Curso de Data Literacy

Data Literacy es literalmente “alfabetización en los datos”. Igual que de pequeños empezamos a aprender nuestro idioma, hoy en días es cada vez más necesario aprender el lenguaje de los datos. Aprender el idioma de los datos significa saber leerlos, trabajar con ellos, analizarlos y argumentar con ellos. Todo esto para poder tomar mejores decisiones, es decir decisiones no sólo basadas en la intuición y el instinto, sino también en lo que nos dicen los datos.

Contenido del curso

A la hora de enfrentarse a un tema tan amplio como el análisis de datos, la cantidad de información disponible pasa a ser una desventaja en lugar de una ventaja. Podemos empezar a leer libros y artículos, ver tutoriales en Youtube, apuntarlos a cursos online y presenciales etc. Esto genera confusión y ansiedad, además de no ser la manera más eficiente para aprender. Es verdad que tarde o temprano acabamos aprendiéndolos, como fue en mi caso.

Yo empecé estudiando letras, y luego me apasioné a temas relacionados primero con economía y después a estadística, análisis de datos, programación etc. Durante esta evolución no puedo ni recordar la cantidad de libros, blogs, videos, cursos etc. que he utilizado para llegar a un conocimiento bastante completo del análisis de datos. El proceso ha sido muy largo y con errores, vueltas atrás, y revisión de los conceptos que entendí de manera equivocada.

Este curso quiere ser un resumen de esta experiencia ahorrándote los errores y centrándome en los conceptos y técnicas más importantes. De hecho, con los años he visto que la mayoría de los problemas que podemos resolver con los datos se pueden afrontar con unas pocas técnicas de análisis. Es justo esto lo que te voy a proponer. Me gusta representar este fenómeno con la famosa regla de Pareto: 80/20. Es decir, que con el 20% de los conocimientos principales, podemos alcanzar el 80% del beneficio posible. Te ayudaré a alcanzar este 80%.

Además, para que aprendas mejor y recuerdes los conceptos y técnicas que veamos, he adaptado esto curso con lo siguiente:

  • Además de las clases de teoría tendrás clases de práctica utilizando principalmente Excel, una herramienta ampliamente utilizada, con una curva de aprendizaje relativamente breve, y que permite desarrollar también análisis más complejos.
  • He incluido unos cuantos ejercicios que veremos en parte en las clases y de los cuales dispones también de las soluciones para comprobar si lo estás haciendo correctamente.
  • He intentado hacerlo lo más entretenido posible, añadiendo historias como las de Wald y los aviones de la segunda guerra mundial.
  • He adaptado la estructura de los contenidos para que sea más fácil de recordar, es decir siguiendo el ciclo del análisis de datos (ahora lo verás).
  • Material de soporte: Excel de los ejercicios, manual, pdf para tomar apuntes, enlaces a contenido externo.

El ciclo del análisis de datos, o proceso del análisis de datos, representan los pasos en orden cronológico a la hora de analizar unos datos y presentar unos resultados.

EL CURSO ESTÁ EN FASE DE DESARROLLO Y DE MOMENTO SÓLO ESTÁN DISPONIBLES LOS MÓDULOS DE LOS BLOQUES “NEGOCIO” Y “DATOS”.

Pregunta

Antes de empezar a trabajar con cualquier dato es importante definir bien el objetivo del análisis. Para hacer esto es fundamental hacerse la pregunta correcta, dado que buscar la pregunta correcta es más importante que buscar la respuesta correcta.

Esta pregunta tiene que ser específica, medible, y en línea con los objetivos que queremos alcanzar. Por ejemplo, si el objetivo es retener a los clientes actuales, una posible pregunta sería: ¿Cuáles son los elementos de mi servicio que hacen que los clientes no nos abandonen?

Este módulo se divide en dos partes:

  • Cómo hacer una buena pregunta.
  • Como entender y analizar el negocio de una empresa.

Recopilación de datos

Una vez tengamos la pregunta, vamos a recopilar los datos que nos hacen falta para de las fuentes disponibles. Si no disponemos de estos datos podemos, por ejemplo, comprarlos externamente o acudir a la investigación de mercados. Siguiendo el ejemplo anterior podríamos necesitar datos de una encuesta a clientes, más en concreto el ratio de clientes que retenidos y su valoración de diferentes elementos de nuestro servicio.

Este módulo se divide en tres partes:

  • Introducción a Excel (es imprescindible un conocimiento mínimo de esta herramienta y este módulo está pensado para quien no conozca Excel).
  • Consultas a bases de datos y otras fuentes (desde Excel).
  • Investigación de mercados.

Tratamiento de datos

Es probable que los datos a disposición no estén en el formato adecuado, o que contengan errores, o que estén estructurado mal. En el ejemplo anterior, podríamos tener respuestas en blanco, valores atípicos, respuestas que no cuadran con otras etc.

Este módulo se divide en dos partes:

  • Transformar los datos con Power Query.
  • Crear modelos de datos con Power Pivot.

