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Curso de Estadística y Probabilidad

Curso de Estadística y Probabilidad

Ilse Beatriz Zubieta Martínez

Ilse Beatriz Zubieta Martínez

Software estadístico

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Les recomiendo aprender y profundizar en Excel, tal vez puede ser un poco aburrido y “Básico” al principio, pero a medida que aprendan nuevas cosas sobre ciencia de datos verán el potencial que tiene. Ya después se pueden enfocar en un lenguaje cómo Python.
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Se los dice alguien que aprendió a programar en Python antes que Excel, en Excel se pueden crear gráficas y reportes rápidos en lugar de crear muchas líneas de código para tener el mismo resultado 🧠

👾✨

APUNTES:
Hojas de cálculo: Son archivos que se componen por libros, los libros se componen por hojas, y las hojas se componen de celdas ubicadas en filas y columnas, se pueden insertar datos (numéricos, de texto, formulas y/o imágenes) para generar tablas o gráficos e interpretar los datos.

  • Excel
  • Google Sheets
  • Numbers

Industria Open Source

  • R → Creadas por y para estadísticos
  • Python → Software de desarrollo con librerías que ayudan en el análisis de datos.

Herramientas de BI y análisis: Facilitan la interpretación y analítica de datos, crean dashboards interactivos o gráficos de tendencia para hacer reportes de negocio entendibles

  • Power BI
  • Tableau
  • Minitab
  • Looker

Industria paga: Empresas temen por la seguridad de los datos por lo que usan softwares de paga

  • SPSS → genera tendencias de datos y visualizaciones simples
  • SASS → lenguaje de progrmación con usos como análisis, visualizacion y generación de modelos de inteligencia artificial o machine learning

Academia

  • Matlab → Preferido por físicos y matemáticos, modela y calibrar modelos, tambien genera animaciones.

  • Stata: Enfocado en el área médica y política

Me interesa la parte de análisis y visualización de datos. En mi caso Python, Rstudio y Power BI

Después de este curso, sería interesante uno de estadística inferencial usando R studio. Saludos.

Soy economista pero salí hace 11 años de la uni, estoy aquí refrescando conocimientos. Ojalá y así me hubieran enseñado estadística, muy claro y sencillo de entender.

Considero que seguir aprendiendo de Excel, aprender de Power BI y Python pueden ser útiles para mi objetivo.

Estoy muy interesada en este curso y la ruta de Data Analyst. Quiero seguir aprendiendo excel, y más adelante aprender Power BI y Python. No tengo mucha experiencia en datos, pero quiero aprovechar el tiempo y aprender muchsimo, para llegar a se un Data Analyst 😃

3. Software estadístico

  • Hojas de cálculo
  • Industria open source: python y r.
  • Herramientas de BI y análisis: powerbi, tableau, minitab, looker.
  • Industria paga: spss, sas.
  • Academia: matlab, stata.

La herramienta más afín para mi objetivo me parece python, ya que mi ruta es data scientist con python y esa es la que voy a aprender después.

Ojalá sacaran un curso intensivo de Stata. Yo estudio Economía, y durante mi carrera utilicé este software. Además, estoy haciendo mis prácticas em el Banco de la República de Colombia, y en esta entidad utilizamos en su mayoría Stata para investigaciones y predicciones de todo tipo. Ojalá en un futuro sacaran un curso de este software.

Recuerda que el software estadístico puede variar en su complejidad y funcionalidades. Además, siempre es recomendable asegurarse de utilizar una versión actualizada del software para tener acceso a las últimas mejoras y correcciones de errores.

Para escoger cual es el Software mas adecuado podemos tomar las siguientes recomendaciones:

  1. Naturaleza del proyecto o análisis
  2. Facilidad de uso
  3. Disponibilidad y costo.
  4. Compatibilidad de datos
  5. Capacidad de visualización
  6. Soporte y comunidad
  7. Rendimiento y escalabilidad
  8. Integración con otras herramientas
Me estoy enfocando en el analisis de datos, me interesa mucho Power Bi, Python y looker
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-f6c75452-c9b8-4ed5-945e-56f9fa27aa7a.jpg)

Muy bueno el curso

Yo estoy familiarizado especialmente con Excel, pero durante mi formación en un diplomado de Lean Six Sigma utilice Minitab durante varios meses, herramienta que me pareció muy buena y útil. Para mis objetivos la herramienta que me parece más afin sigue siendo Excel, aunque estoy muy interesado en R y es en la que deseo profundizar en un futuro cercano.

