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Un data analyst (analista de datos) recopila, limpia y estudia conjuntos de datos para ayudar a resolver problemas. A continuaci贸n te explicamos c贸mo puedes iniciar el camino para convertirte en uno.

Un data analyst recopila, limpia e interpreta conjuntos de datos para responder a una pregunta o resolver un problema. Trabajan en muchos sectores, como los negocios, las finanzas, la justicia penal, la ciencia, la medicina y la administraci贸n p煤blica.

驴A qu茅 tipo de clientes debe dirigirse una empresa en su pr贸xima campa帽a publicitaria? 驴Qu茅 grupo de edad es m谩s vulnerable a una determinada enfermedad? 驴Qu茅 patrones de comportamiento est谩n relacionados con el fraude financiero?

Estos son los tipos de preguntas a los que te puedes ver obligado a responder como analista de datos. Sigue leyendo para encontrar m谩s informaci贸n sobre qu茅 es un analista de datos, qu茅 habilidades necesitar谩s y c贸mo puedes iniciar el camino para convertirte en uno.

驴Qu茅 es el an谩lisis de datos?

El an谩lisis de datos es el proceso de obtener informaci贸n de los datos para tomar mejores decisiones empresariales. El proceso de an谩lisis de datos suele pasar por cinco fases iterativas:

• Identificar los datos que deseas analizar

• Recopilar los datos

• Limpiar los datos para prepararlos para el an谩lisis

• Analizar los datos

• Interpretar los resultados del an谩lisis

El an谩lisis de datos puede adoptar diferentes formas, dependiendo de la pregunta a la que se intente responder. Lee m谩s sobre los tipos de an谩lisis de datos. En resumen, el an谩lisis descriptivo nos dice lo que ha ocurrido, el an谩lisis de diagn贸stico nos dice por qu茅 ha ocurrido, el an谩lisis predictivo forma proyecciones sobre el futuro, y el an谩lisis prescriptivo crea consejos de acci贸n sobre qu茅 acciones tomar.

Tareas y responsabilidades del data analyst

Un data analyst es una persona cuyo trabajo consiste en reunir e interpretar datos para resolver un problema concreto. Su funci贸n incluye pasar mucho tiempo con los datos, pero tambi茅n implica comunicar los resultados.聽

Esto es lo que har谩s como data analyst en tu d铆a a d铆a:

• Recopilar datos: Recopilar谩s datos por cuenta propia. Esto puede incluir la realizaci贸n de encuestas, el seguimiento de las caracter铆sticas de los visitantes en el sitio web de una empresa o la compra de conjuntos de datos a especialistas en recopilaci贸n de datos.

• Limpiar los datos: Los datos brutos pueden contener duplicados, errores o valores at铆picos. Limpiar谩s los datos, manteniendo su calidad, en una hoja de c谩lculo o mediante un lenguaje de programaci贸n para que las interpretaciones no sean err贸neas o sesgadas.聽

• Modelar los datos: Crear谩s y dise帽ar谩s las estructuras de una base de datos. Podr谩s elegir los tipos de datos que almacenar谩s y recopilar谩s, establecer谩s c贸mo se relacionan las categor铆as de datos entre s铆 y trabajar谩s sobre c贸mo aparecen los datos en realidad.

• Interpretar los datos: Interpretar谩s los datos encontrando patrones o tendencias en los datos para ayudarte a responder la pregunta en cuesti贸n.

• Presentar: Comunicar谩s los resultados de tus hallazgos鈥攗na parte clave de tu trabajo. Para ello, deber谩s elaborar visualizaciones como cuadros y gr谩ficos, redactar informes y presentar la informaci贸n a las partes interesadas.

驴Qu茅 herramientas utilizan los data analysts?

