En este artículo vamos a hablar de las tres herramientas más importantes para el análisis de datos que debes conocer.
1. Las hojas de cálculo
La primera herramienta es simplemente las hojas de cálculo, como podrían ser Excel, o Google Sheets. Estás son herramientas que todos conocemos.
Para usar Google Sheets solo necesitas una cuenta de google para poder utilizarlo de forma gratuita. Por eso muchas empresas modernas y start-ups están apostando por Google Sheets y nosotros en Datademia también.
Las hojas de cálculo nos permiten hacer todo tipo de análisis y visualización. Son las herramientas más utilizadas.
2. SQL
SQL es otra herramienta esencial. SQL es un lenguaje de consulta de base de datos. Se ha convertido en la lengua franca del análisis de datos ya que es muy fácil aprender y tiene una sintaxis parecida al habla inglesa. Por ejemplo:
SELECT * FROM clientes WHERE ciudad = ‘Barcelona’
En esta simple consulta nos permitiría descargar todos los datos de los clientes que viven en Barcelona.
3. Power BI
Aunque Power BI no es la única herramienta de BI o Business Intelligence, aprender alguna herramienta de BI es muy importante para trabajar en el campo del análisis de datos. Hay otras herramientas como son Qlik Sense o Tableau. Power BI es la más popular y es la más utilizada en el mundo a nivel empresarial, pero no la única. Aprendiendo alguna de estás herramientas te permitirá crear cuadros de mando para un negocio.
¿Quieres aprender análisis de datos?
Ahi lo tienes, estás tres herramientas ya te permitirán dar tus primeros pasos en el análisis de datos.
En el Data Analyst Bootcamp, en Datademia enseñamos hojas de cálculo con Google sheets, SQL y Power BI para convertirte en un analista de datos. Te invito a visitar nuestra web para aprender más.
Si quieres profundizar aún más, ofrecemos un MDA – Máster en Datos y Analítica donde te podrás convertir en un experto en datos.
Inscribiéndote a nuestro máster te convertirás en un experto en datos aprendiendo diferentes aspectos del mundo de los datos desde el análisis de datos, la ciencia de datos y la ingeniería de datos y saldrás listo para encontrar un trabajo en este campo. En el máster también hay tres proyectos prácticos para cada una de las secciones principales para trabajar con proyectos reales y cementar los conocimientos.