Creo que la herramienta más afín es Excel y ya después de este curso tomaré el curso de Power BI

Me gusta mucho Excel, pero quiero aprender también sobre Python
Me gustaría dominar a profundidad Excel, que es el software que más he utilizado y es un requisito indispensable en cualquier puesto de Data Analyst. Ya ni lo ponen en las ofertas de trabajo ya que asumen que debes saberlo. Posteriormente, aprender Power BI y Tableau para complementar las habilidades de visualización de datos. Finalmente, Python y R.
My objetivo es aprender Phyton y Power BI, aunque este ultimo ya lo domino un poco mas y he podido elaborar varios reportes utiles y de analisis.
Gracias
Hay muchas herramientas que me parecieron muy interesantes. Quiero aprender a usar Python para la estadística, pero no descarto explorar MATLAB y Stata en un futuro. De todas maneras, ¡usaré mucho Sheets!
Sin duda alguna seguiría con excel, y luego por R o SPSS. También me interesa Power BI porque en las presentaciones en el trabajo también requerimos que la interpretación se vea sencilla y ordenada.
Después de terminar el curso me gustaría profundizar en Power BI, Tableu y Python, en ese orden. Ya cuento algunos conocimientos en Power BI y Python,
Definitivamente son Power BI Tableau. Me gustaría aprender mucho aprender python.
APUNTES: Hojas de cálculo: Son archivos que se componen por libros, los libros se componen por hojas, y las hojas se componen de celdas ubicadas en filas y columnas, se pueden insertar datos (numéricos, de texto, formulas y/o imágenes) para generar tablas o gráficos e interpretar los datos. * Excel * Google Sheets * Numbers Industria Open Source * R → Creadas por y para estadísticos * Python → Software de desarrollo con librerías que ayudan en el análisis de datos. Herramientas de BI y análisis: Facilitan la interpretación y analítica de datos, crean dashboards interactivos o gráficos de tendencia para hacer reportes de negocio entendibles * Power BI * Tableau * Minitab * Looker Industria paga: Empresas temen por la seguridad de los datos por lo que usan softwares de paga * SPSS → genera tendencias de datos y visualizaciones simples * SASS → lenguaje de progrmación con usos como análisis, visualizacion y generación de modelos de inteligencia artificial o machine learning Academia * Matlab → Preferido por físicos y matemáticos, modela y calibrar modelos, tambien genera animaciones. * Stata: Enfocado en el área médica y política > Me interesa la parte de análisis y visualización de datos. En mi caso Python, Rstudio y Power BI
Así como aprendí Power BI y Tableau para la visualización de datos, también me gustaría dominar los dos lenguajes de programación, R y Python. Excel creo también es muy bueno que se profundice, se subestima ya que se puede pensar que es una herramienta muy básica, pero lo que puedes calcular con hojas de calculo puede ser algo muy poderoso
Yo recomiendo aprender Excel (o google sheets) y a partir de las necesidades u objetivos de cada quién aprender otras herramientas, en la industria es muy común su uso y es una herramienta muy útil.
Tenía por lo menos noción de la existencia de casi todas. La que me parece más increíble fue matlab. Esa por ahí la había escuchado, pero no sabía que cometidos cumplía. Por mi parte soy alguien que tiene experiencia en la visualización de datos, pero R o STATA me llama demasiado la atención. R o STATA son dos herramientas que en mi facultad son muy mencionadas como "Los Software que todo economista debe conocer" Más. nada para la econometría.
En la uni me enseniaron Matlab esta genial especial mente para vision por computadora, muy similar a Python ... pero Python es mi camino.
Me gustaría aprender más sobre Tableu

Con respecto a la pregunta de estas herramientas. Me decanto mas por python, power BI y R. Los cuales tienen mayor relacion con la parte de data-science.

