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Curso de Data Analytics Online Gratis
Data Analytics
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¿Te gustaría iniciarte en el mundo del Data Analytics? En este Curso Online Gratis te lo contamos. Descárgate el curso y conoce las claves de una de las profesiones del futuro.

En este Curso de Data Analytics Online Gratuito aprenderás a desarrollar consultorías de análisis para cualquier tipo de datos y descubrirás los cuatro principales tipos de analítica que más destacan hoy en el mercado, y las características de cada una de ellas, detallando la metodología que debemos llevar a cabo en cada una de ellas.

En POSITIVO somos especialistas en Marketing Digital y la analítica de datos es uno de los pilares esenciales en la toma de decisiones de nuestro día a día.

Este curso introductorio te será de gran ayuda para iniciarte y entender un poco más todo esto del Big Data.

Curso de Analista de Datos ¿Qué vamos a ver?

El mundo de la consultoría en analítica de datos es un mundo apasionante y muy extenso, ya que tenemos diferentes tipos de analítica en las que poder trabajar de forma amplia o irnos especializando en alguna de ellas.

Como te decíamos en la introducción vamos a ver los cuatro principales tipos de analítica de datos, su metodología, y también veremos fases y protocolos de trabajo para el desarrollo de consultorías, desde fases objetivas hasta fases específicas en función de los objetivos a cumplir y el tipo de analítica.

Vamos a ver también qué tipos de herramientas y plataformas tenemos en el mercado para ayudarnos a desarrollar estas consultorías y analíticas, algunas que ya conocerás y otras que descubrirás aquí y seguro te serán de gran ayuda.

Índice del Curso Data Analytics Online Gratuito

1. Data Analytics y Big Data

2. Tipos de analítica de datos

3. Etapas clave de la consultoría de analítica de datos

4. Visualización y Diseño de Datos

5. Analítica de Negocios

6. Analítica Web

7. Analítica Digital

8. Customer Experience Analytics

Data Analytics y Big Data

Desarrollar consultorías en analítica de datos en la era del Big Data es todo un arte, que implica no solo conocimiento en las técnicas y herramientas necesarias, sino trabajar sobre unas habilidades específicas y una mentalidad analítica.

El objetivo final del análisis de datos es la toma de decisiones: analizar para tomar decisiones en base a los datos analizados, es decir, tomar decisiones fundamentadas.

El análisis de datos nos sirve para identificar problemas o ver los resultados de algo concreto, es decir, ver qué ha pasado con algo que hemos hecho, saber qué ha generado los problemas o el que no hayamos cumplido los resultados (o sí lo hayamos hecho e identificar que nos ha llevado a ello), etc.

En resumen, la Analítica de Datos nos sirve para identificar qué ha pasado, por qué ha pasado, qué pasará en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra el escenario planteado (como por ejemplo el cumplimiento de unos objetivos).

Además, desarrollarte como Consultor de Analítica de Datos te va a permitir mejorar tus habilidades para mostrar informes de datos de una manera más atractiva y con visualizaciones que impacten visualmente y se entiendan de manera eficaz.

La mentalidad analítica.

El análisis de datos en cualquier negocio o actividad, puede establecer la diferencia entre tener o no tener éxito en ello.

Por eso, uno de los aspectos más importantes es que hagamos clic y activemos nuestra mentalidad analítica.

Y, ¿eso qué implica?

Implica desarrollar la habilidad de observación de los datos, ordenación, neutralidad y objetividad a la hora de emitir juicios y la capacidad de segmentación.

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Tipos de Analítica de Datos

En el mundo de la analítica de datos existen diferentes tipos de analítica.

Lo primero será conocerlos para después identificar cuál deberemos utilizar en cada proyecto de analítica.

Además, vamos a trabajar las etapas tipo que deberéis afrontar para desarrollar consultorías de analítica de datos.

A: Analítica Descriptiva:

Este tipo de analítica surge para ayudar a responder esa pregunta de ¿qué ha pasado?

Es una analítica en una etapa preliminar, en la que se crea un resumen para después poder analizar y procesar los datos.

B: Analítica de Diagnóstico:

Surge para ayudar a responder a la pregunta de ¿por qué ha pasado algo?

Localizar la raíz del problema.

C: Analítica predictiva:

Responde a la pregunta ¿qué pasará?

Estimar datos futuros y nos permite fortalecer la toma de decisiones o adelantarnos a posibles problemas.

D: Analítica prescriptiva:

¿Cómo podemos hacer que ocurra el escenario planteado?

Una vez estudiadas las predicciones (que veíamos en el punto anterior), y establecido un plan de acción y estrategias para la consecución de unos resultados, podemos utilizar la analítica prescriptiva para establecer un proceso de seguimiento automatizado que nos permitirá detectar posibles desviaciones y tomar acción para corregirlas.

En definitiva, optimizar para mejorar.