Análisis de datos

Este módulo es el más amplio e incluye las principales técnicas de análisis de datos. El tipo de análisis que vamos a realizar depende por una parte de nuestra pregunta y objetivos, y, por otra parte, de los datos de los que disponemos. Por ejemplo, si queremos predecir el número de pasajeros para el mes que viene podríamos utilizar unas técnicas de análisis predictivo (series temporales, regresiones etc.). Si los datos no permiten utilizar la técnica que pensamos aplicar, deberemos, o recopilar los datos necesarios, o buscar una técnica alternativa.

Continuando con el ejemplo anterior podríamos utilizar una regresión múltiple para ver la relación entre la retención de los clientes y su satisfacción en diferentes ítems.

Este módulo se divide en varias sesiones, que pueden subir modificaciones y elementos adicionales por la amplitud del tema:

  • Análisis básico.
  • Estadística descriptiva.
  • Probabilidad y estadística Bayesiana.
  • Pruebas de hipótesis.
  • Regresiones.
  • Modelos de toma de decisiones.
  • Series temporales.
  • Forecasting y evaluación de modelos.
  • Optimización.
  • Análisis cualitativo y Heuristics.

Comunicación, toma de decisiones, y feedback.

Podemos realizar el mejor estudio del mundo, pero si no somos capaces de comunicar bien los resultados esto no servirá para nada. Sea para convencer a unos jefes o accionistas, o para tomar las mejores decisiones, es fundamental saber transmitir bien lo que los datos nos han revelado. Incluyo en la comunicación también el feedback, es decir unas críticas constructivas a nuestro análisis que nos permite mejorarlo, empezando a repetir el ciclo y corrigiendo donde haga falta. Por ejemplo, si nos damos cuenta de que el resultado es un poco raro, podemos decidir volver a revisar los datos recopilados por si se trata de un error al origen o de tratamiento.

Este módulo se divide en tres partes:

  • Gráficos y dashboards (Usaremos Excel y Power BI).
  • Presentar los resultados en público.
  • Presentaciones e informes (usaremos Power Point y Word).

Cómo funciona el curso

Después ya entramos en la parte de las clases. En casi todos los módulos tenemos unas clases teóricas donde explicaré los conceptos principales, y unas clases prácticas, donde veremos cómo aplicar la teoría, principalmente en Excel. Durante la práctica enseñaré unos ejercicios, de los cuales podrás descargar unos archivos Excel donde resolverlos por tu cuenta. Además, en algunos casos habrá también algún ejercicio adicional. En cualquier caso, siempre dispondrás de un archivo con las soluciones, y estoy a tu disposición para cualquier pregunta.

Tanto para las clases de teoría, como para las clases de práctica hay dos niveles: principiante y avanzado. Te aconsejo esta estrategia:

  • Si consideras ser principiante, empieza obviamente con la parte “principiante”. Si quieres pasar a “avanzado” también, date un tiempo para asimilar lo aprendido. Si consideras que lo avanzado es demasiado, no hace falta seguir. Con el contenido “principiante” vas a tener los conocimientos mínimos indispensables de cada sesión.
  • Si consideras ser avanzado, o dudas entre principiante y avanzado, te sugiero empezar por la parte principiante en la teoría. Puede que haya algunos conceptos que necesites refrescar, o aclarar. Para la parte práctica, si en la teoría te has sentido muy cómodo/a con la parte principiante, puedes pasar directamente a la práctica “avanzado”.

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Módulos

PREGUNTA: ENTENDER EL NEGOCIO

Buscar la pregunta correcta es más importante que buscar la respuesta correcta. Antes de enfrentarnos a cualquier análisis de datos debemos tener muy claro “la pregunta”. Para ello, es fundamental conocer el negocio. En este módulo te explico como definir la pregunta adecuada y las herramientas para analizar el negocio.

Lecciones

DATOS: CONSULTAS A BBDD Y OTRAS FUENTES

Una vez tangamos definida la pregunta, es el momento de recoger los datos disponibles. Pero antes es importante entender bien los tipos de datos y con qué estructura los podemos encontrar. Como para un pintor es importante conocer las herramientas básicas con las que va a pintar, es decir los colores, tenemos que empezar por definir los datos. En este módulo empezaremos por entender qué son los datos, los tipos de formatos, cómo se diferencian las métricas de los atributos, y cuál es la estructura correcta de una tabla de datos. Finalmente, veremos en concreto cómo importar datos en un archivo Excel.

Lecciones

DATOS: TRANSFORMAR LOS DATOS

A menudo, los datos que recibimos no están en el formato adecuado para poder analizarlos. En este módulo veremos como manipular los datos utilizando el complemento de Excel Power Query. Entre otras cosas, veremos como filtrar, reemplazar, crear columnas calculadas, transponer los datos etc.

Lecciones

DATOS: MODELOS DE DATOS

A veces no disponemos de todos los datos en una sola tabla, como hemos visto en las clases anteriores, sino que tenemos que combinar información de diferentes tablas. En este módulo explicaré la teoría de los modelos de datos y veremos como combinar y anexar tablas tanto en Power Query como con SQL (avanzado). Además, aprovecharé este módulo para explicar Power Pivot, tanto para principiantes (introducción, funciones básicas etc.), como para avanzados (funciones y funcionalidades avanzadas). En las clases avanzadas de Power Pivot explicaré como crear un modelo de datos.

Lecciones