Extraigo datos de diferentes fuentes y los transformo en un formato consistente y utilizable. Realizo operaciones de limpieza, eliminando datos duplicados, corrigiendo errores y realizando combinaciones de datos para obtener un conjunto de datos consistente y confiable.
Realizo análisis estadísticos descriptivos sobre los datos recopilados. Esto implica aplicar técnicas estadísticas y algoritmos en Python para identificar patrones ocultos, tendencias y relaciones en los datos. Interpreto los resultados para extraer información relevante y presentar conclusiones informadas, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones estratégicas.
Creo visualizaciones de datos, utilizando herramientas y bibliotecas de visualización de datos en Python. Estas visualizaciones, como gráficos, tablas y mapas, permiten representar los datos de una manera atractiva y comprensible. Utilizo estas visualizaciones para comunicar hallazgos importantes, proporcionar información clara y hacer que los datos sean más fáciles de entender.
- Python: es un lenguaje de programación utilizado en el análisis de datos debido a su simplicidad y versatilidad. Bibliotecas y paquetes especializados en análisis de datos en Python:
- Pandas: proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de alto rendimiento para el procesamiento de datos.
- Numpy: ofrece soporte para realizar operaciones matemáticas y numéricas en Python.
- Matplotlib: permite crear visualizaciones de datos personalizables y de alta calidad.
- Seaborn: proporciona estilizaciones y mejoras adicionales a las visualizaciones creadas con Matplotlib.
- SQL: para extraer datos de bases de datos relacionales, realizar consultas y filtrar información relevante para su análisis. También puede usarlo en bases de datos no relacionales.
- Tableau: permite crear visualizaciones interactivas y paneles de control.
- Power BI: proporciona capacidades de visualización y análisis de datos empresariales.
- D3.js: permite crear visualizaciones avanzadas y personalizadas.
El dominio del lenguaje de programación incluye sólidos conocimientos de sintaxis, estructuras de datos, manipulación de variables y funciones. Además, es fundamental tener experiencia en el uso de las bibliotecas de Python más comunes para el análisis de datos, como Pandas y NumPy.
Entiendo los conceptos y técnicas estadísticas para poder realizar análisis y obtener conclusiones sólidas de los datos. Tengo conocimientos de probabilidad, distribuciones, regresión y pruebas de hipótesis, entre otros. Además, tengo un sólido dominio de las matemáticas, especialmente en áreas como álgebra lineal y cálculo.
Soy capaz de comunicar los resultados de sus análisis de forma clara y eficaz. Tengo habilidades tanto escritas como orales para presentar los hallazgos de una manera que sea comprensible para diferentes audiencias. Además, tengo habilidades de visualización de datos para crear gráficos y visualizaciones que faciliten la interpretación de la información.