Análisis de Datos

El mundo de la tecnología está en constante evolución, y se requiere mucha colaboración entre equipos para muchos proyectos digitales. Ya sea que un equipo esté trabajando en un sitio web de comercio electrónico, una aplicación o una nueva pieza de software, generalmente se requerirá mucho intercambio de información. Dependiendo del tipo de sitio web o software en el que un desarrollador esté trabajando, necesitará datos e información para construirlo y mantenerlo. Y ahí es donde entra en juego un analista de datos. Ya sea midiendo el volumen de búsqueda de palabras clave, analizando el número de visitas al sitio web en un mes determinado o examinando las razones detrás de la tasa de rebote, la forma en que los desarrolladores web trabajan con los analistas de datos varía de un proyecto a otro. Los analistas de datos pueden trabajar con cualquier miembro del equipo en una empresa y proporcionar información relacionada con diferentes aspectos del negocio. Estos configuran y trabajan con programas y herramientas para extraer datos y producir informes. Luego comparten sus ideas con todos los equipos relevantes dentro de la empresa. Para un desarrollador web, factores como el tráfico del sitio web y el comportamiento del usuario mientras está en el sitio web son importantes. Estas son consultas típicas sobre las que preguntarán a un analista.

Para progresar en el mundo de los negocios modernos, cuantos más conocimientos y habilidades tecnológicas tengas en tu haber, mejor que mejor. Por eso, necesitas un conocimiento detallado en campos como el diseño web, el desarrollo web, la ciberseguridad o el análisis de datos (DA).

Sectores como salud, viajes y hotelería han tomado recientemente un gran interés en el análisis de datos (DA). Los datos recopilados por estos sectores se utilizan para sacar conclusiones y tomar decisiones cruciales. Para ser analista de datos no necesitas pasar cuatro años en la universidad.

La minería de datos y el análisis son fundamentales para el rendimiento de una organización. La ventaja competitiva de una organización está determinada por su capacidad para explotar los datos. Los datos se refieren a diferentes números y valores recopilados. Después del procesamiento, se convierten en información real en la que se puede confiar para la toma de decisiones. El análisis de datos y la minería de datos están relacionados y se combinan para optimizar el rendimiento de las empresas.

Volver a estudiar una carrera en desarrollo web o análisis de datos es más que un cambio en la forma en que trabajas. Para muchas personas, aprender técnicas de análisis de datos puede cambiar totalmente la forma en que ven el mundo, con consecuencias que van mucho más allá de sus tareas profesionales. Si eliges un cambio de carrera hacia el análisis de datos, puedes esperar un salario interesante, muchas opciones sobre dónde trabajar, para quién trabajar e incluso cuántas horas trabajas. Todo esto está prácticamente garantizado. Pero en este artículo, veremos los beneficios que obtendrás que son mucho más importantes. Así que vamos a sumergirnos y explicar lo que queremos decir.

Evelyn nació en Argentina pero lleva viviendo en Madrid desde los 11 años. Actualmente, tiene 26 años y es estudiante en el grado de Ciencias de Datos en la UOC. Compagina sus estudios con un trabajo a tiempo completo en Inmark , una empresa de consultoría. Se describe como una persona bastante introvertida con gente nueva, pero poco a poco se abre. Si estás leyendo este post, siéntete afortunado de conocer un poquito más de la experiencia de Evelyn en Ironhack. Evelyn cursó el bootcamp de Desarrollo Web Full Time en remoto.

Conoce a Vincent , que comenzó su carrera en Google en el departamento de ventas y cambió con éxito a la analítica empresarial. Lee la entrevista para obtener más información sobre su transición y los aprendizajes que hizo en ese camino.

La organización de datos es esencial cuando se trata del análisis de datos, y este proceso se denomina manipulación de datos. Es un paso fundamental en el análisis de datos. Pandas es la mejor biblioteca de Python para:

Con el paso de los años, este se ha erigido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos . Y claro, por esto mismo, en un mundo donde el Big Data tiene cada vez más peso para las compañías, aprender Python se torna una prioridad de mayor calado para aquellos que buscan adentrarse en el mundo del data analytics.

Los datos están a nuestro alrededor, y es una locura imaginar cómo se tenían que almacenar manualmente en archivadores antes de que llegara la era digital para facilitarnos las cosas. Afortunadamente, ahora tenemos bases de datos (¡yuhu!). Pero espera, ¿cómo extraemos la información que necesitamos o queremos de estas bases de datos con el menor esfuerzo posible? Redoble de tambores, por favor ... ¡Os presentamos SQL! Pero antes de sumergirnos en qué es SQL y por qué es útil…

Muchas empresas y startups confían en los datos hoy en día. En particular, aquellas digitales. Bien se trate de rastrear el comportamiento de los clientes y las compras en una página de comercio electrónico, comparar el rendimiento del año pasado con el de este año o medir el número de visitas que recibe un sitio web, los datos juegan un papel importante en la economía actual y en el trabajo diario de muchos profesionales. Es un activo crucial y valioso para la planificación y el desarrollo de un negocio.

Hay muchas aplicaciones y usos diferentes para el lenguaje de programación Python: desarrollo web, gaming, desarrollo de software, inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de lenguaje, por nombrar algunos. Sin embargo, los 3 usos principales son el desarrollo web (incluida la creación de aplicaciones), la ciencia de datos y la creación de scripts.