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¿Cómo convertirte en analista estrella? Usando mapas – Datlas Casos de Uso

Hemos estado relatando los distintos casos de uso de nuestros clientes emprendedores y empresarios, pero hay una clase de clientes de los que no hemos platicado aún y es momento de hacerlo ya que ellos son la razón principal de que Datlas haya podido llegar a los grandes corporativos. En esta ocasión les contaremos la historia de Paulina, una analista junior dentro de un gran corporativo de bienes raíces con presencia nacional y oficinas centrales en Ciudad de México. Pau se dedica a realizar análisis y presentar reportes al equipo de desarrollo, con información relevante para evaluar la posibilidad de construir sobre un terreno u otro, comparando entre varias opciones. Antes de que Pau conociera Datlas su dinámica de trabajo consistía en consultar información de alrededor de 5 fuentes distintas, extraer dichos datos, sacar pantallazos de distintos sitios web, concentrar todo en una presentación y enviarla al equipo. Este proceso le tomaba alrededor de 4 horas para poder completar un solo análisis. Su entregable consistía en una sola lamina de presentación, con una imagen de la ubicación y una tabla resumen con datos como: población total, cantidad de hogares e ingreso promedio de la zona. Un buen día Paulina conoció a Datlas en una conferencia, entró a la página, probó el DEMO GRATIS de la plataforma de mapas y, a partir de ahí, todo cambio.

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Su experiencia con el DEMO GRATIS le ayudó a darse cuenta de que el mapa Premium de Datlas integraba ya en una sola plataforma la información que ella capturaba de las 5 distintas fuentes. Asimismo, el hecho de partir desde una visualización de mapa le permitía a Pau mostrar una narrativa más homologada desde la imagen hasta el resumen de datos. Para una mejor explicación hagamos el caso rápidamente.

El paso #1 es entrar a tu panel personalizado y acceder al mapa Premium de CDMX. Para esto debiste haber adquirido tu licencia directamente en nuestro Marketplace. Quédate hasta el final y aprovecha el cupón de descuento que tenemos para ti.

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El paso #2 es localizar la ubicación que quieres analizar. En esta ocasión Paulina estaba analizando una zona a las afueras de la ciudad por lo que tuvo que hacer un ajuste antes de realizar su análisis. Entendiendo que su ubicación estaba del lado izquierdo a la carretera y que la carretera es una restricción u obstáculo de acceso, decidió medir la distancia paralela a la carretera para establecer un área rectangular para realizar su análisis.

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Una vez establecido el límite, procedemos al paso #3 que es realizar un análisis de la zona, en este caso mediante un área rectangular.

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Para este punto, Paulina ya tiene mucha más información que tan solo su par de variables iniciales. Es por ello que el paso #4 ella lo bautizó como: extraer hallazgos. De manera ilustrativa esta etapa se pudiera resumir de la siguiente manera:

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Ahora bien, es importante denotar aquí que Paulina comenzó utilizando el mapa Premium dado que ella fue quien invirtió ($$$) de forma personal en la plataforma para poder probarla en su trabajo. Tras los primeros meses de uso Pau les mostró la plataforma a sus superiores y logró que el corporativo le aprobara contratar nuestra modalidad Socios, de la cual les hablamos en este blog anterior. Llegado este punto Pau fue capaz no solo de obtener los datos mostrados anteriormente sino nutrirlo con una capa de información especializada que, para su caso, fue la de nivel socioeconómico.

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Finalmente, el paso #5 para Pau es integrar estos hallazgos en una presentación ejecutiva para su equipo de desarrollo. De esta forma Paulina logró realizar durante las mismas 4 horas de trabajo, hasta 8 presentaciones completas que incluían más de 6 láminas cada una.

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De esta forma Pau logró convertirse no solo en la analista estrella dentro de su equipo y su compañía, sino que actualmente ha logrado obtener el cargo de gerencia de inteligencia de mercados capitalizando aún más los mapas, el sistema de reportes y hasta la consultoría en análisis de datos para seguir generando valor a su negocio, desde ahorro en tiempos, eficiencia en proceso, mejores tomas de decisiones, identificación de oportunidades y mucho más.

