En el mundo actual, basado en los datos, para extraer información valiosa y tomar decisiones fundamentadas es necesario aprovechar la tecnología más avanzada. Las herramientas de IA están transformando la forma de trabajar de los analistas de datos, ofreciendo potentes capacidades para analizar grandes conjuntos de datos, descubrir patrones ocultos y comunicar los resultados de forma eficaz.

LaInteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas informáticos que pueden realizar tareas cognitivas típicamente asociadas a la inteligencia humana. Puede utilizar herramientas de IA para aumentar y automatizar varias tareas de análisis de datos, como la limpieza y preparación de datos, el análisis exploratorio de datos y la generación de visualizaciones e informes.

En esta lección, descubrirá cómo puede integrar la IA en sus actividades diarias de análisis de datos. Exploraremos cómo los analistas de datos ya utilizan la IA para automatizar tareas rutinarias, mejorar la productividad y descubrir conocimientos más profundos a partir de los datos.

A lo largo de esta lección

Aprenderá los conceptos básicos de la IA.

Descubrir herramientas de IA utilizadas en el campo del Análisis de datos.

Revisar ejemplos de cómo se utiliza la IA en el trabajo diario de los analistas de datos.

Adquirir práctica en el uso de la IA para agilizar sus tareas de Análisis de datos.

A medida que se embarca en su carrera como analista de datos, esta lección le proporcionará la información básica que necesita para experimentar con herramientas de IA, identificar oportunidades para aprovechar la IA en su flujo de trabajo de análisis de datos y mantenerse a la vanguardia de los avances del sector. Herramientas de IA para analistas de datos

Las herramientas de IA evolucionan y se desarrollan continuamente para muchas industrias, incluida la analítica de datos. Mientras desarrollas tu carrera en este sector, puedes explorar las herramientas de IA disponibles que pueden ayudarte en tu función. Una herramienta que se utiliza actualmente en la Analítica de datos es Tableau IA. Tableau IA pretende simplificar el proceso de análisis de datos. Esta herramienta tiene el potencial de ayudar a los analistas de datos a preparar los datos, reducir las tareas repetitivas y sugerir visualizaciones adecuadas.

Este es sólo un ejemplo de una herramienta de IA que podrías utilizar como analista de datos. A lo largo de esta lección, aprenderás más formas de utilizar herramientas de IA para mejorar tu trabajo.

Utilice la IA generativa para trabajar de forma más inteligente y rápida

En la lectura introductoria aprendiste que la IA se refiere a programas informáticos que pueden realizar tareas cognitivas típicamente asociadas a la inteligencia humana. Un tipo específico de IA es la IA generativa (gen IA), que es la IA que puede generar nuevos contenidos, como texto, imágenes u otros medios. Gemini , ChatGPT de OpenAI y Microsoft Copilot

son ejemplos de herramientas de IA generativa. Puedes interactuar con una herramienta de IA generativa introduciendo una instrucción, que es una entrada que proporciona instrucciones a una herramienta de IA sobre cómo generar un resultado. A continuación, la herramienta crea nuevos contenidos basándose en esa instrucción.

En tu trabajo como Analista de datos, puedes aprovechar las herramientas de IA generativa para realizar tareas tanto prácticas como creativas. Considere estas aplicaciones de las herramientas de IA generativa que pueden ayudarle a trabajar de forma más eficiente y eficaz:

Crear contenidos. Puede utilizar herramientas de IA generativa para generar texto, imágenes y otros medios. Por ejemplo, puede crear visualizaciones de datos, informes o presentaciones para comunicar los resultados de forma eficaz.

Analizar información rápidamente. Las herramientas de IA generativa pueden analizar grandes cantidades de contenido con rapidez. Por ejemplo, puede utilizar la IA generativa para identificar patrones, tendencias y anomalías en conjuntos de datos, lo que le permitirá obtener información y tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez.

Responder a preguntas de forma detallada y matizada. La IA generativa es eficaz a la hora de resumir información, lo que la hace útil para la investigación. Por ejemplo, puede pedir a una herramienta de IA generativa que le proporcione explicaciones sobre conceptos estadísticos complejos, le ayude a escribir consultas SQL o le sugiera técnicas de análisis de datos adecuadas para un problema específico.

Simplificar el trabajo diario. También puede utilizar la IA generativa para aumentar las tareas rutinarias. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden ayudar con la limpieza y el preprocesamiento de datos, automatizar la generación de informes o incluso crear fragmentos de código para el análisis de datos.

En la próxima serie de vídeos conocerás a Myles, un analista de datos que trabaja en Google. Myles te presentará las formas en las que incorpora la IA en sus flujos de trabajo diarios para hacer cosas como limpiar y preparar datos, mejorar el código R y mucho más.