Con Excel ya dominado, quisiera mucho seguir con Tableau y Power BI
phyton.
power bi, tablou y excel avanzado y pithon
Para el analista de datos es fundamental tener habilidades de python más que todo con las librerías de pandas y numpy para la consulta de datos, por supuesto SQL y powerBI. Alguién que por favor me pueda decir si R y visualización de datos con Python (Seaborn, Matplotlib) es también un requisito a considerar en la formación de un analista de datos junior.
Yo tomé el curso de fundamentos de Python, pero he visto que se busca mucho el SAS. Aún estoy dudando por cual irme después.
### Software estadístico 1. **Hoja de cálculo:** Estas herramientas son ampliamente utilizadas para realizar cálculos simples y análisis de datos básicos. Son fáciles de usar y ofrecen funciones básicas de estadística y gráficos. Son ideales para usuarios principiantes o para tareas simples de análisis de datos. * Ejemplos: Excel y Google Sheets. 2. **Lenguajes de programación:** Son lenguajes de programación potentes y populares en el ámbito de la ciencia de datos y la estadística. Ofrecen una amplia gama de bibliotecas y paquetes especializados para análisis de datos, visualización y modelado estadístico. Son ideales para análisis complejos y personalización avanzada. * Ejemplos: Python y R. 3. **Herramientas de visualización de datos:** Estas herramientas se centran en la creación de visualizaciones interactivas y tableros de control para facilitar la interpretación de los datos. Permiten crear gráficos complejos y dinámicos que ayudan a identificar patrones y tendencias en los datos de manera intuitiva. * Ejemplos: Tableau y BI. 4. **Software estadístico tradicional:** Son programas de software estadístico tradicionales utilizados en entornos académicos y empresariales. Ofrecen una amplia gama de funciones estadísticas y herramientas de análisis de datos para usuarios avanzados. Son conocidos por su fiabilidad y precisión en el análisis estadístico. * Ejemplos: SAS y SPSS 5. **Software estadístico académico:** Son software estadísticos avanzados que ofrecen una amplia gama de funciones para el análisis de datos, modelado estadístico y visualización. Es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. Es ideal para investigadores y analistas que requieren un software estadístico potente pero accesible. * Ejemplos: Stata y Matlab
He aprendido Excel desde el inicio de mi carrera profesional y me facina!....... Pero quiero y necesito aprender Power BI y Tableu inclusive me gastaría echarle un ojito a Google Data Studio y Minetab los cuales no conocía
Hola Profe. Provengo de las Ciencias Socias. Las herramientas con las que ya cuento con conocimiento hoy en dia son Excel y SPSS. Estoy interesada en aprender R, Python, Power BI y quizás también Tableau. Los otros software los conozco de nombre, pero por el momento no incursionaré en ellos.
Mejor iniciar por Excel, luego Power BI, Looker y Tableau
Pienso que Mathlab es interesante pero esta restringida, sin embargo, para efectos prácticos lo ideas es excel y spreadsheets
Me encantaria aprender R y Phyton, en excel he estado profundizando y tambien en Power Bi
estoy en este curso porque empeze con PowerBI.. excelente la ciencia de datos..
Conozco muy bien algunas de estas herramientas como son Excel y R. En estos momentos estoy avanzando en el conocimiento de Python y Power BI. Creo que pronto iniciaré a trabajar con Tableau.
Me pareció interesante hacerlo con lenguajes de programación, luego de hacerlo con el curso con Google Sheets, probaré haciendolo en Rust!

Me gustaria aprender Mathlab!!

Me parecio la mas interesante Python y su aplicación en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
Trabajo en el sector salud y por lo cual me interesaría saber mas acerca de STATA.
Para los interesados en saber un poco más sobre STATA, SPSS, R y Python. Aquí les dejo este artículo que presenta un análisis comparativo muy útil: ***"Los programas más usados por economistas"***. Disponible en: <https://elanalistaeconomicofinanciero.blogspot.com/2016/08/los-programas-mas-usados-por-economistas.html>
Me gustaría power bi, tableau y python con R.
De acuerdo con mi historia laboral y el objetivo que deseo alcanzar de dominar las dataviz, creo que continuaré mi aprendizaje y profundización en excel / google sheets y power bi / tableau. Me gustaría aprender algo de código pero más como un conocimiento adicional que como una ruta dentro de mis objetivos primordiales.
En mi camino de aprendizaje es algo maravilloso saber crear gráficos y tablas a partir de códigos, pero también es bastante gratificante hacerlo de la manera "tradicional" en excel, siento que una vez que dominas alguno de los métodos se hace bastante más fácil y rápido.
La herramienta mas afin a mi objetivo es Microsoft Excel o bueno Google Sheets, sin embargo se que que con Python y sus librerias se pueden conseguir resultados interesantes
PROFE he trabajodo Excel, Python y PowerBI
Me gusta Python porque se utiliza en la ciencia de datos.
Python y R, ambas cosas.
Inicialmente me gustaria empezar con Excel y seguir profundizando en este mismo, mas adelante me gustaria seguir con R y Python ya que se complementarian para lo que tengo como proposito, muchas gracias por las clases, todo muy claro hasta el momento.
Me gustaría especializarme en hojas de cálculo, R y Python cuando termine este curso.
Quiero aprender bien R, Power BI, Tableau, Mathlab y así
Recuerdo haber realizado un curso de R aquí en Platzi, pero en ese momento lo enfocaba para el trading. Ya tengo ansias de ver qué puedo hacer con todas estas herramientas luego de terminar la ruta de analista de datos.

