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domingo, 19 de octubre de 2025

Los datos no son solo para nerds, los datos hacen parte de la vida cotidiana

 

Registro de aprendizaje: Piensa en los datos de la vida cotidiana

Descripción general

A esta altura, ya has empezado a descubrir cuán potentes pueden ser los datos. A lo largo de este curso, se te pedirá que hagas entradas en un registro de aprendizaje. El registro será un espacio personal en el que podrás realizar un seguimiento de tus ideas y reflexiones sobre tu experiencia en relación con la recopilación y el análisis de datos. Las reflexiones pueden incluir lo que te gustó, lo que cambiarías y las preguntas que se plantearon. Cuando completes la entrada de esta actividad, tendrás un mayor conocimiento del análisis de datos.

Datos cotidianos 

Antes de escribir una entrada en el registro de aprendizaje, piensa dónde y cómo usas los datos para tomar decisiones. Crearás una lista de al menos cinco preguntas con datos para responder. Estos son algunos ejemplos que te inspirarán:

  • ¿Cuál es el mejor momento para ir al gimnasio?

  • ¿Cómo varía la duración del viaje al trabajo según el día de la semana?

  • ¿Cuántas tazas de café bebes cada día?

  • ¿Qué sabor de helado compran los clientes?

  • ¿Cuántas horas duermes cada día? 

A continuación, seleccionarás una de las cinco preguntas de tu lista para explorar más a fondo y anotar los tipos de datos que podrías recopilar para tomar una decisión. ¡Esto es el análisis de datos en acción!

Accede al registro de aprendizaje

Para utilizar el registro de aprendizaje de este elemento del curso, haz clic en el enlace de abajo y selecciona «Usar plantilla». 

Enlace a la plantilla de registro de aprendizaje: Piensa en los datos de la vida cotidiana

https://docs.google.com/document/d/13ItzzrF_d2r2rDmnDCCAPnL0SdfAxeCt21VTZNMLyWY/template/preview 



Que es un analista de datos junior?

 Fuente: Coursera.

Descripción del programa y plan de estudios

¡Hola y bienvenido! El programa que estás a punto de explorar está diseñado específicamente para ayudar a cada tipo de alumno a terminar con éxito el certificado y convertirse en analista de datos junior o asociado de nivel básico. No se requiere experiencia previa en análisis de datos, matemáticas ni estadística. Para tener éxito, solo tienes que estar abierto a aprender cómo los datos influyen en el mundo. 

12 tipos de análisis de datos y cómo utilizarlos 

 

Preparación para el trabajo

A diario, la cantidad de datos aumenta cada vez más. Por lo tanto, es más importante que nunca tener la capacidad de interpretarlos eficazmente. El análisis computacional de datos se está convirtiendo en una de las opciones profesionales más gratificantes y de crecimiento más rápido del mundo. En la próxima década, la demanda de habilidades analíticas empresariales probablemente sea superior a la demanda de cualquier otra carrera (10.9% frente a 5.2%) (Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales). A nivel mundial, empresas de todo tipo necesitan analistas de datos calificados para resolver problemas y para que las ayuden a tomar las mejores decisiones comerciales posibles. Y, ahora mismo, el 59% de las empresas tienen planes de agregar aún más puestos que requieran conocimientos de análisis de datos (Fuente: SHRM). Cuando termines este programa, estarás bien preparado para hacer recomendaciones inteligentes, estratégicas y basadas en datos a organizaciones de todo tipo de industrias. 

En cada curso del programa, realizarás muchas tareas prácticas y proyectos basados tanto en la vida cotidiana como en las actividades prácticas de un analista de datos. En el camino, aprenderás a hacer las preguntas correctas y a entender los objetivos. También aprenderás a limpiar y organizar eficazmente grandes cantidades de datos a fin de prepararlos para un análisis de alta calidad. Además, adquirirás experiencia práctica con todo tipo de herramientas y técnicas que te ayudarán a reconocer patrones y descubrir las relaciones entre puntos de datos. Y, para comunicar los resultados de tu análisis, aprenderás a diseñar elementos visuales y tableros. Incluso tendrás la oportunidad de crear un caso práctico, que puedes destacar en tu currículum para mostrarles lo que has aprendido a los posibles empleadores. 