Etapas clave de la consultoría de analítica de datos:

1. Workshops:

No son reuniones, son sesiones de trabajo donde detectamos necesidades, ponemos encima de la mesa todas las fuentes de datos disponibles que vamos a utilizar en el proyecto e identificamos qué queremos conseguir con esta consultoría y analítica de datos, es decir, marcamos nuestros objetivos.2. Listado de soluciones:Listamos las posibles soluciones que podamos implementar en base a los datos que tenemos y las necesidades del proyecto.

Es decir ¿qué vamos a hacer en proyecto? ¿qué es lo óptimo?3. Ordenación y limpieza de datos:Simplificación. Quedarnos sólo con la información relevante.4. Prototipo de la solución:Como lo vamos a presentar esta analítica de datos (un cuadro de mando, un dashboard…)Es importante que antes de buscar soluciones, definas bien el problema y que lo sintetices. Al igual, es muy importante que analices los datos de manera imparcial y objetiva y que no te atasques en los detalles, ve a por lo que te interesa saber.

Tras analizar los datos y detectar los problemas, céntrate en la búsqueda de soluciones a dichos problemas y no te atasques en los mismos.

Visualización y diseño de datos:

Los datos no son nada sin diseño, sin un objetivo, sin un contexto detrás y sin entender sus relaciones. Para que nos resulten útiles debemos manifestarlos y convertirlos en conocimiento: exportarlos, tratarlos, filtrarlos y traducirlos a un lenguaje entendible.

Una de las herramientas más útiles y a la cuál podemos llevar cualquier tipo de datos, es Excel.

En Excel podemos crear 4 tipos de gráficos principales para la visualización de datos:

A. Los gráficos de doble escala.

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B. Los gráficos de anillo con porcentajes.

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C. El velocímetro.

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D. Los Diagramas de Ganntt.

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Toda representación de los datos nos ayudará a entenderlos, pero ojo, la representación y visualización por sí sola no nos dice nada, ni explica nada, eso lo tendremos que hacer nosotros.

Aplicando la Analítica de Datos a los Negocios.

Una vez explicada la Analítica de Datos a nivel general, vamos a meternos de lleno con una de sus principales aplicaciones, la Analítica de Negocios.

Empezaremos viendo las principales fases y objetivos detrás de la analítica de negocios.

Dominar la analítica de negocio puede abrirnos muchas oportunidades, ya que cada día apuestan más las empresas pequeñas y medianas por analíticas de negocio consistentes como las que ejecutan las grandes empresas, para poder desarrollar sus negocios.

Podríamos decir que la analítica de datos aplicada a los negocios tiene tres pilares fundamentales:

El tiempo

  • Pasado: datos históricos, que nos sirven para saber qué ocurrió, cómo y por qué.
  • Presente: datos actuales que nos sirven para saber qué está ocurriendo ahora.
  • Futuro: extrapolar datos para saber que ocurrirá en diferentes escenarios y tener una predicción.

La información: que son los datos objetivos que nos sirven para saber qué ocurrió en el pasado (haciendo un reporting de datos), qué está ocurriendo ahora (creando alertas) y saber qué ocurrirá en el futuro (extrapolando los datos).

El conocimiento: que es la comprensión e interpretación que hacemos de la información, es decir, el uso que hacemos de esos datos, para saber cómo y por qué ocurrió algo, qué es lo mejor que se puede hacer ahora y tomar decisiones o recomendar, y predecir y simular escenarios futuros, interpretando cuál será el mejor o peor escenario posible.

Gracias a estos tres pilares vamos a poder tomar decisiones relativas a nuestro negocio de una manera más rigurosa y con criterio.

Estrategia en la Analítica de Negocios

  1. Diseñamos la infraestructura de datos.
  2. Implementamos un Portfolio de infraestructura.
  3. Pensar en la analítica dinámica por el usuario.
  4. Mantenimiento de datos y control de errores.

¿Qué hace un Analista de Negocios?

Las funciones principales de un Analista de Negocios son las siguientes

  • Crear informes e informes a medida: para saber qué ha sucedido, dónde y con qué frecuencia.
  • Analizar informes de datos: para saber por qué ha sucedido algo, que es lo que llamaríamos el modelado descriptivo.
  • Establecer alertas: para saber qué acciones se han de tomar.
  • Detectar tendencias en los datos.
  • Crear sistemas predictivos: interpretar los datos actuales y extrapolarlos a escenarios futuros donde para saber que ocurriría ante posibles situaciones.
  • Control y optimización: a partir de las alertas, corregir posibles desviaciones y optimizar acciones para conseguir los objetivos del negocio.
  • Detectar patrones y reglas.