Los software estadísticos son programas informáticos diseñados para realizar análisis estadísticos y manipular datos de manera eficiente. Estos programas proporcionan una variedad de funciones y herramientas especializadas que ayudan a los usuarios a realizar tareas estadísticas, desde cálculos básicos hasta técnicas más avanzadas. Algunos software estadísticos son:
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Hojas de cálculo

Las hojas de cálculo son programas que permiten realizar cálculos y análisis básicos de datos numéricos. Aunque no están específicamente diseñadas para análisis estadístico, las hojas de cálculo proporcionan funciones y herramientas básicas para realizar operaciones estadísticas simples. Son ampliamente utilizadas en entornos empresariales y académicos para tareas estadísticas sencillas. Por ejemplo:

• Microsoft Excel
• Google Sheets
• Numbers
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Industria Open Source

En el ámbito del software estadístico de código abierto (open source), R y Python son dos ejemplos populares. R es un lenguaje de programación y entorno de software especializado en estadística y análisis de datos. Es ampliamente utilizado en la comunidad académica y de investigación debido a su gran capacidad estadística y a su extensa colección de paquetes y librerías. Por su parte, Python es un lenguaje de programación versátil que cuenta con bibliotecas estadísticas como NumPy, Pandas y SciPy, que se utilizan para realizar análisis de datos y estadísticos.
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Herramientas de BI y análisis

Las herramientas de Business Intelligence, como Tableau, Power BI o QlikView, ofrecen capacidades para visualizar y analizar datos de manera interactiva. Estas herramientas permiten conectarse a diversas fuentes de datos, realizar transformaciones, crear gráficos y tableros de control interactivos, y realizar análisis estadístico básico. Son ampliamente utilizadas en entornos empresariales para la toma de decisiones basada en datos y el análisis de tendencias y patrones.
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Industria paga

Existen software estadísticos comerciales que se adquieren mediante licencias pagas, como IBM SPSS, SAS y Stata. Estos programas ofrecen una amplia gama de capacidades estadísticas y de análisis de datos, desde análisis descriptivos básicos hasta técnicas avanzadas como regresión, análisis de supervivencia, análisis de datos espaciales, entre otros. Suelen ser utilizados en entornos empresariales y académicos que requieren un alto nivel de sofisticación estadística y soporte técnico.
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Academia

En el ámbito académico, se utilizan diferentes software estadísticos dependiendo de la disciplina y los requerimientos específicos. Además de los mencionados anteriormente (R, Python, SPSS, SAS, Stata), otros programas y lenguajes estadísticos ampliamente utilizados incluyen MATLAB, Octave, JMP y Minitab. Estos programas ofrecen funcionalidades estadísticas avanzadas y su elección depende de las preferencias y necesidades de los investigadores y estudiantes.