 

Análisis de datos | Interactive Chaos 

Descripción general del curso

Todo el programa tiene ocho cursos. Este es el primer curso y abarca aproximadamente cinco semanas de material.

  1. Aspectos básicos: Datos, datos, en todas partes(este curso)

  2. Haz preguntas para tomar decisiones basadas en datos.


  3. Prepara datos para la exploración

  4. Procesa datos para pasarlos en limpio

  5. Analiza datos para responder preguntas

  6. Comparte datos a través del arte de la visualización

  7. Análisis de datos con programación en R

  8. Google Data Analytics Capstone: Completa un caso práctico

Análisis de datos en tiempo real? Descubre su importancia y ventajas. 

 

Contenido del curso

Curso 1 - Aspectos básicos: Datos, datos, en todas partes

  1. Presentación del análisis computacional de datos Los datos nos ayudan a tomar decisiones en la vida cotidiana y en los negocios. En esta primera parte del curso, aprenderás cómo los analistas de datos utilizan las herramientas de su comercio para informar esas decisiones. También conocerás más sobre este curso y las expectativas generales del programa.

  2. Pensamiento analítico: Los analistas de datos equilibran muchos roles diferentes en su trabajo. En esta parte del curso, aprenderás algunas de estas funciones y las habilidades clave que se requieren. También explorarás el pensamiento analítico y cómo se relaciona con la toma de decisiones basada en datos.

  3. Exploración del maravilloso mundo de los datos: Los datos tienen su propio ciclo de vida, y los analistas de datos usan un proceso de análisis que abarca y aprovecha este ciclo de vida. En esta parte del curso, aprenderás sobre el ciclo de vida y el proceso de análisis de los datos. Ambos son relevantes para tu trabajo en este programa y como futuro analista de datos. Se te presentarán aplicaciones para guiar los datos a lo largo del proceso de análisis de datos.

  4. Configuración de una caja de herramientas de datos: Las hojas de cálculo, los lenguajes de consulta y las herramientas de visualización de datos son una parte importante del trabajo de un analista de datos. En esta parte del curso, aprenderás los conceptos básicos a fin de usarlos para el análisis de datos. Comprenderás cómo funcionan a través de los ejemplos proporcionados.

  5. Descubrimiento de las posibilidades profesionales de los datos: Hay todo tipo de empresas que valoran el trabajo que realizan los analistas de datos. En esta parte del curso, examinarás los diferentes tipos de empresas y los trabajos y las tareas que los analistas hacen para ellas. También aprenderás cómo un certificado de Google Data Analytics te ayudará a cumplir muchos de los requisitos para un puesto en estas organizaciones.

  6. Completar el Desafío del curso: Al final de este curso, podrás poner todo lo que has aprendido en perspectiva con el Desafío del curso. En el Desafío del curso, se te harán preguntas sobre los conceptos principales que has aprendido y se te dará la oportunidad de aplicarlos en dos escenarios.

 La importancia del Análisis de Datos en la Mejora Continua

 

Qué esperar

Cada semana del curso incluye una serie de lecciones con muchos tipos de oportunidades de aprendizaje. Entre otros:

  • Videos para que los instructores enseñen nuevos conceptos y demuestren el uso de herramientas.

  • Material de lectura que presentará nuevas ideas y ampliará los conceptos presentados en los videos.

  • Foros de debate

  • para compartir, explorar y reforzar los temas de las lecciones a fin de lograr una mayor comprensión.

  • Da discusión lleva a promover el pensamiento y la participación en los foros de debate.

  • Cuestionarios de práctica a fin de prepararte para las evaluaciones con calificación.

  • Cuestionarios con calificación para medir tu grado de avance y recibir correcciones útiles. 

  • Además, asegúrate de prestar atención a las preguntas en video que aparecerán de vez en cuando. Están diseñadas para que compruebes tu aprendizaje. 

