En este último tipo es donde entra en juego el concepto de toma de decisiones basada en datos. Si el análisis descriptivo determina el “qué”, el análisis de diagnóstico determina el “por qué”. Digamos que un análisis descriptivo muestra una afluencia inusual de pacientes en un hospital. Si se profundiza en los datos, se puede descubrir que muchos de estos pacientes comparten https://www.metooo.es/u/6605e2e51694d226010157f1 los síntomas de un determinado virus. Este análisis de diagnóstico puede ayudarte a determinar que un agente infeccioso—el “por qué”—provocó la afluencia de pacientes. Python es un lenguaje de programación de código abierto y posee una gran aceptación debido a que es de los lenguajes más sencillos de leer y aprender, por la simpleza que su sintaxis única ofrece.

También puede ahorrar dinero en transporte, ropa, comida y otros gastos asociados con el trabajo en una oficina. El análisis de datos es un campo en auge que https://printable-calendar.mn.co/posts/53656067 ofrece muchas oportunidades para el crecimiento y el avance profesional. Pero, ¿y si prefieres trabajar desde casa o tener más flexibilidad en tu horario?

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Sin embargo, puedes iniciar tu carrera haciendo algunos cursos sobre data science o sobre algunos de los programas que te mencionamos al hablar del perfil del https://www.brownbook.net/business/52581112/sandy122mx/. Los analistas de datos son personas que trabajan con grandes volúmenes de información. Estas personas tienen que saber traducir los datos a un inglés común y corriente para que sus jefes y clientes los entiendan.

Las certificaciones, como el Certificado profesional de Análisis de datos de Google pueden ayudarte a calificar para puestos más avanzados con rangos salariales más altos. Esto puede sonar obvio, pero en la práctica, no todas las organizaciones están tan basadas en datos como deberían. Encontrar datos y hacer uso de ellos en el mundo digital apoya las estrategias de las empresas con un enfoque hacia sus productos para de esta forma lograr posicionarlos con rapidez en el mercado.

Herramientas de un analista de datos

Si quieres convertirte en un científico de datos más que solo en un analista de datos, saber programar si es indispensable. Los analistas de datos trabajan en numerosas industrias; en los negocios, las finanzas, la ciencia, en la justicia o en la medicina. Son varias las características por las cuales las empresas buscan a estos profesionales. En el checkout de una tienda online, tener acceso a los datos del visitante y transformarlos en información en menos de una milésima de segundo, permite incrementar el valor del ticket promedio al aplicar técnicas de cross selling, por ejemplo. Por otra parte, para las organizaciones que sepan implementar correctamente estas tecnologías todo serán beneficios. Por último, en la punta de la pirámide del conocimiento se halla la sabiduría, la cual se obtiene cuando el conocimiento puede ser puesto en práctica, cuando la información puede ser asimilada y utilizada para la resolución de problemas.

• En este artículo, exploraremos algunos de los beneficios y desafíos de trabajar de forma remota como analista de datos y lo ayudaremos a decidir si es adecuado para usted.
• Si se profundiza en los datos, se puede descubrir que muchos de estos pacientes comparten los síntomas de un determinado virus.
• El análisis de datos puede adoptar diferentes formas, dependiendo de la pregunta a la que se intente responder.
• Además, estos cursos te pueden ayudar a reforzar tus conocimientos, en caso de que ya hayas estudiado ciencias de la computación u otra carrera parecida.
• Esto puede parecer obvio, pero en la práctica, no todas las organizaciones están tan orientadas a los datos como podrían estarlo.

Si decides dedicarte al trabajo remoto como analista de datos, debes prepararte para los desafíos y oportunidades que conlleva. Para tener éxito en el trabajo remoto, debe establecer objetivos y expectativas claros y realistas con sus clientes y colegas. También es importante utilizar herramientas y métodos eficaces para las tareas de análisis de datos, como la visualización de datos, el aprendizaje automático o el modelado estadístico.