¿Cuáles son algunas buenas técnicas o herramientas de visualización de datos además de Tableau que uno debe aprender para comenzar su carrera en el campo de la visualización?

Mire otro software de BI estándar como IBM Cognos, Qlik, Sisense, etc. Si es analista / estadístico / científico de datos, es probable que también esté utilizando R, Python o SAS (ya no tanto) que todos tienen sus propios paquetes viz. R es particularmente bueno con esto debido a la biblioteca ggplot.

Mencioné SAS porque todavía está presente, pero no estoy de acuerdo con la otra respuesta que indica que es la “próxima mejor opción” para aprender. No me malinterpreten: el software SAS es extremadamente poderoso. Gastan una tonelada de dinero en desarrollo y tienen equipos de doctorado. chicos trabajando en el producto. Estoy seguro de que SAS también puede funcionar, y tal vez incluso superar, cualquier otro software de análisis que exista … pero la verdad es que la mayoría de las empresas se están alejando debido al costo. A menos que esté buscando un puesto de trabajo específico que sabe que requiere SAS, invertiría su tiempo más en R o Python, o en cualquier otro software anterior si solo estamos hablando de vis.

Para iniciar una carrera en el campo de la visualización de datos, debe tener un fuerte conocimiento de las siguientes cosas:

  • Herramienta de visualización: Tableau, Qlikview, Power BI, etc.
  • Herramienta de preparación de datos – Alteryx
  • Habilidades sólidas de SQL y análisis

La visualización de datos requiere mucha creatividad y debe estar abierto a nuevas ideas.

Recuerde siempre: “Mostrar variación de datos, no variación de diseño”

Definitivamente SAS Visual Analytics. Dado que solicitó sugerencias que no sean Tableau, SAS VA es la siguiente mejor opción: es potente y creo que es mejor que Tableau para crear informes y paneles.

Si estamos hablando de herramientas populares de BI viz:

Análisis interactivo : QlikView, Spotfire y Power BI

Informes estáticos : Crystal, SSRS, Jasper

Viz como parte de un cuaderno RMarkdown / Jupyter : ggplot2 / seaborn

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