Todo el mundo aprende de forma diferente, así que diseñamos este programa para que puedas avanzar a tu propio ritmo. Aunque tus plazos personalizados empiezan a correr cuando te inscribes, estos son solo una guía. Puedes avanzar por el programa a la velocidad a la que te sientas cómodo. No hay ninguna penalización por entregar las tareas después de la fecha límite; para obtener el certificado, simplemente tienes que terminar todo el trabajo. Si lo prefieres, puedes ampliar los plazos al volver a Descripción general en el panel de navegación y hacer clic en Cambiar sesión. Las evaluaciones se basan en el enfoque adoptado por el curso para ofrecer una amplia variedad de materiales y actividades didácticas que refuerzan las habilidades importantes. Los cuestionarios con y sin calificación te ayudarán a ahondar en el contenido. Los cuestionarios de práctica sin calificación son una oportunidad para prepararte para los cuestionarios con calificación. Ambos tipos de cuestionarios se pueden realizar más de una vez.

 

 Análisis de Datos | QuestionPro

 

Vía rápida opcional para aquellos experimentados en análisis de datos

El certificado de Google Data Analytics proporciona instrucciones y comentarios para los alumnos que esperan obtener un puesto como analista de datos de nivel básico. Si bien muchos alumnos serán completamente nuevos en el mundo del análisis de datos, es posible que otros estén familiarizados con el campo y simplemente quieran repasar ciertas habilidades. 

Si crees que este curso será principalmente un repaso para ti, te recomendamos que realices el cuestionario de diagnóstico de práctica (puedes encontrarlo en el contenido de esta semana). Te permitirá determinar si debes seguir la vía rápida, que es una oportunidad para continuar con el curso 2 después de haber tomado cada uno de los desafíos semanales del curso 1 y el Desafío general. Los alumnos que obtengan una puntuación del 100% en el cuestionario de diagnóstico pueden considerar los videos, lecturas y actividades del curso 1 como opcionales. Los alumnos que sigan la vía rápida igualmente podrán obtener el certificado.

Importancia del Análisis de Datos en la Toma de Decisiones Empresariales 

 

Consejos

  • Recomendamos tomar todos estos cursos y realizar los puntos de cada lección en el orden en que aparecen, ya que la información y los conceptos nuevos se basan en los conocimientos anteriores. 

  • Usa los recursos adicionales vinculados a lo largo del programa. Están diseñados para respaldar tu aprendizaje. 

  • Cuando encuentres enlaces útiles en el curso, recuerda agregarlos a tus marcadores para que puedas consultar la información y estudiarla o revisarla.

  • Los recursos adicionales son gratuitos, pero algunos sitios tienen restricciones de acceso en cuanto a la cantidad de artículos a los que se puede acceder de forma gratuita cada mes. En algunos casos, puedes registrarte en el sitio para obtener acceso completo, pero siempre puedes marcar un recurso y volver a verlo más tarde.

  • Si algo es confuso, no dudes en volver a ver un video, volver a leer el artículo y así sucesivamente.

  • Participa en todas las oportunidades de aprendizaje para obtener el mayor conocimiento y experiencia posibles. 

Análisis de datos: herramientas que debes conocer - ACTIONS 

 

Felicitaciones por haberte decidido a dar este primer paso para formar parte del maravilloso mundo del análisis computacional de datos. ¡Disfruta del viaje!

  • Prepara datos para la exploración

  • Procesa datos para pasarlos en limpio

  • Analiza datos para responder preguntas

  • Comparte datos a través del arte de la visualización

  • Análisis de datos con programación en R

  • Google Data Analytics Capstone: Completa un caso práctico

  • lunes, 16 de junio de 2025

    5 ejemplos de analisis RCA o ACR

     

    Fuente: https://reliability.com/resources/articles/5-root-cause-analysis-examples/ 

    Traducción: Google 

    5 Ejemplos de análisis de causa raíz que arrojan luz sobre temas complejos 

    ¿Qué es el análisis de causa raíz?

    En esencia, el análisis de causa raíz implica profundizar en un problema para identificar la razón fundamental detrás de él. Este método va más allá de simplemente abordar los síntomas a nivel de superficie y tiene como objetivo descubrir las causas subyacentes que conducen a problemas recurrentes. Al comprender estas causas raíz, las organizaciones pueden implementar soluciones específicas que eviten que los problemas se resurroren.

    ¿Por qué deberías importarte?

