuación pueden cambiar en el futuro!

Habilidad de análisis de datos #1: Excel (Spreadsheets)

Lo que es: Microsoft Excel es un programa de hoja de cálculo que le permite realizar análisis de datos complejos. Las tablas de pivote integradas de Excel son una de las herramientas analíticas más populares.

¿Por qué aprenderlo? : Según Diego Fernández, instructor de Excel para el análisis de datos: nivel básico a experto , “Aprender Excel es esencial para cualquier carrera profesional o académica basada en el análisis de datos. Es el software de análisis de datos más utilizado tanto profesional como académicamente y es una base sólida antes de aprender cualquier otro.”

“Este es un gran curso. Usted puede sentirse confiado poniendo esta habilidad en su curriculum vitae después de tomar este curso. Las conferencias son en profundidad y fáciles de seguir. Recomiendo encarecidamente este curso a cualquiera que quiera no sólo aprender PivotTables, sino convertirse en un verdadero experto.” – Monique Chin

Habilidad de análisis de datos #2: SQL (lenguaje de base de datos)

Lo que es: SQL (Structured Query Language) es un lenguaje utilizado para interactuar con bases de datos que almacenan datos, lo que nos permite recuperar datos de forma rápida y sencilla.

¿Por qué aprenderlo? SQL le permite realizar operaciones en millones de filas de datos. Es la 2a habilidad más demandada para trabajos de análisis de datos (¡sólo después del propio análisis de datos!)

Lo que cubre este curso de analista de datos: Aprenderás SQL en el mundo real (no sólo la teoría en abstracto, sino las habilidades reales que puedes empezar a usar inmediatamente), así como cómo encontrar información de clientes/negocios procesables y tomar decisiones basadas en datos.

Dato curioso: Este curso ha sido tomado por los empleados de marketing en Google, Facebook, Amazon, Lyft, y Udemy!

Nivel de cualificación: Principiante

Lo que aprenderás: SQL, incluido MySQL

• El curso incluye:

3.5 horas de vídeo a la carta
Acceso durante toda la vida
5 conferencias extra

Lo que dicen los estudiantes del pasado:

“Muy comprensible y práctico. Fue capaz de hacer algunos casos de uso del mundo real en mi trabajo después del primer par de lecciones. Maravillosa introducción a SQL con instructores muy atractivos. ¡Cudos!” – Rimvydas Jančiauskas

Habilidad de análisis de datos #3: R (Lenguaje de programación)

Lo que es: R es un lenguaje de programación para computación estadística y gráficos. Se utiliza ampliamente entre estadísticos, mineros de datos, analistas de datos, analistas de negocios y científicos de datos para desarrollar software estadístico, análisis de datos, aprendizaje automático, etc.

¿Por qué aprenderlo? Según Arpan Gupta, instructor de Programación R para Análisis de Datos y Visualización de Datos , “R le da a los aspirantes a analistas y científicos de datos la capacidad de representar conjuntos complejos de datos de una manera impresionante.” R ha sido adoptado por muchas empresas de alto perfil como Google y Facebook como el lenguaje de elección para analizar datos.

Qué cubre este curso de análisis de datos: Proporciona una base sólida para llevar a cabo tareas prácticas de análisis de datos estadísticos de la vida real en R, uno de los marcos de análisis de datos más populares y gratuitos.

Habilidad de análisis de datos #4: Visualización de datos

Lo que es: La visualización de datos ayuda a los principales responsables de la toma de decisiones en un negocio (generalmente ejecutivos senior no tecnológicos) ver análisis presentados visualmente en gráficos, gráficos, etc. para que puedan identificar tendencias y patrones y comprender información compleja.

¿Por qué aprenderlo? Si eres creativo, esta puede ser la habilidad perfecta para aprender. Aprendizaje visualización de datos puede darle una ventaja sobre otros solicitantes de empleo ya que los empleadores están buscando personas que entiendan tanto la ciencia como el arte detrás del análisis de datos.

Lo que cubre este curso de analista de datos: Todo lo que necesita para iniciar su propio proyecto de visualización de datos, incluyendo tipos de gráficos básicos y avanzados y la psicología de la visualización con principios de Gestalt.

Lo que aprenderás: Cómo utilizar Power BI para analizar datos y crear y publicar gráficos atractivos en tan solo unos minutos.

• El curso incluye:

20 horas de vídeo a la carta
23 artículos
116 recursos descargables
Acceso durante toda la vida

Lo que dicen los estudiantes del pasado:

“Este es un muy buen curso para aprender PowerBI. La explicación del maestro es muy clara, el ritmo de las conferencias es fácil de seguir. Estoy muy satisfecho con el curso. Puedo recomendar este curso a cualquiera que le guste aprender PowerBI.” – Menno V.

Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos

Vamos a terminar con algunas preguntas y respuestas comunes sobre el aprendizaje de análisis de datos!

¿El análisis de datos es lo mismo que el análisis de datos?

Los términos “análisis de datos” y “análisis de datos” se utilizan a menudo indistintamente, pero hay es una pequeña distinción. Análisis de datos es un término que se utiliza generalmente para referirse al amplio campo de uso de datos para tomar decisiones de negocios — es un término que se refiere a una disciplina. El análisis de datos, mientras tanto, es un subconjunto de análisis de datos y es un término utilizado para describir el proceso de la obtención de información a partir de los datos. Dicho esto, los trabajos de analista de datos tienden a caer bajo ambos paraguas.

¿Es difícil el análisis de datos?

El análisis de datos es típicamente más fácil que la ciencia de datos, ya que generalmente no requiere habilidades avanzadas de programación o matemáticas avanzadas. El hecho de que el análisis de datos sea o no duro depende de sus habilidades naturales (es decir, ¿es bueno con los números? ¿Eres un solucionador natural de problemas?), cualquier habilidad transferible que hayas aprendido de carreras anteriores y más. En general, cuando se compara con otros roles tecnológicos, el análisis de datos es a menudo más fácil de introducir.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos es importante porque sin él, las empresas se enfrentarían a montañas de datos sin manera de darle sentido. El análisis de datos ayuda a las empresas a mejorar y optimizar en función del pasado. Esto conduce a mejores beneficios, más clientes, una reducción de errores, prácticas más eficientes, etc.

¿Cuáles son las principales habilidades de análisis de datos necesarias?

Las habilidades necesarias para una carrera en el análisis de datos incluyen: Excel, SQL, visualización de datos, y a veces R/Python. Otras compañías pueden requerir que sus analistas de datos conozcan Power BI y Tableau.

Conclusión: ¿Qué es el análisis de datos? Es el futuro

Las empresas de hoy están siendo inundadas de datos, y necesitan desesperadamente analistas de datos capaces de darle sentido a ellos. A medida que el Internet de las Cosas entra en su propio, esas necesidades sólo se multiplicarán.

Si no estás seguro de qué dirección tomar en tecnología, es una buena idea aprender análisis de datos como punto de partida. Las grandes empresas mundiales son ya nombrando a los principales responsables de los datos (CDO) , mostrando hasta qué punto se están tomando en serio la gestión de datos. Alguien que comienza a perseguir una carrera de datos hoy podría estar en una posición muy lucrativa en muy poco tiempo.

¡Oye! Soy el creador de Learn to Code With Me, un blog para principiantes que se enseñan a codificar. Érase una vez, yo era digitalmente poco entendido. Pero ya no. Descubre cómo cambié mi vida por enseñándome habilidades digitales aquí .