Cuando hablamos de visualización de datos, lo hacemos sobre la representación de datos de manera gráfica. Podríamos decir, incluso, que se trata de una “traducción” de miles y millones de datos en bruto a un formato mucho más entendible y visual.

Aunque no es algo tan novedoso como puede parecer, la realidad es que cada vez toma más importancia, debido a la actual sobrecarga de información. De hecho, en el ámbito del Big Data y el Data Science, la visualización de datos es esencial para trabajar con grandes cantidades de información y tomar decisiones en base a su análisis.

Ser capaz de procesar y desgranar estos datos es una capacidad que tiene cabida en cualquier compañía u organización y, por ello, se trata de una demanda en alza.

Por este motivo, y dentro del catálogo formativo de Naxer, puedes encontrar el Máster en Big Data, Data Science y Analítica de Datos, una formación integral que permite diseñar y gestionar proyectos de Data Science y sacar el máximo partido a los datos masivos y su correspondiente tratamiento.

Habilidades para la visualización datos

Para vacantes de Data Scientist, Analista de Datos o Data Engineer las instituciones buscan personas dinámicas que combinen conocimientos de empresa, manejen tecnologías de Big Data y posean conocimientos avanzados en análisis.

Además, para convertirte en un buen candidato deberás contar con:

• Creatividad. Aunque parezca que la parte técnica está reñida con la creatividad, no es del todo cierto. Presentar estos datos de manera creativa siempre supone un plus profesional.

• Conocimientos en estadística, analítica y programación. Tener competencias en estos ámbitos es esencial a la hora de desarrollar esta profesión.

• Capacidad de adaptación. Se trata de un campo que evoluciona mucho y muy rápido. Por ello, saber acomodarse a los cambios es imprescindible para hacer bien tu trabajo.

• Contar con habilidades de comunicación. Aunque siempre dependerá del puesto en concreto, en muchos de ellos es importante que sepas exponer resultados y conclusiones frente a otros departamentos o clientes.

Herramientas de visualización de datos

Hay una gran cantidad de herramientas de visualización de datos que puedes utilizar en tus proyectos.

Pero… ¿por qué son tan importantes? Gracias a ellas, instituciones, organizaciones y compañías de diferentes tamaños son capaces de tomar decisiones de negocio, mejorar sus indicadores y optimizar sus inversiones.

Aunque es conveniente conocer algunas de las funcionalidades generales para decidir cuál es la que mejor se adapta a tu situación, no hay una herramienta universal. Es decir, en función de tus objetivos, tendrás que elegir entre una u otra y, probablemente, no siempre será la misma.

No obstante, vamos a citar algunas de las más populares:

• Google Data Studio

Se trata de la más democrática, ya que es gratuita, fácil de manejar y accesible para cualquier persona con una cuenta en Google.

• Microsoft Power BI

Es una opción sólida y con una gran trayectoria en el mercado. Además, tiene un precio bastante económico.

• Tableau

Se define como la opción líder para la inteligencia de negocios moderna. Con un amplio soporte y una estructura muy intuitiva, es una de las preferidas por cualquier Analista de Datos.

En esta lista de reproducción que hemos creado con especialistas del sector puedes ver algunos ejemplos de visualización de datos con Tableau.  

• D3.js

Es una biblioteca de JavaScript para manipular documentos basados en datos, aunque requiere de conocimientos básicos sobre Java Script para manejarla.

Como ventaja, es una solución independiente gratuita y, además, es muy customizable.

Y, una vez vistas estas 4 herramientas para la visualización de datos, te recomendamos que seas flexible, ya que las actualizaciones son constantes. Así, puede ser que una aplicación que utilices con asiduidad se quede atrás y también que irrumpan otras nuevas en juego, por lo que deberás prestar especial atención a los cambios.

Para terminar, nuestro consejo es que te especialices en una o dos para sacarles el máximo partido, pero que no pretendas abarcar todas las que existen.

Si quieres continuar aprendiendo sobre la ciencia de los datos, no dudes en contactar con nosotros para que ampliemos información sobre el Máster en Big Data, Data Science y Analítica de Datos.