Testimonios de Alumnos

Reflexiones sobre mi experiencia en Data Science For Business Recientemente completé el programa DATA ANALYTICS MASTERY  de Isaac González Díaz y quería compartir algunos de los aprendizajes que más me han impactado. Más allá de las herramientas técnicas y de cómo funciona cada una de ellas, por ejemplo cómo funciona una window function en SQL, como usar un calculate o crear una medida de tiempo como un year to date (YtD) en Power BI, o como realizar visualizaciones que ayuden a realizar un EDA en Python, hay algunos conceptos y habilidades que se salen de lo puramente técnico y que han sido fundamentales para mi crecimiento como analista de datos. 📊 Conocer el nivel de granularidad: Uno de los aspectos más importantes es entender el nivel de granularidad al que estamos trabajando con las tablas. Esto es crucial para construir métricas precisas o modelar datos correctamente en Power Bi y hacer consultas efectivas en SQL. Creo que es una de las cosas que más presente está durante todo el programa y en donde más insisten, lo cual recalca la importancia que tiene saber siempre a que nivel estamos trabajando. 🧮 Validación de datos: Otra lección valiosa es la importancia de comprobar y recomprobar nuestros cálculos al principio. Tomarnos el tiempo para verificar manualmente nuestros resultados nos ayuda a evitar errores y a ganar confianza en nuestros análisis sobre todo en este momento en el que nos estamos iniciando. 🚀 Toma de requerimientos: La fase de negocio es donde todo comienza. Definir claramente lo que el cliente quiere reflejar en los dashboards, acordar el nivel de granularidad y crear un mockup nos ayuda a asegurarnos de que estamos en la dirección correcta. Otro punto donde se hace muchísimo hincapié, y que se agradece bastante al enfrentarnos al folio en blanco, nos sirve de guía perfecta. 🧠 Pensamiento analítico: Desarrollar un pensamiento analítico ha sido clave para mí. Se trata de abordar problemas de manera estructurada, identificar patrones y tendencias, y encontrar insights valiosos en los datos. Esto implica ser curioso, cuestionar suposiciones y estar dispuesto a explorar diferentes perspectivas. Al final del día, se trata de entender realmente lo que los datos están tratando de decirnos y cómo podemos utilizar esa información para tomar decisiones informadas que impacten positivamente en el negocio. Al final, y teniendo claro que es fundamental dominar los aspectos técnicos de cada herramienta que te enseñan en este programa, y de forma muy completa, hay muchos conceptos y habilidades de este tipo que son los que te hacen diferenciarte del resto y aprender a pensar como un verdadero analista de datos. Puedes dejarme en comentarios si estás de acuerdo con estos conceptos y espero que esta publicación pueda serle de utilidad a alguien, sobre todo si está pensando en iniciar en el mundo de los datos, el programa de Isaac es 100% recomendable, no solo te enseña habilidades técnicas, te enseña a pensar y razonar.

Completé el curso "TU PRIMERA EXPERIENCIA COMO ANALISTA DE DATOS", brindado por Data Science For Business Reforzando los conceptos como: Análisis de datos para toma de decisiones, interpretación de KPIs, uso de herramientas como Google Collab y visuales en Power BI. #DataAnalysis #SQL #PowerBI #Python #DataScience #AnalisisDeDatos

Completé una experiencia práctica de Data Science con Data Science For Business. Contenido conciso sobre un proyecto completo: análisis, ML y app funcional con IA como copiloto. Lo mejor fue ver el día a día real de un Data Scientist y entender el flujo de trabajo actual. Altamente recomendable para quien quiera explorar esta profesión. #DataScience #MachineLearning #IA #Python