Fases de la Analítica de Datos en Negocios

  1. Fijar Objetivos.
  2. Fraccionar objetivos en pequeñas partes para poder ir resolviendolos de forma segmentada.
  3. Analiza:
    • Análisis comercial
    • Análisis sectorial
    • Competencia
    • Análisis financiero
    • Análisis de riesgo
  4. Diseñar una estrategia que nos lleve a la consecución de los objetivos

Analítica de Datos Web

Una de las principales consultorías que se desarrollan hoy en día son las relacionadas con los datos y analítica de una página web y sus usuarios.

Fases de la Analítica Web

  1. Recopilación de datos.
  2. Medición de datos.
  3. Evaluación.
  4. Explicación racional.

¿Qué datos podemos obtener de la Analítica Web?

  1. Datos Generales
    • Número de usuarios
    • Número de sesiones
    • Porcentaje de rebote de la web
    • Duración de las sesiones de los usuarios
    • Número de usuarios activos
    • Páginas vistas por minuto
    • Páginas más visitadas
  2. Datos de los usuarios
    • ¿Cuándo acceden los usuarios?
    • ¿A través de qué canales acceden?
    • ¿Cuáles son las URLs de referencia?
    • ¿De qué países/ciudades proceden?

Analítica Digital

Otra de las consultorías de analítica de datos más demandada es la Analítica Digital, es decir el análisis de las plataformas online de una organización en su conjunto:

  • Datos de los usuarios de una aplicación.
  • Datos de Analítica Web.
  • Redes Sociales.
  • CRM

En este caso y al coger diferentes fuentes de datos, es necesario, antes de comenzar cualquier proceso de analítica de datos, alinear los objetivos de negocio con los objetivos del propio análisis de datos digitales.

¿Se hace un buen seguimiento de los objetivos de negocio a través del sistema de analítica que tenemos? ¿Son adecuadas las métricas sobre las que se han dimensionado los KPIs?

Al igual es importante conocer el entorno en el que nos movemos, y preguntarnos si se han tenido en cuenta todas las funcionalidades de la web, si se contemplan aspectos técnicos del proyecto, como los diferentes dominios que abarca el site o si el flujo de navegación se realiza en su totalidad dentro de nuestro website o el rastreo debería de incluir interacciones externas.

Después deberemos de establecer las herramientas y fuentes de las cuáles vamos a obtener nuestros datos, como Google Analytics, Google Tag Manager, Google Search Console, Screaming Frog, AhRefs o herramientas como Hotjar u otras.

Objetivos de la Analítica Digital

  • Mejorar la experiencia de usuario
  • Mejorar la rentabilidad de las inversiones
  • Mejorar las conversiones
  • Mejorar los resultados de negocio
  • Analizar los embudos de conversión
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Customer Experience Analytics

La analítica del Customer Experience o experiencia de cliente, nos permite conocer la manera que tienen de interactuar nuestros clientes con nuestro negocio, la eficacia de las acciones que estamos llevando a cabo, la realización de pruebas ensayo y error y la detección de patrones de comportamiento en nuestro público.

El uso del Customer Experience Data Analytics se presupone que estará presente en cerca del 80% de los negocios en 2023.

¿Qué estrategias seguimos para analizar la experiencia de cliente?

Por un lado, la escucha activa, por otro la utilización de tecnologías móviles que nos ayuden en la toma de datos, además realizar análisis de la información y por último la generación de respuestas de forma rápida y ágil.

Objetivos de la Analítica de Customer Experience

  • Adquisición: incremento de las ventas, generando más oportunidades, incrementar el Brand Equity, incrementar la cuota de mercado, etc.
  • Retención: monetizar las relaciones, incrementar el ticket medio, crear fidelización, potenciar la recomendación, etc.
  • Eficiencia: optimizar las inversiones, incrementar el ROI, incrementar la productividad, reducir el coste de las operaciones, etc.

Como ves independientemente del tipo de analítica que estamos aplicando y de consultoría que estemos realizando, los patrones en cuanto a fases y metodología suelen ser muy parecidos.

Además de las herramientas y plataformas comentadas a lo largo de este Curso de Data Analytics Online Gratis, debes tener en cuenta que puedes servirte de una multitud de fuentes para la obtención de datos y después procesarlos.

Algunas de las más potentes son Power BI de Microsoft, Tablaeu, Geckoboard, Google Data Studio (que nos agrupa los datos y la visualización de los mismos de diferentes plataformas como Google Analytics, Tag Manager o Google Search Console, entre otras), Infograms, Chartblock o Semrush, las cuáles ya son más específicas.

Si te interesa aprender más sobre Big Data y Data Analytics puedes descargar nuestro curso gratuitamente para que puedas acceder a el cuando quieras y desde donde quieras.

Esperamos que gracias a este artículo hayas podido resolver tus dudas. En POSITIVO como especialistas en Marketing Digital estaremos encantados de ayudarte a sacarle partido a los Datos de tu proyecto y tomar mejores decisiones.

hola@positivo.pro

944 04 87 52

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