Modulo 1 y 2 del curso Data Analyst Google Flashcards
(35 cards)
¿Qué es un dato?/
What is a data point?
Un dato es una unidad básica de información que por sí sola no tiene significado hasta ser interpretada.
A basic unit of information that has no meaning on its own until interpreted.
¿Qué es el análisis de datos? /
What is data analysis?
Es el proceso de examinar, limpiar y transformar datos para extraer información útil y tomar decisiones informadas.
The process of examining, cleaning, and transforming data to extract useful insights and support decision-making.
¿Qué es la ciencia de datos?/
What is data science?
Es una disciplina que combina estadística, programación y conocimiento del dominio para modelar fenómenos, predecir resultados y descubrir patrones complejos en los datos.
A discipline that combines statistics, programming, and domain expertise to model phenomena, predict outcomes, and uncover complex patterns in data.
¿Qué es el ecosistema de datos?/
What is a data ecosystem?
Es el conjunto de sistemas, herramientas, personas y procesos que interactúan para recopilar, procesar, analizar y usar datos.
A network of tools, systems, people, and processes that interact to collect, process, analyze, and use data.
¿Qué es la mentalidad técnica?/
What is a technical mindset?
Es la habilidad para descomponer problemas complejos en partes pequeñas y manejables usando lógica y precisión.
The ability to break down complex problems into manageable parts using logic and accuracy.
¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?/
What is data-driven decision making?
Es el proceso de tomar decisiones guiadas por evidencia obtenida a través del análisis de datos.
Making decisions guided by evidence derived from data analysis.
¿Cuál es el objetivo de la etapa “Preguntar”?/
What is the purpose of the “Ask” stage?
Comprender el problema y los objetivos del negocio para definir preguntas clave.
To understand the business problem and goals in order to define key questions.
¿Qué se hace en la etapa “Preparar”?/
What happens during the “Prepare” stage?
Se recopilan datos relevantes desde múltiples fuentes para analizarlos posteriormente.
Relevant data is gathered from multiple sources for future analysis.
¿Qué ocurre en la etapa “Procesar”?/
What happens during the “Process” stage?
Se limpian, validan y organizan los datos para garantizar su calidad y utilidad.
Data is cleaned, validated, and organized to ensure quality and usefulness.
¿Qué se realiza en la etapa “Analizar”?
En esta etapa del análisis de datos, se exploran y examinan los datos a fondo para identificar patrones, tendencias, correlaciones y obtener insights significativos que ayuden a responder preguntas clave del negocio. Aquí se aplican técnicas estadísticas, visualizaciones y herramientas analíticas para comprender mejor la información.
In this stage of data analysis, the data is deeply explored and examined to identify patterns, trends, correlations, and gain meaningful insights that help answer key business questions. Statistical techniques, visualizations, and analytical tools are applied to better understand the information.
¿Qué se busca en la etapa “Compartir”?
Comunicar hallazgos mediante visualizaciones e informes comprensibles.
¿Qué implica la etapa “Actuar”?
Esta etapa implica tomar decisiones informadas o implementar acciones concretas basadas en los hallazgos obtenidos durante el análisis de datos. El objetivo es generar valor, mejorar procesos, resolver problemas o aprovechar oportunidades detectadas. Aquí es donde el análisis se traduce en impacto real.
Act
This stage involves making informed decisions or implementing concrete actions based on the findings from the data analysis. The goal is to create value, improve processes, solve problems, or capitalize on identified opportunities. This is where analysis translates into real-world impact.
¿Qué es el pensamiento analítico?
Es la capacidad de descomponer problemas complejos y resolverlos con el apoyo de datos y tomar deciciones informadas.
¿Qué implica tener habilidades de visualización?
Poder representar gráficamente los datos para que sean comprensibles y útiles.
¿Qué es la comunicación de datos?
Contar la historia detrás de los datos de manera clara y relevante para los stakeholders.
¿Qué es el diseño de datos?
Organizar y estructurar datos para facilitar su análisis y reutilización.
¿Qué es el análisis de brechas o Gap Analysis?
Tipo: Herramienta de diagnóstico estratégico
Técnica que compara el estado actual de un proceso, sistema o habilidad con el estado deseado, para identificar las diferencias (brechas) y diseñar un plan de acción que permita cerrar esas diferencias.
Ejemplo:
Una empresa desea que su equipo financiero use Python para modelos predictivos:
Estado actual: Solo dominan Excel y visualización básica.
Estado deseado: Aplicación de Python y técnicas de ML.
Brecha: Falta de conocimientos técnicos.
Acción: Cursos de Python, mentorías y práctica aplicada.
¿Qué es la comprensión del contexto?
Tipo: Habilidad analítica / cognitiva
Definición:
Es la capacidad de identificar, interpretar y evaluar correctamente las circunstancias, variables y relaciones que rodean una situación, problema o información, para entender su significado real y tomar decisiones informadas.
Ejemplo:
Un analista de datos nota una baja en las ventas de un producto. En lugar de asumir que el producto es malo, investiga el contexto: descubre que hubo un cambio en la legislación que afectó su distribución. Comprender el contexto le permite explicar correctamente la causa y proponer soluciones más efectivas.
¿Cuáles son las características del pensamiento analítico?
What are the characteristics of analytical thinking?
Visualización mental, enfoque estratégico, análisis de correlaciones, y atención tanto al panorama general como al detalle.
Mental visualization, strategic focus, correlation analysis, and attention to both the big picture and the details.
¿Qué es la técnica de los 5 porqués?
Es una herramienta que consiste en preguntar “¿Por qué?” repetidamente para encontrar la causa raíz de un problema.
The 5 Whys technique is a tool used to identify the root cause of a problem. It consists of repeatedly asking “Why?” (typically five times) until the fundamental issue is uncovered.
¿Cuál es el propósito de identificar la causa raíz?
Prevenir que el problema se repita en el futuro.
¿Qué es un Plan de Gestión de Datos (DMP)?
Es un documento que describe cómo se organizarán, describirán, almacenarán y protegerán los datos.
¿Qué ventajas ofrece un DMP?
Valida el trabajo, evita duplicación, facilita acceso y recuperación, y promueve el uso de metadata.
¿Qué es el ciclo de vida de los datos?
- Planificar:
Decidir qué datos se necesitan, por qué y cómo se usarán.
Plan:
Decide what data is needed, why, and how it will be used. - Capturar:
Recolectar los datos desde diversas fuentes, como encuestas, sensores o registros digitales.
Capture:
Gather data from various sources such as surveys, sensors, or digital records. - Gestionar:
Organizar, proteger y almacenar los datos adecuadamente para asegurar su calidad y accesibilidad.
Manage:
Organize, protect, and store the data properly to ensure its quality and accessibility. - Analizar:
Examinar los datos para extraer información útil y tomar decisiones informadas.
Analyze:
Use the data to uncover insights and support decision-making. - Archivar:
Guardar los datos que siguen siendo valiosos, pero que ya no se usan con frecuencia.
Archive:
Keep data that is still valuable but no longer used regularly. - Destruir:
Eliminar de forma segura los datos que ya no son útiles ni necesarios.
Destroy:
Securely remove data that is no longer needed or useful.
