Big Data aplicada a los negocios

Si ya has tenido un acercamiento con el manejo de bases de datos y conoces qué es el big data enfocado al análisis de datos, este curso online es perfecto para ti.

El big data te permite sacar el mayor provecho a los datos e información que tu negocio recopila día a día, pues te ayuda a organizarlos, analizarlos y te entrega resultados que te guiarán en la toma decisiones inteligentes sobre tus inversiones, clientes o modelos de negocio.

Aunque pareciera que la importancia está en una gran cantidad de datos recopilados, la realidad es que la organización y la correlación de los datos son la clave para poder predecir asertivamente y encontrar soluciones.

Hay varias herramientas que se pueden usar. Sin embargo, en este curso nos enfocaremos en dos de las más usadas y reconocidas en el mundo del big data para esta organización y correlación de datos.

Por un lado tenemos Excel, una hoja de cálculo desarrollada por Microsoft y que es ampliamente utilizada por la mayoría de negocios y empresas para recopilar datos e información. Esta herramienta cuenta con diferentes funciones que permiten gestionar datos macro, hacer cálculos, operaciones matemáticas simples y complejas, filtrar, seleccionar y visualizar datos de diferentes formas. Aunque no fue pensado como un software específicamente para la gestión de big data, sin duda es una herramienta que permite realizar cruces de datos y es un gran punto de partida para quienes no han entrado en el mundo de los lenguajes de programación para gestión de bases de datos como Python.

Python es la otra herramienta que puedes utilizar en este curso online de big data. Pero ¿qué es Python? y ¿para qué sirve en el mundo del big data? Este es un lenguaje de programación muy usado entre los profesionales del data science por su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos. Python al estar basado en objetos, identifica y asocia automáticamente los tipos de datos y no tiene limitación para el procesamiento de estos. Puede calcular datos en cualquier tipo de equipo y entorno, y básicamente en todas partes.

Para este curso podrás elegir la herramienta con la que te sientas más cómodo, con la que tengas mayor experiencia o la que quieras profundizar para el análisis de datos macro. Enrico Galluccio será tu profesor y él te entregará ejemplos y material que podrás desarrollar completamente sin importar el tipo de herramienta que decidas elegir.

Como todos los cursos online de Crehana, este está dividido por módulos que te guiarán paso a paso por los temas necesarios para que mejores y potencies tus habilidades en el análisis de datos aplicado a los negocios.

Comenzaremos por la definición de los datos que te ayudará entender los tipos de datos que existen y que puedes recopilar según tu negocio, luego entrarás en materia de exploración de datos en Excel y Python en donde recorrerás conceptos y prácticas como dataset, exploraciones univariadas, limpieza de datos con los valores faltantes, variables categóricas y outliers. También entenderás, qué son las correlaciones entre features y la causalidad y correlación entre los datos.

En un siguiente módulo profundizaremos en la visualización pues de nada sirve tener un montón de datos correlacionados si no tenemos claro qué y cómo queremos visualizar esta información. Aquí aprenderás sobre los tipos de visualizaciones y cuáles son las más adecuadas para los negocios, también verás los errores más comunes que se cometen y entenderás los principios para que la visualización de los datos en Excel o Python cumpla con su objetivo de comunicar información valiosa para tomar decisiones de negocio.

Después de entender los tipos de datos, sus visualizaciones y aplicaciones entraremos en materia de machine learning.

Machine learning es una aplicación de inteligencia artificial que le concede a los sistemas por medio de un algoritmo la capacidad de aprender y mejorar de forma automática sin ser programados explícitamente. Este aprendizaje automático está basado en datos que son entregados a dicho sistema o máquina para que esta aprenda un patrón y luego sea capaz de repetir la tarea, no solo generando una automatización del proceso asignado, sino también aprendiendo más de este.

En este sentido, el algoritmo de machine learning aplicado al big data permite realizar predicciones basados en análisis de datos anteriores para encontrar soluciones a problemas como: cancelaciones en reservaciones de hoteles, predisposiciones para compra de ciertos productos, comportamientos en condiciones específicas y muchos otros problemas que enfrentan diferente tipos de negocios.

En el módulo de machine learning aplicado a los negocios, explorarás las diferentes formas en que esta aplicación de inteligencia artificial puede ayudar al análisis de datos en tu negocio y conocerás los modelos que se utilizan para solucionar problemas y predecir comportamientos de tus clientes o una variable específica. Así mismo, como trabajo práctico tendrás que interiorizar la información brindada para elegir los modelos que mejor se ajusten para solucionar problemas específicos.

Finalmente, estarás listo para programar un modelo predictivo en Python y en Excel. Aquí entenderás la importancia del entrenamiento de tu modelo y las pruebas para que puedas determinar su eficacia. El profesor te mostrará los tipos de modelos predictivos que se aplican para los negocios y tu tendrás que entregar tu avance final que constará de los resultados de modelo y un Python notebook para concluir tu aprendizaje.

Este curso en línea es de nivel intermedio y se enfoca en el trabajo de análisis de datos para los negocios. No necesitas ser un experto pero será un plus si cuentas con un acercamiento y experiencia básica en Excel o Python, pues no profundizaremos en el uso de estos programas.

Lo ideal es que sepas moverte en alguno de estos softwares para que puedas enfocar tu aprendizaje en entender qué es el big data y cómo puede ayudarte a predecir y tomar decisiones en tu negocio.

El estudiante de este curso es un tomador de decisiones en su negocio o área de trabajo y se mueve frecuentemente en el análisis de data, investigación de mercado y manejo de bases de datos para encontrar soluciones a problemas, un entendimiento profundo del negocio u optimizaciones en diferentes aspectos.

Además, el estudiante deberá estar interesado en mover grandes volúmenes de data (datos macro), para analizarlos de forma sencilla por medio de modelos cuantitativos y programarlos a través de Python o Excel.

No necesitamos que seas un científico de datos experimentado, ni que conozcas todo sobre big data, pero sí es ideal que te apasione encontrar soluciones basado en los datos, sus correlaciones y que estés dispuesto a aprender sobre las características del machine learning que se pueden aplicar a los negocios.

Si algo de lo anterior te resuena y logras identificarte ¡enhorabuena! Estarás en las mejores manos. Con el profesor Enrico Galluccio un analista y científico de datos entenderás la data y la gestionarás para convertirla en una ventaja destacable en tu negocio o equipo de trabajo.