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Escrito por Posgrados Ingeniería
en diciembre 21, 2023

Vivimos en un mundo inundado de datos. Cada clic, compra en línea o interacción en redes sociales genera una avalancha de información que, correctamente procesada, revela patrones, tendencias, conocimiento y oportunidades. 

En este contexto, contar con los medios óptimos de análisis de datos se vuelve crucial para optimizar el rendimiento y descubrir insights que impulsen una toma de decisiones más inteligente para el crecimiento y éxito de una empresa.

Contenido relacionado: El impacto de la ciencia de datos en los negocios de hoy

A continuación, veremos algunas de las mejores herramientas de análisis de datos que utilizan las empresas en la actualidad:

  1. Tableau: visualización impactante

Caracterizado por su capacidad para traducir información en visualizaciones llamativas, Tableau ha emergido como una de las herramientas líderes en análisis visual

Con opciones de conectividad a diversas fuentes, dicha aplicación brilla por su versatilidad en el terreno del marketing, la publicidad y evaluación de campañas y finanzas.

Posgrados Ingeniería CDMX >  

  1. Microsoft Power BI: integración total con ecosistema Microsoft

La suite Power BI ofrece una integración sin fisuras con otras aplicaciones del ecosistema, como Excel y Azure. Esto facilita la importación y visualización de datos, así como la colaboración en tiempo real

Además, Power BI aprovecha la inteligencia artificial para generar predicciones y proporciona una perspectiva proactiva de posibles tendencias futuras.

Es popular con empresas que utilizan activamente el ecosistema Microsoft y en sectores financieros para análisis de carteras.

  1. Python con Pandas y NumPy: flexibilidad y poder estadístico

Para aquellos que buscan una solución más flexible y personalizable, Python con las bibliotecas Pandas y NumPy se erige como una opción poderosa que brinda la posibilidad de manipular contenidos y realizar estadísticas

Python se ha convertido en el lenguaje preferido por su capacidad para trabajar con conjuntos masivos y realizar análisis complejos. Será tu software aliado en investigación científica y tecnológica

  1. Google Analytics: el rey de la web

Proporciona una visión detallada del comportamiento de los usuarios en sitios web y aplicaciones, lo que les da a las empresas un recurso invaluable para entender cómo interactúan los clientes con sus plataformas en línea

Con funciones avanzadas de segmentación y seguimiento de conversiones, Google Analytics es una herramienta ineludible para aquellos que buscan optimizar su presencia en línea.

Pantalla de una herramienta de análisis de datos

  1. Stata: herramienta estadística robusta

Destaca por su robustez en el análisis estadístico, con capacidades avanzadas de manipulación de datos y modelado. Stata se posiciona como un apoyo indispensable para investigadores que buscan precisión en sus evaluaciones.

Es principalmente recomendable en investigación académica y para análisis demográficos en las ciencias sociales.

  1. QlikView: descubrimiento interactivo

Permite a los usuarios explorar de manera intuitiva y descubrir relaciones ocultas en los datos. Con su capacidad para operar en tiempo real, QlikView sobresale como una opción valiosa para la toma de decisiones ágiles, evaluación del rendimiento y el control de calidad.

  1. KNIME: La plataforma libre e intuitiva

Reconocido como uno de los mejores software, es una plataforma abierta y versátil que, a través de su exclusivo enfoque de canalización de datos, facilita diversos componentes para el aprendizaje automático y la extracción de datos.  

Es muy flexible y personalizable según las necesidades de una organización, sin grandes costos. Esto lo hace popular entre las empresas más pequeñas.

  1. Apache Spark: procesamiento a gran escala

Es un motor de procesamiento diseñado principalmente para análisis de big data. Es una opción notablemente adaptable porque puede funcionar en una variedad de plataformas. 

Está destinada a científicos e ingenieros de datos que trabajan a escala empresarial. Spark es adecuado para varios casos de uso, incluidos la gestión de flujos de datos en tiempo real y el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático.

En la era del big data, las empresas que desean destacarse deben utilizar el análisis de datos de manera proactiva. La elección de las herramientas idóneas marca la diferencia entre simplemente tener información y convertirla en insights accionables. 

La clave radica en seleccionar las plataformas que se alineen con las necesidades específicas de cada organización y saber explotarlas en su máxima capacidad. 

Sé un experto en estos recursos al cursar una Maestría en Ciencia de Datos

Conviértete en un elemento imprescindible para las empresas con la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Panamericana.

Al cursar este posgrado, desarrollarás habilidades en los campos de Minería de Datos, Inteligencia Artificial, Procesamiento de Lenguaje Natural e Inteligencia de Negocio con una perspectiva ética y legal para que sea un profesional completo e integral. 

Contenido relacionado: ¿Qué te ofrece la Maestría en Ciencia de Datos de la UP?

Descarga el plan de estudios y agenda una cita en el enlace que se muestra a continuación para obtener todos los detalles de esta oportunidad única.

Maestria en Ciencia de Datos  

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