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Las preguntas Frecuentes… Respondidas
Te he preparado una sección con las dudas más frecuentes de mis lectores y de mis alumnos.
Aprender de los demás es una buena práctica.
¡Vamos a ello!
Para ser más ejecutivo, voy a utilizar el formato lista. Así puedes leer las respuestas de las que te preocupen más.
# 1. ¿Qué me va a aportar la estadística aplicada en mi vida como investigador?
Te hago una lista de los beneficios:
- Aprovecharás la infinidad de datos que tienes y poder interpretarlos.
- Aprenderás de datos y podrás corroborar las hipótesis como investigador con evidencias reales.
- Serás un profesional transversal. Tendrás más conocimiento.
- Serás crítico con otros artículos científicos. Y sabrás leer los resultados y entenderlos.
- Tendrás mucha más capacidad de análisis, y aumentarás tu capacidad técnica, que quizá la tengas abandonada.
# 2. ¿Qué técnica utilizo para aprovechar los datos?
La pregunta estrella y, creo que, durante el curso, ya he atacado este preocupación. Pero hoy quiero remarcar los cuatro aspectos que envuelven este aspecto tan recurrente.
Y son del todo necesarios para que no te sientas agobiado.
1. Entender las etapas de un proceso de Análisis de Datos
2. Aplicar la metodología paso a paso
PASO 1
DEFINE UN OBJETIVO
Entiende el origen de tu tabla de datos. La problemática que quieres resolver. Define un objetivo
PASO 2
EXPLORA LA TABLA DE DATOS
Encuentra indicios con la ayuda de la estadística descriptiva. Gráficos y características numéricas
PASO 3
ANALIZA CON UN MAPA
Define las técnicas que vas a utilizar para responder a preguntas que has encontrado en la etapa de exploración
PASO 4
CREA EL INFORME
Resume las conclusiones que has obtenido. Explica a los demás qué has encontrado. Qué dificultades has tenido y futuros pasos.
3. Conocer las técnicas básicasde exploración de datos
GUÍA DE LA EXPLORACIÓN
Para no dejarte así te he preparado una guía paso a paso con los gráficos más utilizados en la práctica para que puedas extraer información de tus datos fácilmente.
DESCARGA LA GUÍA DE LA EXPLORACIÓN
4. Saber aplicar las técnicas estadísticas: cómo, cuándo y por qué
GUÍA DEL ANÁLISIS
Aunque durante el curso ya te he mostrado la guía del análisis te la dejo aquí por si aún no te la has descargado.
# 3. ¿Es buen momento formarse hoy en Análisis de Datos?
¡Es el momento! Estamos de lleno en la era de los datos. La era de la información. La estadística será la herramienta por excelencia de muchos profesionales. Además la capacidad de los PC’s ha aumentado tanto estos últimos años que las posibilidades de exploración y análisis han crecido exponencialmente.
Esta situación actual hace aumentar el valor de saber interpretar los gráficos y saber implementar análisis es fundamental para aprovechar la cantidad tan importante de datos que seguro tienes en tu día a día.
No ha habido mejor momento en la historia para aprender estadística y analizar datos.
# 4. Si soy novato en la aplicación real de la estadística ¿podré aprender en 1 mes?
Respuesta rotunda. ¡Sí! No es necesario saberte todos los detalles matemáticos para utilizar la estadística. En la práctica, las florituras matemáticas no te servirán para mucho al principio.
En un mes puedes aplicar y entender muchos conceptos nuevos que podrás utilizar con tus datos. Es un conocimiento que lo tendrás para siempre.
Recuerda que estos son los ingredientes para lograrlo:
INGREDIENTE 1
CONCEPTOS ESTADÍSTICOS BÁSICOS
Entender los conceptos estadísticos fundamentales
INGREDIENTE 2
METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DATOS
Captar la metodología de análisis de datos
INGREDIENTE 3
SOFTWARE DE APLICACIÓN y CÓMO MANEJARLO
Aplicar la metodología con un software estadístico
# 5. ¿Es mejor un curso en COURSERA, que un curso de pago?
Los cursos de Coursera son especialmente válidos, y muy buenos des el punto de vista académico.
Pero tienen dos aspectos que hacen de estos cursos una opción que no me acaba de encajar:
1. Un enfoque muy universitario. Demasiado en ocasiones. El enfoque es bastante académico y matemático.
2. Un soporte con un trato un pocofrío. El trato que tendrás es de profesor a alumno. Yo prefiero de aprender con un «amigo experto»
Es muy importante sentirte arropado y acompañado por un mentor de confianza. En Coursera tendrás soporte pero no será personalizado.
Sentirte acompañado acelera el aprendizaje mucho más. Si no, ¡verifícalo!
# 6. ¿Qué pasa si veo que empiezo con R y no es lo mío?
Primero, no pasa nada. La curva de aprendizaje inicial es pronunciada pero asequible para todos.
Y segundo, no creo que te suceda.
¿Crees que no podrás utilizar una herramienta con los comando ya hechos? Solo con replicar los ejemplos puedes aprender muy rápido.
Y R será tu paquete estadístico perfecto. No hace falta darle más vueltas. No es necesario programar si tienes los comandos base creados. Son sentencias fáciles de utilizar una y otra vez.
# 7. ¿Es R únicamente para programadores?
No es necesario programar en R. No y no. Si quieres utilizar R como paquete estadístico puedes utilizar sentencias preestablecidas muy sencillas de replicar. El copy & paste de toda la vida.
¿Te imaginas que con un simple copy paste bastara? Si tienes plantillas hechas, ¡así será!
También es verdad que, para utilizar R con todo su esplendor, es muy importante aprender a programar en su lenguaje. De esta manera triunfarás como científico de datos.
Pero esto, es el siguiente paso. Al principio es mejor aprender estadística aplicada y familiarizarte con la herramienta. Si ves que lo necesitas, puedes mejorar tus skills en programación.
Habrás aprendido lo más difícil, cómo funciona el software, cómo leer datos, utilizar paquetes de funciones, etc. Solo te quedará aprender a programar. Pero tiempo al tiempo.
# 8. ¿Qué necesito para empezar en el camino del Analista de Datos?
Ganas de aprender. Una motivación que te mueva. Es decir, tu campo de aplicación. Tus investigaciones o estudios profesionales.
Querer crecer como profesional más transversal.
No hace falta ni ser matemático, ni ingeniero, ni informático. No tepreocupes, puedes aprender igualmente.
Es una disciplina práctica que ayuda a visualizar datos y entenderlos 🙂