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Data analytics (anal铆tica de datos) es la 谤别肠辞辫颈濒补肠颈贸苍, transformaci贸n y organizaci贸n de datos para sacar conclusiones, hacer predicciones y tomar decisiones con conocimiento de causa.听

Data analytics se confunde a menudo con el 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos. Aunque son t茅rminos relacionados, no son exactamente lo mismo. De hecho, el 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos es una subcategor铆a de la anal铆tica de datos que se ocupa espec铆ficamente de extraer el significado de los datos. La anal铆tica de datos, en su conjunto, incluye procesos que van m谩s all谩 del 补苍谩濒颈蝉颈蝉, como la ciencia de datos (que utiliza los datos para teorizar y predecir) y la ingenier铆a de datos (que construye sistemas de datos).

C贸mo se utiliza la anal铆tica de datos

Los datos est谩n en todas partes y la gente los utiliza a diario sin darse cuenta. Tareas cotidianas como medir los granos de caf茅 para preparar la taza de la ma帽ana, consultar el reporte meteorol贸gico antes de decidir qu茅 ropa ponerse o hacer un seguimiento de los pasos que se dan a lo largo del d铆a con una pulsera de fitness pueden ser formas de analizar y utilizar datos.

Data analytics es importante en muchas industrias, ya que muchos l铆deres empresariales utilizan los datos para tomar decisiones informadas. Un fabricante de zapatos deportivos puede mirar los datos de ventas para determinar qu茅 dise帽os continuar y cu谩les retirar, o un administrador de la salud puede mirar los datos de inventario para determinar los suministros m茅dicos que deben pedir. En 糖心vlog官网观看 se estudian los datos de inscripci贸n para determinar qu茅 tipo de cursos a帽adir a las ofertas.

Las organizaciones que utilizan los datos para impulsar las estrategias empresariales suelen encontrar que tienen m谩s confianza, son m谩s proactivas y tienen m谩s conocimientos financieros.

Familiar铆zate con el mundo del 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos con el Certificado profesional de Google Data Analytics.

Data analytics: Conceptos clave

Hay cuatro tipos clave de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos: descriptivo, de diagn贸stico, predictivo y prescriptivo.听

• La anal铆tica descriptiva nos dice qu茅 ha pasado.

• La anal铆tica de diagn贸sticos nos dice por qu茅 ha ocurrido algo.

• La anal铆tica predictiva nos dicen lo que probablemente ocurrir谩 en el futuro.

• La anal铆tica prescriptiva nos dice c贸mo actuar.

Juntos, estos cuatro tipos de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos pueden ayudar a una organizaci贸n a tomar decisiones basadas en datos.

Las personas que trabajan con la anal铆tica de datos suelen explorar cada una de estas cuatro 谩reas mediante el proceso de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos, que incluye la 颈诲别苍迟颈蹿颈肠补肠颈贸苍 de la pregunta, la 谤别肠辞辫颈濒补肠颈贸苍 de datos brutos, la limpieza de los datos, el 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de los datos y la 颈苍迟别谤辫谤别迟补肠颈贸苍 de los resultados.

Aprende m谩s sobre el proceso de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos.

Habilidades de data analytics

Seg煤n los datos de b煤squeda e inscripci贸n entre la comunidad de 87 millones de alumnos globales de 糖心vlog官网观看, estas son las habilidades de ciencias de datos m谩s demandadas, a partir de diciembre de 2021:

• Lenguaje de consulta estructurado (SQL): Un lenguaje de programaci贸n com煤nmente utilizado para bases de datos

• Lenguajes de programaci贸n estad铆stica: Como R y Python, com煤nmente utilizados para crear programas avanzados de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos

• Aprendizaje autom谩tico (machine learning): Una rama de la inteligencia artificial que implica el uso de algoritmos para detectar patrones de datos

• Probabilidad y estad铆stica: Para analizar e interpretar mejor las tendencias de los datos

• Gesti贸n de datos: Las pr谩cticas en torno a la 谤别肠辞辫颈濒补肠颈贸苍, organizaci贸n y almacenamiento de datos

• Visualizaci贸n estad铆stica: La capacidad de utilizar diagramas y gr谩ficos para contar una historia con los datos

• 贰肠辞苍辞尘别迟谤铆补: La capacidad de utilizar las tendencias de los datos para crear modelos matem谩ticos que prevean las tendencias futuras

Aunque las carreras de data analytics requieren un cierto grado de conocimientos t茅cnicos, abordar las habilidades mencionadas de forma met贸dica鈥攑or ejemplo, aprendiendo un poco cada d铆a o aprendiendo de los errores鈥攑uede ayudar a dominarlas, y nunca es demasiado tarde para empezar.听

Carreras de data analytics

Hay m谩s puestos vacantes para analistas de datos que personas con las habilidades necesarias para desempe帽ar esos trabajos, por lo que los profesionales de la anal铆tica de datos tienden a tener una gran demanda []. Los puestos de trabajo est谩n creciendo para los profesionales en las TI鈥擧ireline informa en su Reporte de Mercado Laboral que las ofertas de empleo de tecnolog铆a crecieron un 88 por ciento en 2022 [].

Las carreras de nivel inicial en el campo de data analytics incluyen funciones como las siguientes:

• Analista de datos junior

• Analista de datos asociado

• Cient铆fico de datos junior

A medida que adquieras m谩s experiencia en el campo, podr谩s optar a puestos de nivel medio y superior como:

• Analista de datos

• Cient铆fico de datos

• Arquitecto de datos

• Ingeniero de datos

• Analista de negocios

• Analista de marketing

Haz clic en los enlaces anteriores para obtener m谩s informaci贸n sobre cada carrera, incluyendo lo que implican las funciones, as铆 como el salario medio y el crecimiento del empleo.

Aprende m谩s: 驴Cu谩nto ganan los analistas de datos? Gu铆a salarial

Sigue aprendiendo

Si quieres seguir aprendiendo sobre data analytics, considera el Certificado profesional de Google Data Analytics. Esta serie de ocho cursos est谩 dise帽ada para prepararte para un puesto de trabajo de nivel inicial en anal铆tica de datos en aproximadamente seis meses. Aprender谩s habilidades clave, como la limpieza y la visualizaci贸n de datos, y obtendr谩s experiencia pr谩ctica con las herramientas de 补苍谩濒颈蝉颈蝉 de datos m谩s comunes a trav茅s de v铆deos y de un proyecto de aprendizaje aplicado.