Las formas en que podrías utilizar la IA generativa en tu trabajo probablemente irán más allá de estos ejemplos a medida que se amplíen las capacidades de las herramientas de IA, y a medida que continúes tu propio desarrollo como Analista de datos.

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Resumen de actividades

AS como Analista de datos, es probable que no sólo tengas que recopilar y analizar datos, sino también presentarlos a los equipos de tu empresa y a las partes interesadas de forma clara y convincente. La buena noticia es que la IA generativa (IA gen) puede ayudarle a compilar informes y crear visualizaciones de datos de forma más rápida y eficaz.

En esta actividad, utilizará una herramienta de IA generativa y el marco de sugerencias TCREI para redactar un informe para las partes interesadas. Esta actividad es opcional, pero la recomendamos para ayudarle a mejorar sus habilidades de orientación. Si no puedes completar esta actividad, podrás seguir avanzando en el curso y obtener un certificado de Google.

Acceso a la herramienta Gen IA

Para completar esta actividad, puedes utilizar la herramienta de IA gen basada en navegador que prefieras. A continuación se ofrecen instrucciones para acceder a Gemini, que requiere una cuenta de Google.

Para acceder a Gemini

Ve a [gemini.google.com](http://gemini.google.com/)


Acceda a su cuenta de Google.

Consulta el recurso sobre cómo crear una cuenta de Google si aún no tienes una. Para obtener más ayuda sobre cómo acceder a Gemini, consulta la Ayuda de Gemini Apps

Para obtener más información sobre el uso de Gemini (por ejemplo, quién puede utilizar Gemini, el Aviso de privacidad de Gemini y dónde está disponible Gemini actualmente), consulta [las FAQ de Gemini Apps](https://gemini.google.com/faq)


No introduzcas información privada o confidencial en tus conversaciones de Gemini, ni ningún dato que no quieras que Google utilice para mejorar sus productos, servicios y tecnologías de aprendizaje automático.

Imagina que trabajas como analista de datos en un banco de inversión especializado en gestión de carteras. Tu tarea actual es ofrecer recomendaciones a los clientes para ajustar sus carteras. Ya has analizado los datos y estás preparando un informe para los principales responsables de la toma de decisiones en el que expones tus recomendaciones.

Una fuente de datos clave que está utilizando es el índice bursátil S&P 500, un importante indicador de la salud económica de Estados Unidos. Su informe debe explicar la importancia de estos datos a las partes interesadas, pero no está seguro de qué tipo de visualización sería más útil. Para empezar, pide a una herramienta de IA genérica que le dé algunas recomendaciones.

A modo de recordatorio, este es el marco de referencia:

Piénsalo bien: Describe tu tarea, especificando una persona y el formato preferido.

Crear: Incluye cualquier contexto que la herramienta de IA gen pueda necesitar para darte lo que quieres.

Realmente: Añade referencias que la herramienta de IA gen pueda utilizar para obtener sus resultados.

Excelente: A continuación, evalúe el resultado para identificar oportunidades de mejora.

Entradas: A continuación, repite tu pregunta inicial para conseguir esas mejoras.

En esta actividad, empezarás a dar indicaciones con una sola parte del marco y, a continuación, la irás ampliando gradualmente para identificar lo que falta o no es útil en tu indicación y hacer que el resultado sea más útil.

Empezaremos introduciendo una instrucción sencilla en la herramienta de IA generativa, centrándonos únicamente en la tarea que nos ocupa. Perfeccionaremos y ampliaremos esta solicitud utilizando el resto del marco de solicitud en pasos posteriores. Por ahora, consideremos este ejemplo que describe lo que queremos que haga la herramienta:

PROMPT: Tengo un conjunto de datos con los precios de cierre diarios de las acciones de una cartera diversificada a lo largo del último año. Proporcione una lista de los tipos de visualizaciones de datos más aplicables para ayudarme a ilustrar qué sectores de la economía se están comportando mejor.

Recuerda que este ejercicio inicial es un punto de partida para el aprendizaje y la experimentación. Lo revisaremos más adelante para asegurarnos de que se ajusta al marco de preguntas y produce los mejores resultados posibles.

Revise y evalúe el resultado de su pregunta inicial. ¿Es precisa e imparcial la lista de visualizaciones de datos? ¿Incluye una variedad de opciones? ¿Son las visualizaciones de datos relevantes para el sector financiero y para su informe?

Identifique las formas en que el resultado podría satisfacer mejor sus necesidades y utilice esta evaluación para guiar su proceso de perfeccionamiento e iteración.

Revise y perfeccione su pregunta añadiendo más elementos del marco de la pregunta:

Añade más contexto para ayudar a la herramienta a proporcionar resultados mejores y más relevantes.

