Curso Analítica de Datos
Enviado por Pablo261002 • 17 de Enero de 2023 • Apuntes • 6.831 Palabras (28 Páginas) • 74 Visitas
Introduccion al curso
Bienvenido a este curso de introducción a la Analítica de Datos, el primero de una serie de cursos
diseñados para prepararte para una carrera como analista de datos junior.
Citando un informe de consultoría Forrester sobre el poder de los datos para transformar los negocios:
"Los negocios de hoy en día reconocen el valor sin explotar de los datos y de la analítica de datos como un factor crucial
para la competitividad empresarial.
Para impulsar sus iniciativas de datos y análisis, las empresas están contratando y capacitando a la gente.
Están expandiendo sus equipos y creando centros de excelencia para establecer una práctica multifacética
de datos y de análisis en sus organizaciones".
Junto con esto, hay un desajuste significativo entre la oferta y la demanda de analistas de datos capacitados,
lo que hace que sea una profesión muy buscada y bien pagada.
Se puede optar por dominar el análisis de datos como una carrera profesional o aprovecharlo como un escalón
para diversificarse en otras profesiones relacionadas con los datos, como la ciencia de los datos, la ingeniería de datos, el análisis de
negocios y la Analítica de Inteligencia de Negocios.
Este curso es para ti si eres un recién graduado de cualquier carrera, un profesional en activo
que esté planteándose un cambio a mitad de su vida profesional, un responsable de la toma de decisiones basadas en datos o desempeñas cualquier función relacionada con
el análisis.
El curso presenta los conceptos, procesos y herramientas básicos que necesitas para entrar
en el análisis de datos o incluso para reforzar tu papel actual como responsable de la toma de decisiones basadas
en datos.
Te dotará de un entendimiento del ecosistema de los datos y de los fundamentos del
análisis de datos, como recopilación de datos, preparación, minería, análisis y visualización de datos.
También podrás experimentar Un día en la vida de un analista de datos.
Analistas de datos en activo comparten su experiencia de entrada en este campo.
Opciones profesionales y vías de aprendizaje que puedes valorar y lo que los contratadores buscan en un
analista de datos.
También comparten sus conocimientos y buenas prácticas sobre algunos de los aspectos del proceso de análisis
de datos.
Lo que nos espera es realmente emocionante, tanto para este campo como para ti como analista de datos.
Así que, ¡felicidades por haber elegido este viaje y buena suerte!
Ecosistema de datos moderno
Citando un informe de Forbes de 2020
sobre los datos en la próxima década,
"El constante aumento de
las velocidades de procesamiento de datos y del ancho de banda,
la invención ininterrumpida de nuevas herramientas para crear,
compartir y consumir datos,
y la constante adición de
nuevos creadores y consumidores de datos en todo el mundo,
garantizan que el crecimiento en datos continúe imparable.
Los datos generan más datos en un ciclo virtuoso constante".
Un ecosistema de datos moderno
incluye toda una red de entidades interconectadas,
independientes y en continua evolución.
Incluye datos que deben
integrarse a partir de fuentes dispares,
diferentes tipos de análisis y
conocimientos para generar comprensión.
Partes interesadas activas para colaborar y actuar
sobre las percepciones generadas, y herramientas,
aplicaciones e infraestructura para almacenar,
procesar y difundir los datos según sea necesario.
Comencemos con las fuentes de datos.
Los datos están disponibles en una variedad de
conjuntos de datos estructurados y no estructurados,
que se encuentran en texto, imágenes, vídeos, secuencias de clics,
conversaciones de usuarios, plataformas de redes sociales,
la Internet de las cosas o dispositivos IoT,
eventos en tiempo real que transmiten datos, bases de datos heredadas
y datos obtenidos de
proveedores de datos y organismos profesionales.
Nunca antes las fuentes habían sido
tan diversas y dinámicas.
Cuando se trabaja con tantas
fuentes de datos diferentes,
el primer paso es sacar una copia de los datos de
las fuentes originales a un repositorio de datos.
En esta etapa, sólo se trata de adquirir
los datos que se necesitan trabajando con formatos de datos,
fuentes e interfaces mediante
los que se pueden extraer estos datos.
La fiabilidad, seguridad e integridad de los datos que se están
adquiriendo son algunos de
los retos que se afrontan en esta etapa.
Una vez que los datos en bruto están en un lugar común,
es necesario organizarlos, limpiarlos
y optimizarlos para que los usuarios finales puedan acceder a ellos.
Los datos también tendrán que ajustarse a
los cumplimientos y los estándares que se aplican en la organización.
Por ejemplo, ajustarse a las directrices que
regulan el almacenamiento y la utilización de datos personales,
como los relativos a la salud, la biometría o
los datos sobre el hogar en el caso de los dispositivos IoT.
Otro ejemplo es la adhesión a las tablas de
datos maestros dentro de la organización para
garantizar la normalización de los datos maestros en todas
las aplicaciones y sistemas de una organización.
Los principales retos en esta etapa podrían consistir
en la gestión de datos y la colaboración con
repositorios de datos que ofrezcan una gran disponibilidad,
flexibilidad, accesibilidad y seguridad.
Por último, tenemos
nuestras partes interesadas empresariales: aplicaciones, programadores,
analistas y casos de uso de ciencia de los datos,
todos sacando estos datos del
repositorio de datos de la empresa.
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