¿Qué herramientas se utilizan comúnmente en análisis de datos?
Las herramientas comúnmente utilizadas en análisis de datos en ingeniería incluyen Python (con bibliotecas como pandas, NumPy y SciPy), R, MATLAB, SAS y software de visualización como Tableau y Power BI. También se utilizan SQL para manejo de bases de datos y herramientas de Big Data como Apache Hadoop y Spark.
¿En qué sectores se aplica el análisis de datos?
El análisis de datos se aplica en sectores como la salud, finanzas, marketing, manufactura y telecomunicaciones, entre otros. En salud, mejora diagnósticos; en finanzas, optimiza inversiones; en marketing, personaliza campañas; en manufactura, optimiza procesos, y en telecomunicaciones, mejora la calidad del servicio.
¿Cómo se garantiza la calidad de los datos en un análisis de datos?
La calidad de los datos se garantiza mediante la limpieza de datos, que incluye la eliminación de duplicados y la corrección de errores, la validación de datos para asegurar su precisión y coherencia, y la implementación de controles de calidad a lo largo del proceso de recolección y análisis.
¿Qué habilidades se necesitan para ser un analista de datos?
Se necesitan habilidades en programación (Python, R), manejo de bases de datos (SQL), análisis estadístico, visualización de datos (Tableau, Power BI), y conocimientos en matemáticas. Además, se valoran capacidades de resolución de problemas y una fuerte capacidad analítica y crítica.
¿Qué tipos de análisis de datos existen?
Existen varios tipos de análisis de datos, incluyendo el análisis descriptivo (para resumir datos históricos), el análisis diagnóstico (para entender las causas de eventos pasados), el análisis predictivo (para prever eventos futuros), y el análisis prescriptivo (para recomendar acciones basadas en los datos).