    La importancia del análisis de la causa raíz se hace evidente cuando consideramos su impacto en la vida real. A través de este enfoque, las empresas e industrias han sido testigos de una reducción significativa en la recurrencia de problemas, lo que lleva a una mejor eficiencia del proceso y disminuyó el tiempo de inactividad. Además, al identificar con precisión las causas raíz, las organizaciones han podido mejorar la calidad del producto y rastrear el tiempo necesario para abordar los problemas subyacentes de manera efectiva.

    Además, el monitoreo de la satisfacción y la retroalimentación del cliente después de implementar acciones correctivas ha demostrado los beneficios tangibles del análisis de causa raíz. En particular, este enfoque proactivo ha disminuido el número de incidentes y costos asociados en varios sectores.

    En esencia, abrazar el análisis de causa raíz no se trata solo de solucionar problemas; Se trata de fomentar una cultura de mejora continua al abordar los problemas en su núcleo. Aquí hay 5 ejemplos de análisis de causa raíz que arrojan luz sobre temas complejos:

     

    Ejemplo 1: Ingeniería - Colapso del puente

    Un puente colapsó inesperadamente, causando daños significativos e interrumpiendo el transporte. El RCA reveló que la causa era una falla de diseño en el sistema de suspensión del puente, que no tuvo en cuenta la distribución de peso en condiciones específicas. La solución implicó rediseñar el sistema de suspensión e implementar procedimientos de prueba más rigurosos para futuros proyectos.

    Causa raíz encontrada: un análisis detallado reveló que la causa raíz del colapso del puente era una falla de diseño crítico en el sistema de suspensión. Específicamente, el diseño no explicó adecuadamente la distribución de carga dinámica causada por diferentes patrones de tráfico y condiciones ambientales.

    Técnica utilizada: el equipo de ingeniería empleó la técnica de análisis de árboles de fallas (TLC) , lo que les ayudó a rastrear sistemáticamente la ruta de falla de regreso a la falla de diseño original.

    • Defina el problema : el colapso inesperado del puente resultante de una falla de diseño en el sistema de suspensión.
    • Identifique el evento superior : el resultado principal no deseado, el colapso del puente, es el punto focal de investigación.
    • Identifique los factores contribuyentes : enumere todos los factores potenciales que contribuyen al colapso, como defectos de diseño, defectos materiales, factores ambientales y error humano. Dada la identificación previa de una falla de diseño, los esfuerzos de enfoque en analizar elementos específicos del diseño del sistema de suspensión.
    • Construya el árbol de falla : desarrolle un diagrama de árbol de falla para representar visualmente las relaciones lógicas entre el evento superior y los factores contribuyentes. Incluya eventos como "falla del sistema de suspensión", "desequilibrio de carga dinámica" y "resistencia al material inadecuado".
    • Identifique las causas primarias y secundarias : distinga entre las causas primarias (que conducen directamente al evento superior) y las causas secundarias (contribuyendo a las causas primarias). Destaca la falla de diseño en el sistema de suspensión como la causa principal, con causas secundarias potencialmente que incluyen procedimientos de prueba inadecuados o supervisión de las condiciones ambientales.
    • Analice el árbol de fallas : evalúe el árbol de fallas para priorizar los caminos más probables hacia el evento superior. Este análisis guía el enfoque hacia abordar factores críticos para prevenir fallas similares en el futuro.

    Solución: para abordar este problema, el sistema de suspensión se rediseñó para incorporar materiales más robustos y una estructura más flexible que podría acomodar cargas variables. Además, el equipo introdujo protocolos de prueba más rigurosos, incluidas simulaciones y pruebas de estrés, para garantizar que el nuevo diseño pueda soportar condiciones del mundo real. 

    Ejemplo 2: Minería: falla del equipo

    Una empresa minera enfrentó fallas recurrentes de equipos críticos, lo que llevó al tiempo de inactividad y perdió la productividad. El RCA identificó que la causa raíz era el uso de materiales de calidad inferior en los componentes del equipo. Como resultado, la compañía implementó medidas de control de calidad más estrictas para la selección de materiales y aumentó la frecuencia de las verificaciones de mantenimiento para detectar y abordar posibles problemas temprano.

