Introducción al Análisis de Datos: glosario básico para futuras analistas de datos

Durante tu proceso de introducción al Análisis de Datos vas a encontrarte con una gran cantidad de términos que te resultarán desconocidos. Hoy hemos recopilado once de los más importantes en todo este mundillo tech, aunque somos conscientes de que existen muchos más. Pero paso a paso. Empecemos por estos y seguro que, en poco tiempo, pasarán a integrarse en tu jerga cotidiana profesional. Vamos allá.

11 términos elementales para la introducción al Análisis de Datos

  1. Base de datos

Es el elemento con el que trabajarás día sí y día también desde que te introduces al Data Analytics. Se trata de recopilaciones estructuradas y ordenadas de grandes cantidades de datos, casi siempre a través de programas informáticos y en un lenguaje especial que te permite acceder a ellos de forma selectiva.

Las bases de datos también se refieren al lugar en el que se almacenan. En este caso pueden ser centralizadas, que constan de un solo ordenador, o distribuidas, cuando la información se encuentra en diferentes nodos pertenecientes a una misma red.

  1. Conversión de información en conocimiento

Esta es la premisa final de las disciplinas relacionadas con el Data Analytics. En su forma más simple y aislada, los datos tienen poco o ningún valor, ya que no es posible hacer análisis rigurosos a partir de ellos. Sin embargo, cuando se contextualizan, estructuran y combinan, se convierten en información que ayuda en la toma de decisiones. Aun así, es necesario subir un último escalón: el del conocimiento. Esto significa combinar la información con prácticas, procedimientos y experiencias, con la intención de aplicarla en forma de acción para obtener un resultado específico.

  1. Dashboard

En español, el término se traduce como tablero o cuadro de mando, y es aquí donde puedes ver de forma ordenada los datos más importantes que manejarás en determinado entorno. Imagínate lo complicado que sería tener que revisar enormes bases de datos que cambian y se actualizan constantemente para poder conocer el estado de cualquier parámetro que estés analizando. En lugar de eso, un dashboard resume los indicadores clave de rendimiento, conocidos como KPI, para tener acceso rápido a la información.

  1. Data Storytelling

El nombre te debe dar una pista de lo que se trata: contar historias con datos. Será una de las facetas más creativas que vas a explorar, pero a la vez una de las más retadoras. Al fin y al cabo, tienes que convertir datos que no son necesariamente fáciles de entender y procesar, en un mensaje claro y accesible para personas sin conocimientos previos en el área. Pero no te preocupes, porque una vez que entiendes la información que ofrecen, es fácil hacerla digerible para los demás.

  1. Estadística

Esta ciencia es la encargada de recoger, interpretar y presentar datos convertidos en información útil para la toma de decisiones. Se basa en fórmulas que reducen el margen de error durante el procesamiento, lo que hace que el factor humano tenga menos incidencia en las primeras etapas. Con la estadística aplicada al Análisis de Datos puedes obtener valores promedio, modas, hacer regresiones, progresiones y comprender mucho mejor los fenómenos que estudias. 

  1. ETL Pipeline

Los pipelines son estructuras de datos divididas en etapas con el propósito de representar una serie de pasos definidos para alcanzar un objetivo. En el caso de las ETP (Extract – Information – Load) estas constan de tres procesos. El primero es la obtención de datos a partir de una o varias fuentes, el segundo es su transformación o criba para obtener aquellos que sean útiles o necesarios y, por último, la carga o almacenamiento en un repositorio, base de datos o archivo final.

  1. Github

Github es una plataforma propiedad de Microsoft que sirve para almacenar el código fuente de aplicaciones y herramientas informáticas. Aquí, los desarrolladores pueden alojar los códigos de sus proyectos y controlar los avances que realizan en cada actualización, de manera que estas conserven todos los cambios aplicados a las versiones anteriores. Lo preferible es que los usuarios pueden ver el código e incluso ayudar a ampliarlo y mejorarlo.

  1. Limpieza de datos

El Data Analytics supone interpretar y dar sentido a una cierta cantidad de datos dentro de un universo mucho mayor y en ocasiones desordenado. Aquí entra en juego la limpieza, eliminando todos aquellos datos que estén repetidos, incompletos, tengan errores o sean incorrectos. De esta forma, se limitan las posibilidades de fallos en los procedimientos de manejo, extracción y análisis, lo que reduce los tiempos muertos y aumenta la productividad.

  1. Programación

La programación consiste en crear una serie de pasos lógicos en un determinado lenguaje para que un ordenador cumpla con una tarea específica. Sí, así de simple. El truco está en que estos pasos no se indican de la misma forma en la que le darías instrucciones a una persona, pues los ordenadores hablan sus propios idiomas, que son los llamados lenguajes de programación. 

  1. Python

Python es uno de los lenguajes de programación más importantes, cuyo origen se remonta a la década de los ochenta. Sin embargo, ha sido en los últimos años cuando su popularidad ha despegado hasta el punto de convertirse en la base de la infraestructura tecnológica de empresas como Spotify, Netflix o Facebook. En definitiva, algo que merece la pena aprender.

  1. Visualización de datos

Ya hablamos de la parte creativa con el Data Storytelling, ¿no? Pues la visualización de datos viene a ser el lado gráfico de la introducción a su análisis y su estudio en sí mismo. Se refiere a la representación a través de mapas, barras, planos de coordenadas y todo tipo de gráficos que sirvan para comprender las tendencias y correlaciones reflejadas. Aquí se utilizan colores, se trazan líneas y se sitúan puntos para dar referencias específicas sobre los valores más importantes para, así, convertir la información más atractiva a la vista.
En la introducción al Análisis de Datos se maneja una terminología específica que permite hacer referencias claras a los distintos conceptos que le dan forma a esta profesión. ¡Pero que no te abrumen! En nuestro bootcamp de Data Analytics podrás conocerla y ponerla en práctica, mientras te formas en una carrera que es punta de lanza en la revolución digital que nos rodea. ¿Te animas a formar parte?

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