Hace años, cuando había menos inventarios, había menos complicaciones. Las herramientas simples eran suficientes para gestionar los datos importantes. Luego, con la introducción de campos como la analítica de datos y la ciencia de datos, las herramientas sencillas ya no eran adecuadas, y descubrimiento tras descubrimiento, se introdujo la programación. A través de la programación, las personas ahora instruyen a los ordenadores para que realicen las tareas deseadas.
Algunos analistas de datos tienen que programar como parte de su trabajo diario, pero esto no suele ser un requisito para los trabajos de análisis de datos. Dicho esto, aunque las funciones básicas de análisis de datos pueden realizarse sin escribir código -interpretar los datos de Google Analytics, por ejemplo-, el auge de los grandes datos ha añadido una capa de dificultad técnica al papel del Analista de Datos, lo que significa que ahora es mucho más probable que surja la programación.
¿Qué es la analítica de datos?
El estudio del procesamiento de los datos reales para extraer hipótesis sobre ellos se conoce como analítica de datos.
La analítica de datos es un término general que se refiere a una serie de técnicas de análisis de datos. Los métodos de análisis de datos pueden aplicarse a cualquier tipo de datos para obtener conocimientos que puedan utilizarse para mejorar las cosas.
Las estrategias de análisis de datos pueden sacar a la luz patrones e indicadores que, de otro modo, se perderían en la masa de conocimientos. Este conocimiento puede utilizarse entonces para perfeccionar los procesos y maximizar el rendimiento general de una empresa o sistema.
Las empresas manufactureras, por ejemplo, suelen controlar el tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo de las distintas máquinas, y luego analizan los datos para programar mejor las cargas de trabajo de forma que las máquinas trabajen con una capacidad relativamente cercana.
¿Cómo programar los datos?
El proceso de traducir los datos o hallazgos recogidos en una colección de categorías coherentes y unificadas se denomina programación de datos.
La programación de los datos es el método de resumir y representar los datos para ofrecer una descripción completa del fenómeno notificado u observado. Los códigos son ideas que conectan los datos con la teoría.
Vamos a profundizar en cómo puedes programar los datos manualmente:
- Primero tendrás que decidir si quieres hacer una programación deductiva o inductiva.
- Una vez que lo tengas claro, revisa los datos para hacerte una idea de cómo aparecen.
- Para programar todo lo necesario, entra en tus datos punto por punto. A este nivel, tus códigos deben ser mucho más completos.
- Clasifica tus códigos en categorías para examinar cómo se integran en tu marco de programación.
- Reconoce las tendencias más populares y actúa sobre ellas.
¿Qué lenguajes utilizan los analistas de datos?
Cuando se trata de análisis de datos, escribir código no suele significar construir una pieza original de software desde cero. Es mucho más probable que implique desplegar algoritmos empaquetados en lenguajes de programación estadística como R, Python y SQL, o escribir scripts para transformar los datos y generar visualizaciones.
Un conjunto de datos grande y difícil de manejar no puede producir la información que necesita un analista de datos hasta que éste defina cómo debe manipularse esa información. Esto suele ser algo que se determina en función de las necesidades, ya que depende de los parámetros del conjunto de datos y de la información necesaria. Todo esto hace que el proceso sea más complicado que el simple hecho de pulsar un botón: producir estas consultas constituye una forma de programación, en el sentido fundamental de «generar un conjunto único de instrucciones para que el ordenador las ejecute»
Los analistas de datos también se dedican con frecuencia a la visualización de datos, utilizando lenguajes como R para crear mapas interactivos de alta calidad, gráficos, etc. Varios paquetes de software permiten desarrollar visualizaciones muy sofisticadas (y únicas), y cada vez que te salgas del camino marcado, tratando de extraer algo de los datos más allá de un nivel superficial de abstracción, es probable que estés pensando en escribir código.
¿Qué tipo de programación se requiere para el análisis de datos?
El análisis de datos no era una tarea difícil antes de la introducción del big data. Con el aumento de la complejidad de los datos, los analistas de datos deben ser más específicos y profesionales. Deben adquirir una buena capacidad de comunicación, porque tienen que interactuar con diferentes organizaciones para transmitir la información que han extraído de los datos. Pero para esta comunicación, no se les exige que sean expertos en programación. Más bien, su trabajo depende más del software de análisis.
Un analista de datos es como el narrador de la verdad, ya que expone las percepciones de cualquier dato. Esta narración se realiza en forma de informes, ventas, etc. Y este propósito se puede conseguir sin escribir ningún código.
Hay algunos Analistas de Datos que sí utilizan la programación en sus tareas rutinarias, pero en general no es necesaria. Incluso si alguien siente la necesidad de programar en el análisis de datos, un conocimiento básico de la programación es suficiente para el beneficio de la empresa. Esta comprensión básica puede utilizarse en R o Tableau, pero es fácil de estudiar, ejecutar y utilizar. Normalmente, la programación está relacionada con la ciencia de los datos, en la que se necesitan conocimientos avanzados de programación para obtener mejores resultados.
¿Se puede ser analista de datos sin saber programar?
Para empezar, la respuesta a esta pregunta es sí. Aprender SQL y un poco de R y Python son los siguientes pasos apropiados si quieres ser realmente un analista y no sólo alguien que extrae datos, construye una visualización en Tableau, y pone unos cuantos puntos clave de observación. El scripting hace que nuestro trabajo de analítica sea mucho más sencillo. Cuanto más sepas, más fácilmente podrás realizar tus tareas.
Los analistas de datos no necesitan amplios conocimientos de programación. En cambio, deben tener experiencia previa con aplicaciones de minería de datos, visualización de datos y gestión de datos. Los analistas de datos, al igual que la mayoría de los otros trabajos relacionados con los datos, necesitan fuertes habilidades matemáticas. También deben tener conocimientos de ciencia, programación y análisis predictivo.