Definitivamente Excel es una herramienta poderosa. Acabo de hacer el curso de Excel Básico y luego de este seguiré aprendiendo Excel que hace parte de la ruta de DS.
Para empezar, voy a utilizar Excel, sin embargo, me gustaría aprender a utilizar Python, ya que también estoy interesado en aprender programación. Y en un futuro puede que Matlab.
Considero que para comenzar, se debe de conocer excel, de hay pasar a power bi y en lo posible a tableu.
No conocía STATA, pero me parece que sería bueno aprender eso.
Muy importante el Excel, cada año se le incorporan nuevo superpoderes y funciones
En lo personal, yo he utilizado: Excel, Google Sheets, Minitab y Power BI. Obviamente me falta mucho que aprender con estas herramientas. Sin embargo, me llama la atención Tableau y SPSS, ya que las he escuchado anteriormente y sé que son altamente utilizados. Adicionalmente, quiero aprender bien a utilizar el lenguaje Python para utilizarlo con la estadistica.
**Además de Microsoft Excel, hay otras hojas de cálculo que se utilizan en el ámbito profesional y académico para el análisis de datos y tareas similares. Aquí hay algunas:** 1. **Google Sheets:** Similar a Excel, pero basado en la nube y permite la colaboración en tiempo real. Tiene muchas de las mismas funciones que Excel y es ampliamente utilizado por su accesibilidad y capacidad de colaboración. 2. **LibreOffice Calc:** Es parte del paquete de software de código abierto LibreOffice. Ofrece funciones similares a Excel y es una alternativa gratuita para aquellos que prefieren no utilizar software propietario. 3. **Numbers (de Apple):** Es la hoja de cálculo de Apple, incluida en la suite iWork. Tiene una interfaz intuitiva y se integra bien con otros productos de Apple, pero puede tener limitaciones en términos de funciones avanzadas en comparación con Excel. 4. **Zoho Sheet:** Una herramienta en línea similar a Google Sheets que permite colaboración en tiempo real y ofrece una amplia gama de funciones para análisis de datos. Estas hojas de cálculo, al igual que Excel, tienen sus propias ventajas y características únicas. La elección entre ellas a menudo depende de las preferencias personales, la colaboración requerida y las características específicas que cada usuario necesita para su trabajo de análisis de datos
Yo manejo Excel bien, powerbi intermedio, phyton básico. Tableu muy básico pero se que no es dificil.

Yo no conocía Power BI y desde que escuche de este software, me encuentro muy interesado en aprender a utilizarlo. Pero ahorita con los softwares que mostraron STATA me llamo mas la atención debido al giro de mi empresa. Salud y Laboratorios Clínicos, me interesa implementar nuevas herramientas para entregar mejores trabajos de investigación.

Hojas de Cálculo:

Las hojas de cálculo son aplicaciones informáticas que se utilizan para almacenar, organizar, calcular y analizar datos. Están compuestas por libros, y cada libro puede contener múltiples hojas. Cada hoja está formada por celdas dispuestas en filas y columnas, y en estas celdas se pueden insertar datos numéricos, de texto, fórmulas, imágenes y más. Las hojas de cálculo son herramientas versátiles para crear tablas y gráficos, así como para analizar y visualizar datos.

Herramientas de Business Intelligence (BI) y Análisis:

Las herramientas de Business Intelligence (BI) y análisis son esenciales para la interpretación de datos y la generación de informes. Algunas herramientas adicionales incluyen:

Industria Paga:

En la industria de software de pago, además de SPSS y SAS, hay otras herramientas populares:

Academia:

  • Matlab: Preferido por físicos y matemáticos, se utiliza para modelar, calibrar modelos y generar animaciones.
  • Stata: Enfocado en áreas como la investigación médica y política.

En el mundo del análisis de datos, la elección de la herramienta o software depende de las necesidades específicas del usuario, el campo de aplicación y las preferencias personales. Cada una de estas herramientas tiene sus propias fortalezas y debilidades, y la elección adecuada dependerá de los requisitos del proyecto y las habilidades del usuario.

Para mi R es la que mas se ajusta ami por mi campo el cual es el desarrollo

Hola actualmente estudio maestría en ciencias ambientales, y he utilizado software cono Minitab, SPSS, STATISTICA, Design Expert y excel, estoy para repasar conceptos básicos alguien mas lo ha utilizado?

Muy interesante el abanico de herramientas, me gusto la frase “Un maestro no es nada sin sus herramientas”. Pyhton es el lenguaje que estoy estudiando, pero otras herramientas como Tableau y Stata me parecieron nuevas como para ampliar el stack de herramienta.

Las hojas de cálculo son las que mas utilizo en mi día a día, sin embargo me gustaría ampliar mi conocimiento hacia power bi y tableu.

