Sin duda el sector tecnológico está evolucionando y avanzando a un ritmo muy rápido, convirtiendo el mercado de trabajo actual en un entorno cada vez más exigente en el que reina la competición. Con la aparición de nuevas herramientas tecnológicas muy avanzadas, el mercado necesita profesionales con las habilidades y la experiencia adecuadas para resolver problemas empresariales complejos. Es aquí donde entra el análisis de datos.
Empresas alrededor de todo el mundo están utilizando análisis de datos para guiar su estrategia de negocio. En este artículo se destacan las herramientas que debes adquirir si aspiras a estar a la vanguardia del sector empresarial y lanzar tu carrera de forma exponencial.
SQL
SQL significa lenguaje de consulta estructurada (Structured Query Language en inglés), y es un lenguaje de programación que se utiliza para almacenar, recuperar y manipular información en una base de datos relacional. Es posible que exista más de una base de datos relacional y todas se almacenan en una base de datos aún más grande incluso, conocida como almacén de datos.
En una base de datos relacional muchas veces hay más de un tipo de categoría de datos, por ejemplo, el nombre o la dirección de un estudiante, de modo que necesita estar organizada y estructurada. Esto significa que los datos se presentan en tablas de filas que contienen diferentes “objetos” y columnas que contienen diferentes “características” claramente definidas.
Por ejemplo, si un negocio de alquiler de DVD quisiera saber qué clientes han pagado más de 40 veces por una película, podrían hacerlo directamente a través de una consulta en lugar de descargarse los datos y procesarlos en Excel o R, etc. De esta forma, es muy ágil acceder y recuperar la información utilizando SQL.
SELECT first_name, last_name
FROM customer
WHERE customer_id IN
(SELECT COUNT(payment_id)
FROM payment
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT (payment_id) > 40);
Programar con R, Python, o crear canales con RapidMiner
Cuando se ejecutan tareas de análisis de datos, es primordial automatizar procesos, en vez de tener a un operador manual completando cada tarea de forma individual, puesto que resulta mucho más eficiente. Para que esto sea posible, se implementa un método de programación, lo que significa que los programas escritos en lenguajes de programación como R o Python se utilizan para llevar a cabo múltiples tareas en entornos de tiempo de ejecución. Como alternativa, se pueden utilizar plataformas de ciencia de datos como RapidMiner, que hacen la mayor parte del trabajo sin necesidad de programar.
¿Qué es R?
R es un lenguaje de programación estadística combinado con software gratuito de análisis y gráficos, lo que lo convierte en el gran lenguaje de programación y una herramienta extremadamente potente dentro del campo del análisis de datos. Crea un entorno en el que se puede implementar y presentar una amplia variedad de técnicas estadísticas.
“R tiene unas habilidades gráficas extensivas y potentes, al nivel de sus habilidades analíticas.” J H Maindonald escribió en su libro, Utilizar R para el Análisis de Datos y los Gráficos
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto, ligero, multimodelo, de uso general. Es conocido por su universalidad y considerado por muchos expertos del sector, el segundo mejor lenguaje de programación, pues es extremadamente adaptable a cualquier dominio, lo que hace que grandes empresas como Google lo tengan presente para llevar a cabo sus principales aplicaciones.
Lo que resulta especialmente refrescante de Python es que, a pesar de ser bastante difícil de empezar porque no se centra en un dominio en concreto, atrae a un publico más amplio y diverso. Esto crea una red más grande y fantástica de gente a quien acudir cuando lo necesitas.
¿Qué es RapidMiner?
A diferencia de R y Python, RapidMiner no es un lenguaje de programación y por lo tanto no realiza la función de programar. Se trata de una plataforma de ciencia de datos inclusiva. Puedes utilizarla durante todo el proceso de análisis de datos, desde la preparación de datos hasta machine learning, desde deep learning hasta la extracción de datos, desde la implantación del modelo predictivo hasta la visualización.
RapidMiner elimina prácticamente la necesidad de programación, pues dispone de su propio sistema de plantillas preparadas para cada proceso. Las estructuras de RapidMiner nos ayudan a crear flujos de trabajo analíticos con múltiples “operadores”, de forma similar a una reacción en cadena, y además, puede extenderse utilizando programación R y Python. Con sus estructuras incorporadas y una utilización sencilla, RapidMiner es una plataforma extremadamente beneficiosa para un analista de datos ya que puede utilizarse en cada paso del ciclo de análisis de datos.
Machine Learning
Parece que el big data no deja de crecer, lo que significa que los analistas de datos necesitan una herramienta capaz de analizar toda esta información… Y aquí es donde entra el machine learning.
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial y un método de análisis de datos que se utiliza para diseñar algoritmos complejos para automatizar y facilitar el proceso de construcción de modelos analíticos. Utiliza los datos para identificar patrones y aprender de ellos para poder tomar decisiones y predecir futuras tendencias de manera más sofisticada. Idealmente, cuantos más datos se proporcionen, más aprende y analiza la maquina y, por lo tanto, podrá hacer predicciones más exactas y en profundidad.
Desgraciadamente, este no es siempre el caso, ya que un gran componente a tener en cuenta cuando se hacen modelos, y la limitación principal de machine learning, es el sesgo de datos. Siempre existe el riesgo de sesgo cuando se hacen modelos, especialmente cuando se considera lo que se quiere predecir. Un buen ejemplo de esto sería la herramienta secreta de inteligencia artificial para contratar de Amazon, que dejó de utilizar porque mostraba un sesgo contra las mujeres. En este caso, el modelo estaba entrenado para observar datos de modelos de currículos presentados en los últimos 10 años, que casi todos resultaron ser de candidatos masculinos.
El análisis de big data se puede aplicar a cualquier industria o empresa en la que se muevan grandes cantidades de datos. Por ejemplo, el sistema de salud podría mejorar de forma drástica su trato a los pacientes e incluso diagnosticar enfermedades a través de machine learning al obtener información de correlaciones entre protocolos médicos, medicina, síntomas de pacientes y resultados.
Visualización de datos con Power BI
La visualización de datos es el proceso de presentar e ilustrar datos de forma clara e interactiva con la intención de ayudar a la gente a entender las implicaciones de los descubrimientos analíticos, lo cual podría no ser posible sin una presentación visual.
¿Qué es Power BI?
Power Business Intelligence es un paquete gratuito de software de análisis creado por Microsoft que ofrece a los analistas de datos la posibilidad de crear visualizaciones interactivas con capacidades de autoservicio de inteligencia empresarial. La interfaz se parece a Excel, lo que ofrece a los usuarios una navegación intuitiva, y su extrema potencia permite crear cuadros de mandos únicos y personalizados que abarcan y reflejan los objetivos empresariales.
Algunas funciones del software incluyen la capacidad de agregar datos de cientos de fuentes actualizadas y fiables, que ofrecen fácil acceso a resultados detallados y exactos. El software simplifica la preparación de datos para poder analizarlos de forma rápida y sistemática. Y lo más importante, su herramienta de visualización interactiva permite crear informes bonitos, que presentan tus resultados de forma eficaz.
Así que, ¿tienes ganas de aprender más acerca de estas herramientas de análisis de datos tan utilizadas?
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Escrito por Janey Wong