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Un curso de analista de datos para integrarse al sector TI

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Hoy en día el análisis de datos es de suma importancia para las empresas. La gran cantidad de información que existe permite extraer predicciones que ayudan a todo negocio para tomar decisiones comerciales cada vez más inteligentes. Por lo tanto el analista de datos resulta fundamental en cualquier giro empresarial. 

El análisis de datos es una carrera profesional con muchas oportunidades. Aquí te contamos las técnicas que utiliza esta área de TI y por qué el curso de analista de datos de TripleTen es tu mejor opción para conseguir un trabajo en este sector.

¿Cómo utilizan el análisis de datos las empresas? 

El análisis de datos está en todas partes. Por ejemplo, un banco puede utilizar el análisis de datos para entender los hábitos de consumo de sus clientes, en qué productos y servicios gasta su dinero y qué línea de crédito le pueden autorizar.

Otro ejemplo son las empresas de comercio electrónico. Con el análisis de datos pueden examinar el tráfico en su sitio web y deducir patrones de navegación que determinen qué cliente es más probable de comprar un producto o servicio.

Otras empresas como las de bienes de consumo pueden optimizar a través del análisis de datos sus cadenas de suministro. Pueden deducir cuándo y en qué volúmenes reabastecen a un minorista según el almacenamiento y la frecuencia con la que se venden sus productos.

Estos son apenas algunos ejemplos de lo que se puede hacer con el análisis de datos. Para hacer un análisis efectivo y manejar todas las herramientas que necesitas es imprescindible que tomes un curso de analista de datos. TripleTen te ofrece una formación completa que te abrirá las puertas a esta carrera en solamente siete meses. 

Un curso de analista de datos que te enseña cómo trabajar con Big Data

El analista de datos debe de saber extraer información del Big Data: una gran cantidad de información que las empresas almacenan en sus bases de datos. El Big Data es para el analista de datos su fuente de trabajo. Según el objetivo que le sea asignado, el analista de datos utiliza diferentes herramientas como Python, R, Talend o Apache Spark para llegar a conclusiones. Sin embargo, el análisis de datos siempre se divide en etapas: 

  • Recopilación. En esta etapa el analista de datos recopila información de diversas fuentes. Es importante que en esta etapa sepa cuál es el objetivo de su análisis, pues así elegirá los datos que utilizará.
  • Limpieza. El analista de datos pasa la información a un formato adecuado y se asegura que el conjunto elegido no tenga errores. Elimina cualquier información duplicada, corrupta o inservible para su análisis.
  • Análisis. Aquí es donde sucede la magia. El analista de datos usa diversas herramientas y técnicas para abstraer de la información conclusiones, tendencias y predicciones. En caso de que la información analizada no sea suficiente para llegar a su objetivo regresa a la etapa de recopilación.
  • Visualización. El analista de datos hace un informe y visualiza la información encontrada en diagramas o gráficos. Es importante que en esta etapa genere un resumen de sus hallazgos que sea fácilmente comunicable a cualquier otra persona.

Aprender análisis de datos implica aprender a pensar como un analista de datos. El bootcamp de TripleTen te enseña todas las intuiciones y herramientas que necesitas saber para dominar el Big Data. Su curso de tan solo siete meses te acompaña con excelentes tutores y te ofrece una plataforma altamente interactiva que hará más fácil tu proceso de aprendizaje.

El curso que te enseña los diferentes tipos de análisis de datos que existen

El analista de datos sabe utilizar diferentes métodos para transformar la información a su alcance en decisiones comerciales inteligentes. Según su objetivo pueden hacer diferentes tipos de análisis: 

  • Textual. Un tipo de análisis que consiste en abstraer de un conjunto de datos textuales diversa información. 
  • Estadístico. Un tipo de análisis que consiste en utilizar datos previamente almacenados para comprender el pasado y tratar de entender el presente. 
  • Diagnóstico. Es un tipo de análisis que consiste en utilizar del análisis estadístico para comprender las causas de un evento en particular. 
  • Predictivo. Un tipo de análisis que intenta determinar lo que pasará a futuro. Depende mucho de la información que se tiene almacenada y de los análisis previos que se hayan hecho. 
  • Prescriptivo. Un tipo de análisis que consiste en una combinación de todos los anteriores. Se utiliza para resolver un problema o tomar una decisión. 

El curso online de TripleTen es sumamente flexible y te garantiza un trabajo en el análisis de datos al terminar. Si quieres un cambio de carrera profesional no lo pienses más y únete a su bootcamp en línea. 

Un curso de analista de datos único 

Las carreras TI tienen grandes beneficios: un sueldo por encima del promedio, la posibilidad de trabajar de forma remota y la cantidad de oportunidades laborales que existen en el sector. El curso de Tripleten te forma como analista desde cero, sin necesidad de experiencia previa. Con la ayuda de orientación profesional, TripleTen te garantiza un trabajo en el análisis de datos en máximo seis meses después de tu graduación. ¡No lo pienses más e inicia tu nueva profesión hoy con este curso online! Ingresa a https://tripleten.mx/ y utiliza el código promocional FUTURO30 para conseguir un 30% de descuento en tu curso.