    Causa raíz encontrada: Las fallas de equipos recurrentes se remontan al uso de materiales de calidad inferior en componentes críticos, que eran propensos a desgastar en condiciones mineras duras.

    Técnica utilizada: el equipo usó la técnica de 5 Whys , preguntando "por qué" repetidamente hasta que alcanzaron la causa raíz del problema, que fue la adquisición de materiales de baja calidad.

    • ¿Por qué falló el equipo?
    • ¿Por qué fallaron los componentes críticos?
    • ¿Por qué se usaron materiales de calidad inferior en los componentes críticos?
    • ¿Por qué hubo problemas en el proceso de adquisición?
    • ¿Por qué había suficientes medidas de control de calidad en su lugar?
    • Respuesta : No hubo medidas de control de calidad insuficientes porque la compañía no priorizó ni implementó cheques rigurosos para la calidad del material durante la adquisición.

    Solución: La compañía minera implementó medidas de control de calidad más estrictas para la adquisición de materiales y aumentó la frecuencia de las verificaciones de mantenimiento. También establecieron asociaciones con proveedores acreditados para garantizar que todos los materiales cumplan con los estándares requeridos. 

    Ejemplo 3: Fabricación: defectos del producto

    Una planta de fabricación experimentó una alta tasa de defectos del producto, afectando la satisfacción y las ventas del cliente. El RCA descubrió que la causa raíz era una desalineación en la línea de ensamblaje, causando inconsistencias en el producto final. La solución implicó realinear la línea de ensamblaje e introducir controles de calibración regulares para garantizar una calidad constante del producto.

    Causa raíz encontrada: la investigación reveló que una desalineación en la línea de ensamblaje estaba causando inconsistencias en el producto final, lo que condujo a defectos.

    Técnica utilizada: ishikawa o diagrama de espía ) se utilizó para identificar factores potenciales que contribuyen a los defectos del producto, lo que finalmente determina la desalineación de la línea de ensamblaje.

    • Identifique el problema : Reconozca la alta tasa de defectos del producto que afectan la satisfacción y las ventas del cliente.
    • Defina el efecto : Defina claramente la declaración del problema. En este caso, sería la alta tasa de defectos del producto.
    • Causas potenciales de la lluvia de ideas : generar causas potenciales como error humano, mal funcionamiento del equipo, etc.
    • Cree el diagrama y clasifique las causas : construya un diagrama de 'causa y efecto' que represente las posibles causas. Causas potenciales de grupo en categorías como equipo, proceso, personas, etc.
    • Identifique las causas raíz : profundizar en causas raíz específicas dentro de cada categoría.
    • Verificar las causas raíz y desarrollar soluciones : confirme las causas raíz a través del análisis de datos, la observación y las soluciones de lluvia de ideas

    Solución: La línea de ensamblaje se realineó y se introdujeron controles de calibración regulares para mantener la alineación. La planta de fabricación también implementó un sistema de control de calidad que incluía muestreo aleatorio e inspección de productos en varias etapas de producción.

     

    Ejemplo 4: atención médica - errores de medicación

    Un hospital informó un aumento en los errores de medicación, lo que representa un riesgo para la seguridad del paciente. El RCA determinó que la causa raíz era la falta de procedimientos estandarizados para la administración de medicamentos. El hospital implementó un protocolo estandarizado, que incluye dos verificaciones y sistemas de gestión de medicamentos electrónicos, para reducir el riesgo de errores.

    Causa raíz encontrada: El RCA identificó la falta de procedimientos estandarizados para la administración de medicamentos como causa raíz, lo que lleva a inconsistencias y errores en la dosificación y entrega.

    Técnica utilizada: el equipo de atención médica utilizó la del modo de falla y el análisis de efectos (FMEA) para evaluar sistemáticamente el proceso de administración de medicamentos e identificar áreas donde podrían ocurrir errores.

