<aside> ✅ Resumen Los procesos de una Data Analyst van enfocados a resolver las preguntas del negocio de las distintas áreas de mismo. Por medio del ciclo de trabajo anteriormente visto y actividades del rol como:
<aside> ✅ Datos → Data Analyst → nsights
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El objetivo de la Data Analyst es analizar información de valor para ayudar a resolver las necesidades de cada una de las áreas de una organización. La diferencia con la Data Scientist es que nada más se ocupa de analizar el presente.
Es uno de los roles ubicados en la mitad de la pirámide de necesidades de Data Science, el cual aprenderemos a profundidad.
Este rol encuentra información de valor por medio de la extracción de datos de diversas fuentes, limpieza y su respectivo análisis, para poder presentarlos de forma sencilla a las demás áreas de la empresa con tableros y gráficos.
Este es el rol que va a tener mas comunicación con otras áreas dentro de la empresa.
Búsqueda de necesidades de información de las demás áreas de negocio para poder hacer una correcta formulación que se pueda responder con datos.
Para trabajar con los datos primero es necesario saber dónde están y obtenerlos. Estos por lo general se encontrarán en bases de datos, internet, redes sociales, etc.
Los datos no van a venir organizados y listos para analizar. Antes se deben corregir, eliminar o editar los errores, espacios en blanco, columnas repetidas, cambiar de formato y demás características que ponga en peligro el buen análisis de los datos.
Por medio de la estadística descriptiva, herramientas matemáticas y tecnológicas para filtrar, organizar, recopilar los datos de tal forma que permita identificar patrones o estacionalidades que resulten valiosas para la toma de decisiones frente al problema o pregunta formulada al principio.
Una vez encontrados los hallazgos, gracias a las exploraciones y análisis de datos, es indispensable comunicarlos de forma sencilla y con la menor carga cognitiva posible, para la inmediata toma de decisiones y creación de productos si es posible.
Existe una estructura que se debe mantener e iterar, es decir, repetir varias veces hasta obtener el resultado esperado. Las cuales son:
Es una persona que tiene un conocimiento más profundo del negocio y está para ayudar a la Data Analyst a identificar las preguntas o casos de negocio.
Es la persona experta en como diseñar y construir tableros para presentar hallazgos a las demás personas, de manera fácil y sencilla.
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Santiago Ismael Flores
Hola, Soy Santiago Ismael, actualmente estoy aprendiendo Data Science. Me gustaría invitarte a hacer networking conmigo, puedes escribirme por Telegram o en mis demas redes sociales buscandome como @ismaSantiagoFL
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