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El análisis de datos es la disciplina dedicada a la recopilación, procesamiento y análisis de datos para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas. Esta disciplina abarca desde la interpretación de datos numéricos y categóricos hasta el uso de técnicas avanzadas como el Machine Learning o aprendizaje automático para identificar patrones y prever tendencias.
El análisis de datos es fundamental para la sociedad y la economía modernas, ya que no solo facilita la toma de decisiones basada en evidencia en diversos sectores como el empresarial, el sanitario, el educativo y el gubernamental, sino que también asegura la eficiencia y optimización de procesos en tiempo real.
Además de ser una interesante y prometedora línea de carrera, a un nivel más introductorio es un excelente complemento para muchas profesiones/trabajos/roles/rubros.
En resumen, la aplicación del análisis de datos se adapta a diferentes perfiles, intereses, habilidades y escenarios, lo que lo convierte en un aprendizaje muy útil para cualquiera.
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Pequeñas y Micro Empresas: Para emprendedoras y negocios familiares. Análisis de ventas, optimización de inventarios, segmentación de clientes, análisis de competencia, etc.
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Productividad General: Para oficinistas y trabajo administrativo. Automatización de reportes, análisis de eficiencia operativa, seguimiento de KPIs, etc.
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Marketing y Publicidad: Análisis de campañas, segmentación de audiencia, predicción de tendencias de mercado, análisis de sentimientos en redes sociales, etc.
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Recursos Humanos: Análisis de rotación de empleados, evaluación del desempeño, análisis de satisfacción laboral, etc.
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Educación: Análisis del rendimiento académico, personalización del aprendizaje, predicción de abandono escolar, análisis de la eficacia de métodos educativos, etc.
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Atención al Cliente: Análisis de feedback, segmentación de clientes, optimización de tiempos de respuesta, análisis de satisfacción del cliente, etc.
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Finanzas y Contabilidad: Detección de fraudes, análisis de riesgo, predicción de ingresos, optimización de portafolios, etc.
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Salud: Análisis de registros médicos, predicción de brotes de enfermedades, personalización de tratamientos, análisis de la eficacia de intervenciones médicas, etc.
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Gestión de Proyectos: Análisis de riesgos, seguimiento de progreso, optimización de recursos, evaluación de resultados, etc.
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Comercio y Retail: Análisis de comportamiento de compra, optimización de precios, gestión de inventarios, análisis de la efectividad de promociones, etc.
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Servicios de Hostelería y Turismo: Análisis de tendencias de viaje, segmentación de clientes, optimización de operaciones, análisis de comentarios y reseñas, etc.
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etc.
Esfuerzo hasta la competencia mínima: 😅😅😅
⚫ Bloque Introductorio, indispensable
Esta introducción busca proporcionarte una comprensión clara y concisa de lo que trata esta disciplina, en un formato flexible y con poco compromiso. En tan solo 2 semanas, dedicando aproximadamente 5 horas por semana a tu propio ritmo, explorarás los conceptos básicos y tendrás la oportunidad de aplicar parte de lo aprendido en un reto o mini proyecto práctico.
Lo que aprenderás:
◼️ Módulo 1: Conocimiento fundamental en formato de lecturas, videos, etc. + reflexión y participación en comentarios y foros de discusión.
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¿Qué es exactamente?
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¿Para qué sirve en la vida cotidiana de la gente?
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¿Cuáles son las herramientas, tecnologías o métodos clave que se utilizan?
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¿Qué perspectivas y oportunidades existen?
◼️ Módulo 2: Conocimiento fundamental en formato de lecturas, videos, etc. + reflexión y participación en comentarios y foros de discusión + trabajo en un reto práctico.
Te proponemos la aplicación de parte de lo aprendido, y la reflexión sobre tu propio proceso de autoaprendizaje y motivación para continuar.
⚫ Habilidad (H): Análisis exploratorio
La habilidad de hacer un análisis exploratorio de datos (AED) es una etapa crucial que tiene como objetivo obtener una comprensión inicial y general de los datos antes de aplicar técnicas o métricas. Es una práctica común en la ciencia de datos y la estadística, y se utiliza para descubrir patrones, tendencias, relaciones y anomalías en los datos de manera exploratoria e informal.
⚫ Habilidad (H): Técnicas de análisis 1
Las técnicas de análisis pueden ser muy variadas, pues dependen del problema que se pretende solucionar, incluso se pueden utilizar distintas técnicas combinadas para llegar a un resultado o profundizar los hallazgos. En este caso vamos a aprender una técnica de análisis para segmentar clientes a través de lo que se conoce como RFM.
Un dashboard o panel de control es una herramienta de visualización de datos que proporciona una representación gráfica y resumida de información relevante y, en muchos casos, actualizada en tiempo real. Es una interfaz gráfica que presenta de manera clara y concisa métricas, indicadores clave de rendimiento (KPI), tendencias y otros datos importantes en un solo lugar. Aprenderás a crear un dashboard con los resultados de tu análisis. Trabajarás en Looker Studio/Power BI (revisar Mire)