    • Estableciendo el equipo de FMEA: se reunió un equipo multidisciplinario, dirigido por un líder designado.
    • Defina el alcance: el alcance se redujo para centrarse en el proceso de administración de medicamentos del hospital.
    • Identificación de modos de falla: los modos de falla potenciales dentro de la administración de medicamentos se identificaron sistemáticamente.
    • Evaluación de efectos: se evaluó el impacto de cada modo de falla en la seguridad y los resultados del paciente.
    • Determinación de causas y calificaciones de asignación: se analizaron las causas raíz que contribuyen a cada modo de falla. La gravedad, la ocurrencia y las clasificaciones de detección se asignaron a cada modo de falla.
    • Cálculo de RPN: se calcularon los números de prioridad de riesgo para priorizar la atención a los modos de falla de alto riesgo.
    • Desarrollo de estrategias de mitigación: se idearon estrategias para reducir la ocurrencia, mejorar la detección y minimizar el impacto.

    Solución: El hospital implementó un protocolo de administración de medicamentos estandarizado, que incluía pasos como pedidos de medicamentos de doble verificación, utilizando sistemas de gestión de medicamentos electrónicos y proporcionar capacitación adicional al personal. Esto ayudó a reducir el riesgo de errores y mejorar la seguridad del paciente. 

    Ejemplo 5: Negocios - Quejas de clientes

    Una empresa notó un aumento en las quejas de los clientes con respecto a su servicio. El RCA reveló que la causa raíz fue una capacitación inadecuada de los representantes de servicio al cliente. La compañía abordó el problema renovando su programa de capacitación, centrándose en las habilidades de comunicación y el conocimiento del producto, reduciendo significativamente las quejas.

    Causa raíz encontrada: el aumento de las quejas de los clientes se remontan a la capacitación inadecuada de los representantes de servicio al cliente, lo que llevó a una mala comunicación y al malentendido de las características del producto.

    Técnica utilizada: el equipo utilizó la técnica de análisis de Pareto para clasificar las quejas e identificar los problemas más comunes, lo que apuntaba a las brechas en el programa de capacitación.

    • Recopilación de datos : datos recopilados de quejas de clientes.
    • Categorización : quejas clasificadas en diferentes tipos.
    • Recuento de frecuencia : ocurrencias de cuenta para cada categoría.
    • Porcentaje acumulativo : frecuencia acumulativa calculada y porcentaje.
    • Gráfico de Pareto : construyó un gráfico para visualizar problemas clave.
    • Prioridades identificadas : centrado en pocas categorías vitales que causan la mayoría de las quejas.
    • Plan de acción : un programa de capacitación renovado para abordar la causa raíz.

    Solución: la compañía renovó su programa de capacitación, centrándose en mejorar las habilidades de comunicación, el conocimiento del producto y las habilidades de resolución de problemas del equipo de servicio al cliente. También introdujeron evaluaciones regulares y sesiones de retroalimentación para garantizar una mejora continua.

    En cada uno de estos ejemplos, RCA proporcionó un enfoque sistemático para identificar y abordar las causas subyacentes de problemas. Al implementar soluciones efectivas, estas industrias pudieron mejorar sus operaciones, mejorar la seguridad y aumentar la satisfacción del cliente.

     

    Aplicaciones más allá de las operaciones individuales

    La aplicación del análisis de causa raíz se extiende más allá de las operaciones individuales; Subraya la importancia de la gestión de riesgos proactivos y la mejora continua en entornos industriales.

    Al comprender y abordar las causas fundamentales de los incidentes de seguridad, las empresas pueden mitigar los riesgos, prevenir accidentes y garantizar el bienestar de su fuerza laboral. Además, las lecciones aprendidas al aplicar el análisis de la causa raíz en la seguridad pueden extrapolarse a otras industrias, enfatizando el valor de la resolución sistemática de problemas y las medidas de seguridad proactivas.

    En esencia, el análisis de causa raíz sirve como una herramienta vital para mejorar la seguridad industrial, capacitar a las organizaciones para identificar y abordar los factores subyacentes que contribuyen a los incidentes de seguridad. Este enfoque no solo protege a los empleados del daño, sino que también promueve la eficiencia operativa y la sostenibilidad a largo plazo.

    Al integrar esta técnica de resolución de problemas en sus procesos de toma de decisiones, navegará los desafíos de manera efectiva. Abrace las oportunidades de crecimiento diseccionando causas raíz e diseñando soluciones específicas a medida que navega a través de viajes profesionales y personales.