R
Phyton
Power BI

Imprescindible abordar excel, hasta ahora un curso muy claro. Gracias por compartir sus apuntes!
Totalmente recomendado R

a mi me gustaria aprender Power Bi para poder crear y presentar con mejor visibilidad mis datos

Por ahora estoy cómodo con python y jupyter nb’s. Me he enfrentado a Tableu, Matlab, power BI y tienen interfaces bastante amables. Pero ahora tendré que aprender a usar excel porque soy adulto 🤷‍♂️ (auxilio voy a aprender excel)

Actualmente me estoy enfocando en Bussines intelligence y estoy aprendiendo a manejar Excel de una manera más fluida, ademas de aprender desde cero Power BI.
Voy a usar Tableau y Power Bi
Estoy refrescando mis conocimento gracias a este curso, en la universidad solia usar mucho excel y matlab, ahora uso mucho python, pero me interesa aprender R, power BI y Tableau
Me gustaría aprender Power BI, Tableau, R y Python.

Me gustaría mucho aprender Power BI por mi trabajo y estoy en ese proceso y creo que se necesito aprender Python y tal vez R ya que quiero empezar una carrera como data analista

Me gustaría aprender de todas un poco, pero en un futuro saber manejar las bases con python
Me gustaría aprender ambas R y Python para análisis de datos, por lo pronto utilizaré excel, se me hace más práctico y estoy familiarizada.
Muy buen curso, excelente profesora.

me gustaria aprender a profundidad excel y python

Me desenvuelvo como analista y uso Excel, Python, SQL y para visualizaciones con Looker Studio, y lo conecto a Bigquery una interfaz de cloud para manejar tablas con sintaxis SQL, así mismo puedes conectarlas al Looker. Ahora estoy en la ruta de Platzi, buscando aprender otras herramientas como Power Bi, Tableu, y lenguajes como R.

Me interesa tomar el certificado de Data Analyst de Google, y ellos usan R. Por lo que he escuchado de YouTubers en el sector, es que R es un poco más sencillo pero menos versátil. Vamo a ve' qué pasa 👀
Empezaría con Excel!

En lo personal, siento que cada herramienta tiene lo suyo, pero yo me quedaría con Tableau, Power BI y más herramientas de reportería, dado que las herramientas como Excel son muy buenas pero no tienen una alta recepción de datos, sin embargo, siento que Python o R podrían ayudar mucho en ese sentido (de un gran alcance con respecto a la cantidad de datos).

Los software que se utiliza con mayor frecuencia en la academia (ciencias sociales) son: Stata, SPSS, Minitab, Excel y últimamente Python.
Desconocía muchas de lo que se mencionó en clase.
Me gustaria aprender Python, R y Minitab.

CLARAMENTE PYTHON ES LAS MÁS ADAPTABLE, PERO MATHLAB SUENA BASTANTE INTEREZANTE,

Pues utilizo Excel y Python con sus librerías para análisis, y Tableau para visualizar. Aunque excel tengo malas experiencia recordando como funciona por lo que siempre terminó utilizando Python y Tableau.

Me gustaría aprender Python y Tableau.

El uso de software estadístico abarca desde hojas de cálculo como Excel para análisis básicos hasta lenguajes de programación avanzados como R y Python para análisis personalizados. Además, existen herramientas de analítica como Power BI, Tableau, Minitab y Looker para visualización y generación de informes. Por otro lado, programas comerciales como SPSS y SAS ofrecen funciones estadísticas avanzadas, mientras que en el ámbito académico se usan Matlab y Stata para análisis numérico y estadístico especializado.

Después de este curso, comenzaré con python, o creando mis propias librerias de js con el mismo objetivo aún no lo sé.

Hola, creo que me gustaría aprender primeramente, el Excel, Power Bi, R y SQL. Por supuesto, esto podrá variar pero es una primera proyección hacia donde quiero dirigirme.

Buenas, me gusta bastante las herramientas como Power BI para facilitar la comprension de los datos para el dueño de la empresa o la gerencia, es algo que un programador esta haciendo con mi negocio y es una ayuda enorme, la automatizacion de muchisimas cosas. Primero utilizabamos hojas de excel pero actualmente estamos usando una app que se llama “appsheet” y es muuuy buena, muy simple y actualizada en tiempo real para utilizar con todo mi equipo de vendedores !

Seguir ampliando los conocimientos en excel (nunca sobrán y como que nunca es suficiente tampoco jaja).

Adicional, me encantaría aprender de python, por los momentos son sólo deseos, porque no tengo NADA de conocimientos de código, pero tenemos las ganas jaja.