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Tú también puedes convertirte en el analista estrella de tu organización. Entra ahora mismo a nuestro Marketplace y aprovecha el cupón BLOG20 para obtener un 20% de descuento en nuestros mapas Premium y Socios de CDMX o de cualquiera de nuestras geografías activas.

Mantente atento a nuestras redes porque pronto anunciaremos sorpresas alrededor de nuestros mapas.

@DatlasMX

¿Cómo aprender Ciencia de datos? 6 lecciones prácticas tras años de intentos – Datlas TIPS –

Durante los últimos años hemos encontrado una explosión de fuentes de aprendizaje en lo relacionado a temas de ciencia de datos. Estos van desde técnicas de autoestudio, ser sombra de científicos, lecturas especializadas, cursos presenciales, cursos en línea, etc.

De todos estos medios compartiremos en esta columna 6 reflexiones importantes que te serán de utilidad si piensas aprender o estás aprendiendo técnicas de ciencia de datos.

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También puedes leer.

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1) El objetivo de aprender lo tiene el estudiante. Dejamos claro que el maestro no tiene obligación de que aprendas, más bien el estudiante es quien tiene como meta aprender

  • Establecer metas claras en una línea de tiempo: Ser principiante en al menos un lenguaje de programación en menos de 6 meses
  • Cualquier maestro que encuentres (amigos, maestros formales, libros, cursos en línea, etc.) Puede que sea una figura con alto “expertise”, pero es tu trabajo sacarle el mayor provecho

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2) Se les aconseja a los estudiantes rodearse de todo lo que huela, se vea y se sienta como “Data Science”

  • Entrar a comunidades locales de Datos. Desde grupos de Facebook, los eventos , conferencias más enfocados al tema que tengas cerca, colegas de aprendizaje y finalmente cambia tu lectura a libros de estos temas
  • También busca aportar a la comunidad de regreso lo más pronto posible

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3) Apalanca tu aprendizaje iniciando con un campo de dominio donde tengas experiencia laboral

  • Usa tu experiencia laboral, específicamente los datos a los que has estado expuest@ con más frecuencia para que sea un menor reto descifrar la información que vas a analizar
  • También es recomendable mapear 2 ó 3 sectores nuevos de los que quieres aprender y enfocar tus estudios a esas áreas específicas de datos

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4) Vas a cometer errores, así que haz que sean rápidos. Recuerda que se aprende más de tus propios errores y no los de los demás

  • Ponte aprueba buscando bases de datos por tu cuenta y generando análisis sin ningún tipo de guía más que tú propia ideación. Sólo ten en cuenta la utilidad de los casos de estudio que estés revisando
  • Ponte en los zapatos del usuario final o de un cliente que quisiera usar esos datos como ventaja para su negocio. Haz el recorrido completo de un analista de datos para transformar datos en accionables

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5) Aprende a leer documentación técnica y a encontrar información

  • Ciencia de datos tiene como fundamentos la estadística y programación, sin embargo estos son solo los primeros pasos ya que durante el camino habrá que leer mucho para aprender de librerías y métodos que necesitemos aplicar a nuestros análisis
  • Consulta cuáles son las paqueterías o librerías más utilizadas en el lenguaje de programación que estás aprendiendo. Personalmente recomiendo seguir en twitter a otros científicos de datos que publiquen algunos de sus análisis

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6) Sé paciente, positivo y busca fuentes de motivación, las necesitarás

  • Ten paciencia, no te frustres. Un buen aprendizaje toma tiempo, a veces avanzamos demasiado rápido y porque tenemos que refrescar la estadística nos frenamos un poco. O bien nos entretenemos mucho en descubrir cómo funciona un nuevo algoritmo cuando con una regresión básica hubieramos solucionado el reto. Hay que ir midiendo qué métodos de aprendizaje nos funcionan mejor
  • También recomiendo seguir en linkedin a personalidades que ya sean científicos de datos de grandes empresas que constantemente publican consejos y guías de aprendizaje para mantenerse más motivado

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Hasta aqui la columna de hoy, recuerda que en este blog contamos con distintos casos de investigación que pueden animarte a investigar. También concluimos con un vínculo a nuestras publicaciones que hemos hecho en conferencias de datos. Esperemos que haya muchos entusiastas de los datos, coméntanos en nuestra redes en Facebook , Twitter e Instagram.

 

 

 

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