Habilitar herramientas y tecnologías de datos

Fluidez en datos

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Resultados de las herramientas de datos

  • Las herramientas adecuadas permiten analizar datos y crear productos de datos
  • El tooling moderno debe estar disponible para todos los perfiles

Lista de herramientas para fluidez en datos

Fluidez en datos

Herramientas de visualización de datos

  • También llamadas herramientas de business intelligence (BI)
  • Transforman datos en gráficos, paneles y reportes
  • Ejemplos:
    • Tableau, Microsoft Power BI y Looker

Ejemplo de herramientas de visualización de datos

Fluidez en datos

Herramientas de hojas de cálculo

  • Las hojas de cálculo incluyen Microsoft Excel y Google Sheets
  • Tablas dinámicas, funciones y gráficos permiten desde resúmenes básicos hasta análisis más complejos

Ejemplo de hoja de cálculo

Fluidez en datos

Lenguajes de programación

  • Para perfiles más técnicos, lenguajes como Python y R son habituales
  • La sencillez y versatilidad de Python lo hacen preferido para análisis de datos y machine learning
  • R es un lenguaje especializado en análisis estadístico y visualización de datos

Ejemplo de lenguajes de programación

Fluidez en datos

SQL para consultar datos

  • Para trabajar con bases de datos, el lenguaje SQL es fundamental
  • Permite extraer, manipular y analizar datos en bases relacionales
  • Es aplicable en MySQL, PostgreSQL y AWS Redshift

Ejemplo de SQL

Fluidez en datos

Herramientas de línea de comandos

  • Las herramientas de línea de comandos sirven para:

    • Automatizar operaciones con archivos
    • Facilitar el control de versiones
    • Integrarse con servicios en la nube
    • Ejecutar pipelines de datos eficientemente

  • Por ejemplo: Git es un sistema de control de versiones para gestionar y seguir cambios en código y datos

Ejemplo de herramientas de línea de comandos

Fluidez en datos

¡Vamos a practicar!

Fluidez en datos

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