    Por ejemplo, podría

        Aclarar qué quiere decir con "mejor rendimiento" ¿Busca el mayor rendimiento, la menor volatilidad u otra cosa? Esto ayuda a adaptar las sugerencias de visualización.

        Indique quién va a ver estas visualizaciones. ¿Son expertos financieros o un público general? Esto influye en la complejidad y las explicaciones necesarias.

        Indique el tono que le gustaría mantener.

Proporcione ejemplos como referencia.

    Por ejemplo:

        Mencionar visualizaciones que te hayan gustado o te hayan parecido interesantes. Esto da a la herramienta de IA un punto de referencia para el estilo y el enfoque.

        Mencionar sectores concretos que desee destacar o comparar. Esto ayuda a centrar las sugerencias de visualización.

        Especifica si te interesan los resultados de todo el año o de un periodo concreto del año. Esto afecta al rango de datos para las visualizaciones.

Especifique el formato que desea recibir.

    Por ejemplo, puede

        Solicitar un número específico de tipos de visualización (por ejemplo, 3-5) para garantizar una lista concisa pero variada.

        Solicitar una breve mención de los pros y los contras de cada tipo de visualización para ayudarle a elegir con conocimiento de causa.

Cuando esté listo, introduzca su nueva petición. Si lo prefiere, puede ampliar lo que ya ha introducido realizando solicitudes de seguimiento y entablando un diálogo con la herramienta de IA.

Revisa de nuevo el resultado y evalúa qué información puedes seguir necesitando. ¿Hay otras partes del marco de actuación que puedas incluir la próxima vez, u oportunidades para añadir más detalles o matices? Si es así, continúe con el cuestionario.

Repita los pasos 3 y 4 hasta que esté seguro de que el resultado cumple sus objetivos. Por ejemplo, ¿es la lista de visualizaciones de datos lo suficientemente larga como para ofrecerle opciones útiles para crear su informe? ¿Son las recomendaciones pertinentes para un informe financiero? ¿Le ayudarán a presentar sus datos de la forma más impactante?

Este ejercicio, junto con los vídeos de la lección, ofrecen ejemplos de cómo la IA generativa puede agilizar tus tareas diarias. Ahora, experimenta con tu herramienta de IA generativa preferida para descubrir cómo puede ayudarte en tus responsabilidades específicas como analista de datos.

En este ejercicio, cada parte del marco de orientación tiene un papel importante para optimizar las interacciones con la IA generativa. Aquí tienes un desglose de las partes más útiles:

1. Tarea (incluyendo persona y formato):
   Ayuda a definir claramente lo que deseas lograr, a quién está dirigido, y en qué formato necesitas el resultado. Esto establece el propósito inicial de la interacción con la IA.

2. Contexto:
   Proporcionar información adicional sobre lo que significa "mejor rendimiento", quién verá las visualizaciones y el tono esperado mejora significativamente la relevancia y utilidad de las recomendaciones. Contextos más claros generan respuestas más adaptadas.

3. Referencias:
   Incluir ejemplos de visualizaciones que te gustan o que encuentres útiles proporciona a la IA un marco visual y estilístico, ayudando a generar recomendaciones que se alineen con tus expectativas.

4. Evaluación:
   Revisar el resultado generado permite identificar áreas de mejora, asegurando que las recomendaciones sean pertinentes, precisas y prácticas. Esta etapa fomenta la retroalimentación para ajustes iterativos.

5. Iterativo:
   Refinar constantemente la interacción en base a evaluaciones anteriores te permite acercarte progresivamente a un resultado óptimo, maximizando la utilidad de la herramienta.

Aplicación recomendada:

• Tarea: Define que estás elaborando un informe financiero con visualizaciones para responsables de la toma de decisiones.
• Contexto: Especifica que necesitas identificar los sectores con mayor rendimiento en el S&P 500 basándote en la volatilidad o el crecimiento a lo largo del último año.
• Referencias: Proporciona ejemplos de gráficos que ya hayas utilizado o prefieras, como gráficos de barras, mapas de calor o gráficos de burbujas.
• Evaluación: Revisa las recomendaciones para verificar que las visualizaciones propuestas son relevantes y claras.
• Iterativo: Ajusta la solicitud para mejorar la precisión y asegúrate de que cubra todas las necesidades del informe.

¿Te gustaría que te ayude a desarrollar un ejemplo concreto o a mejorar una solicitud que ya tengas en mente?

