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Análisis de datos para principiantes: 5 consejos esenciales para comenzar

¿Quieres convertirte en un analista de datos o simplemente saber más sobre esta profesión?

Si es así, no te vayas que te vamos a dar 5 consejos esenciales para empezar en el mundo de los datos.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar y transformar datos para extraer información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Es una habilidad super valiosa en la era que estamos viviendo, la era de los datos. Saber analizar datos nos permite tomar decisiones y mejorar continuamente nuestras decisiones y resultados, siempre que tomemos decisiones basadas en datos.

5 consejos esenciales para empezar en el mundo de los datos

A continuación te daremos cinco consejos si por si estás intentando convertirte en un analista de datos.

Consejo 1: Aprende lo básico de la manipulación y limpieza de datos

 ¿Conoces la famosa cita, un científico de datos para el 80% del tiempo limpiando los datos? El primer consejo es que debes limpiar correctamente tus datos.

Los datos, muy pocas veces están limpios y en el formato correcto

Antes de analizar los datos, es importante asegurarse de que estén en el formato correcto y libres de errores. Algunas cosas que tendrás que hacer puede que sea:

A. Importar y exportar datos desde y hacia diferentes formatos

B. Filtrar y ordenar datos según criterios específicos

C. Detectar y tratar valores faltantes y duplicados

D. Unir, combinar y transformar conjuntos de datos para crear valores nuevos.

Todas estas cosas son cosas que puede que tengas que hacer cuando manipules y limpies los datos.

Consejo 2: Elige las herramientas y software adecuados para tus necesidades

El segundo consejo que te voy a dar es que debes escoger la herramienta adecuada para tus necesidades. Hay muchas herramientas disponibles para el análisis de datos, pero no todas son realmente útiles. Algunas opciones populares incluyen:

A. Excel: es la opción estándar. Excel es una hoja de cálculo fácil de usar y la más conocida a nivel mundial, aunque personalmente prefiero Google Sheets.

B. Power BI: Power BI es el programa de BI o Business Intelligence más utilizado, ya que es creado por Microsoft y pasar de usar Excel a Power BI no es tan difícil. No es la única opción para BI, existen alternativas como Tableau o Qliksense.

C. Python y R: Estos dos son los lenguajes de programación por excelencia del mundo de los datos. Algunos análisis de datos complejos serán muy difíciles de hacer sin programarlos, pero en la mayoría de casos, para análisis aislados, con una hoja de cálculo como Excel o Google Sheets o con un programa de BI te bastará. Aunque aprender a programar es una buena idea, debes saber que tiene una curva de aprendizaje alta y no lo aprenderás en una semana.

Las hojas de cálculo son mucho más poderosas de lo que piensas, no las subestimes.

Como habrás visto, hay muchas herramientas que puedes utilizar, entonces saber escoger la que mejor sirva para lo que tienes que hacer es importante, y cada herramienta tiene una curva de aprendizaje.

Consejo 3: Comprende conceptos y técnicas estadísticas básicas

El tercer consejo es aprender conceptos básicos de estadística. 

¿Por qué es tan importante la estadística? La estadística nos permite resumir, analizar e interpretar los datos de manera efectiva. Al dominar conceptos y técnicas estadísticas básicas, podrás identificar patrones, tendencias y relaciones en tus datos, lo que a su vez te permitirá tomar decisiones.

Busca aprender conceptos simples como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.

Otros conceptos básicos son correlación, regresión o prueba de hipótesis.

Todo esto lo puedes aprender en el módulo de estadística en nuestro MDA o alguno de nuestros Bootcamps en Datademia.

Consejo 4: Desarrolla habilidades de visualización de datos para presentar tus hallazgos

Una imagen vale más que mil palabras y un gráfico vale más que un millón de datos.

El cuarto consejo es que desarrolles habilidades de visualización de datos para presentar tus hallazgos.

Las visualizaciones nos permiten interpretar resultados complejos de manera rápida y sencilla, ya que nuestro cerebro procesa imágenes más rápido que texto o números. Además facilita la comprensión de patrones, tendencias y relaciones entre los datos.

Una buena visualización puede captar la atención del público.

Es importante que aprendas qué tipo de gráfico sirve para cada tipo de análisis. Por ejemplo:

  • Gráficos de barras: ideales para comparar cantidades o frecuencias entre distintas categorías.
  • Gráficos de líneas: útiles para mostrar tendencias y evolución de datos a lo largo del tiempo.
  • Diagramas de dispersión: excelentes para analizar la relación entre dos variables numéricas.

En cuanto a las herramientas para crear visualizaciones de datos, recordemos el consejo dos, todas estas herramientas nos permiten visualizar datos, desde Excel a Power BI a paquetes como matplotlib o seaborn en Python o ggplot en R. Todos sirven para crear visualizaciones, opta por el que conozcas y manejes mejor.

Recuerda que practicar y explorar diferentes tipos de visualizaciones es fundamental para mejorar tus habilidades en esta área y comunicar efectivamente tus hallazgos.

Si quieres aprender a crear mejores visualizaciones y a contar historias con datos, puedes aprender todo esto en nuestro MDA, o nuestro Data Analyst Bootcamp.

Consejo 5: Practica tus habilidades 

El quinto consejo es probablemente el más importante: ¡Practica!

La mejor forma de aprender es haciendo, por eso cuanto mas practiques, mas cementarás tus conocimientos y mejor desarrollarás tu siguiente proyecto.

Para terminar el MDA o los Bootcamps de Datademia tendrás que aprobar un proyecto práctico, esto te servirá para practicar. También puedes practicar con proyectos de Kaggle, hay muchísimos. Luego podrás construir un portfolio con todos los proyectos en los que has trabajado. Esto te servirá para impresionar a futuros empleadores y conseguir trabajo.

Trabajando se aprende más que estudiando.

Mientras estudias, te invito a que busques trabajo, prácticas en empresas, remunerado o no, para poder desarrollar estas habilidades.

Conclusión y recursos adicionales

Vamos a repasar los 5 consejos:

Consejo 1: Aprende lo básico de la manipulación y limpieza de datos

Consejo 2: Elige las herramientas y software adecuados para tus necesidades

Consejo 3: Comprende conceptos y técnicas estadísticas básicas

Consejo 4: Desarrolla habilidades de visualización de datos para presentar tus hallazgos

Consejo 5: Practica tus habilidades

Espero que estos consejos te hayan ayudado y te invito a seguir practicando y aprendiendo. El aprendizaje continuo es parte de la mentalidad que debe tener un analista o científico de datos.

¿Quieres aprender más y convertirte en un analista de datos?

En Datademia ofrecemos un bootcamp de Análisis de Datos o un MDA – Máster en Datos y Analítica donde aprenderás todo lo relacionado al análisis de datos, ciencia de datos y ingeniería de datos y saldrás todo un experto en datos para conseguir tu siguiente trabajo en este mundo.

Sí quieres convertirte en todo un experto de estas y más habilidades del futuro, en Datademia podrás aprender todo esto y más, desde tu casa y en Español.

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¿A qué esperas?

¡Nos vemos en clase!

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