Claves de la IA para la Analítica de datos

En esta lección, has aprendido sobre la IA y cómo puede ayudarte como analista de datos. A continuación, ha practicado cómo pedir a una herramienta de IA generativa (IA gen) que produzca resultados útiles. Resulta útil utilizar el marco TCREI (tarea, contexto, referencias, evaluación e iteración) para guiar tus indicaciones. Cuando creas entradas realmente excelentes, es más probable que obtengas resultados que te sirvan

Sigue experimentando con herramientas de IA genérica para generar ideas, aumentar tu productividad, evitar errores y ayudarte en el proceso de toma de decisiones. Practica con Gemini u otras herramientas de IA gen para obtener más información sobre estos temas mientras aplicas a tu trabajo lo que has aprendido en el certificado de Google Data Analytics, o explora su uso fuera del trabajo para continuar tu viaje de aprendizaje de la IA. Puntos clave El creciente papel de la IA en la Analítica de datos

La IA está cambiando rápidamente el campo de la Analítica de datos. Como Analista de datos, puedes impulsar tu carrera comprendiendo esta potente tecnología y cómo utilizarla eficazmente en tu trabajo diario. Mientras sigues desarrollando tu experiencia en esta profesión, recuerda que:

Comprender y utilizar la IA es importante para tu éxito futuro como analista de datos, ya que las herramientas de IA se utilizan cada vez más en este campo.

Las herramientas de IA pueden ayudarle a realizar tareas como la preparación de datos, el análisis de grandes cantidades de datos y la automatización de tareas rutinarias de análisis de datos.

Cómo pueden utilizar los analistas de datos la IA gen para trabajar de forma más inteligente y rápida

La IA genérica es un tipo de IA capaz de crear nuevos contenidos. Puede utilizar herramientas de IA gen para realizar tareas tanto prácticas como creativas. Como Analista de datos, puede utilizar las herramientas de IA gen para:

Crear contenido, como informes, visualizaciones de datos y cuadros de mando con resúmenes de datos y otras perspectivas de datos clave.

Analizar y resumir grandes cantidades de información, como datos de campañas de marketing.

Responder a las preguntas que tenga sobre las visualizaciones de datos, por ejemplo, cómo incorporar las mejores prácticas de accesibilidad.

Simplificar las tareas diarias que conllevan los procesos de limpieza de datos, como la eliminación de datos duplicados.

Lluvia de ideas e investigación durante el Proceso de análisis de datos.

Pautas básicas para un uso responsable de la IA generativa

Las herramientas de IA tienen sus limitaciones. Para utilizar la IA generativa de forma responsable, asegúrese de:

Revisar cuidadosamente los resultados de la IA generativa para comprobar su precisión y utilidad.

Divulgar el uso que hace de la IA generativa.

Considerar las implicaciones de privacidad y seguridad del uso de la IA generativa y evitar introducir información sensible.

Aplicar un enfoque humano, ya que la IA siempre debe servir como complemento de nuestras habilidades y capacidades humanas.

Nota: Esta lista no es exhaustiva. Asegúrese de comprobar las políticas de su empresa sobre el uso de IA generativa. IA en acción: aplicaciones reales en el Análisis de datos

En esta lección, aprendiste cómo un Analista de datos real aprovecha la tecnología de IA en su función en Google. Myles compartió cómo las herramientas de IA generativa como Gemini pueden ayudarle a:

Detectar problemas de calidad de datos, estandarizar formatos de datos, detectar y eliminar duplicados e identificar características potenciales del conjunto de datos.

Hacer recomendaciones sobre formas de organizar y estructurar los datos, incluyendo fórmulas específicas para implementar.

Lluvia de preguntas precisas, relevantes y procesables para un Análisis de datos eficaz.

Desarrollar visualizaciones de datos para comunicar de forma eficaz las perspectivas.

Escribir y depurar código R para abordar problemas complejos y descubrir conocimientos más profundos.

Pruebe usted mismo estos ejemplos utilizando Gemini u otra herramienta de IA genérica, y siga experimentando para descubrir nuevas formas de aplicar la IA a su función y responsabilidades. Con la ayuda de la IA, podrá dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y rutinarias y dedicar más energía y atención a realizar análisis más profundos, compartir conocimientos basados en datos y utilizarlos para orientar las decisiones empresariales. Recursos para obtener más información

Si desea obtener más información, visite los siguientes recursos:

[¿Qué es la Inteligencia artificial (IA)](https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence)

?: Explore la introducción de Google Cloud a la IA, incluidos otros casos en los que se puede utilizar la IA, como en el reconocimiento de voz e imágenes.

Ciencia y tecnología en primer plano: IA generativa

: Descubra por qué los sistemas de IA generativa son importantes en el mundo actual en este artículo de la Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno de Estados Unidos (GAO).

Aplicación de la IA generativa al diseño de productos con BigQuery DataFrames

: Examine un ejemplo práctico de cómo se puede utilizar la IA generativa en BigQuery para impulsar el proceso creativo y acelerar las pruebas.

El manual Data Cards Playbook

: Aproveche este conjunto de herramientas para la transparencia en la documentación de conjuntos de datos de IA.