Durante el proceso de an谩lisis de datos, los analistas suelen utilizar una amplia variedad de herramientas para hacer su trabajo m谩s preciso y eficiente. Algunas de las herramientas m谩s comunes en la industria del an谩lisis de datos incluyen:

• Microsoft Excel

• Google Sheets

• SQL

• Tableau

• R o Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Cuadernos Jupyter

Salario de los analistas de datos y perspectivas de trabajo

El salario base medio de un data analyst en M茅xico es de 280,000 MXN en marzo de 2022, seg煤n Payscale. Esto puede variar en funci贸n de tu tiempo de servicio, de donde te encuentres en M茅xico y otros factores.

Los analistas de datos tienen una gran demanda. Los puestos de trabajo est谩n creciendo para los profesionales en las TI鈥擧ireline informa en su Reporte de Mercado Laboral que las ofertas de empleo de tecnolog铆a crecieron un 88 por ciento en 2022 [闭.听

El salario promedio de un profesional de TI aument贸 casi 15 por ciento en M茅xico con respecto al 2021 [].

Tipos de data analysts

El avance en la tecnolog铆a ha ampliado r谩pidamente los tipos y la cantidad de informaci贸n que podemos recopilar, por lo que saber recopilar, clasificar y analizar datos se ha convertido en una parte crucial de casi cualquier sector. Encontrar谩s analistas de datos en los sectores de la justicia penal, la moda, la alimentaci贸n, la tecnolog铆a, la empresa, el medioambiente y el sector p煤blico, entre muchos otros.

Las personas que realizan an谩lisis de datos pueden tener otros t铆tulos como:

• Analista m茅dico y sanitario

• Analista de investigaci贸n de mercados

• Analista de negocios

• Analista de inteligencia empresarial

• Analista de investigaci贸n de operaciones

• Analista de inteligencia

Data analyst vs. cient铆fico de datos: 驴Cu谩l es la diferencia?

Tanto los data analysts como los cient铆ficos de datos trabajan con datos, pero lo que hacen con ellos difiere. Los analistas de datos suelen trabajar con datos existentes para resolver problemas empresariales definidos. Los cient铆ficos de datos construyen nuevos algoritmos y modelos para hacer predicciones sobre el futuro. Conozca m谩s sobre la diferencia entre los cient铆ficos de datos y los analistas de datos.

C贸mo convertirte en un data analyst

Hay m谩s de un camino hacia una carrera como analista de datos. Ya sea que te acabas de graduar o si quieres cambiar de profesi贸n, el primer paso suele ser evaluar qu茅 habilidades transferibles tienes y construir las nuevas habilidades que necesitar谩s en este nuevo papel.

Habilidades t茅cnicas del data analyst

• Herramientas de bases de datos: Microsoft Excel y SQL deber铆an ser los pilares de la caja de herramientas de cualquier analista de datos. Mientras que Excel es omnipresente en todos los sectores, SQL puede manejar conjuntos de datos m谩s grandes y se considera ampliamente como una necesidad para el an谩lisis de datos.聽

驴Qu茅 es big data?

El t茅rmino big data se refiere a las enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados a los que muchas empresas tienen acceso a diario. Estos conjuntos de datos suelen ser demasiado grandes para procesarlos con los m茅todos tradicionales de an谩lisis de datos. Los big data se caracterizan por las tres Vs: el gran volumen, la variedad de tipos de datos y la velocidad a la que se reciben los datos.

• Lenguajes de programaci贸n: Aprender un lenguaje de programaci贸n estad铆stica como Python o R te permitir谩 manejar grandes conjuntos de datos y realizar ecuaciones complejas. Aunque Python y R est谩n entre los m谩s comunes, es una buena idea mirar varias descripciones de puestos de trabajo que te interesen para determinar qu茅 lenguaje ser谩 m谩s 煤til para tu sector.

• Visualizaci贸n de datos: Presentar tus hallazgos de forma clara y convincente es crucial para ser un analista de datos de 茅xito. Saber c贸mo presentar la informaci贸n de la mejor manera posible a trav茅s de tablas y gr谩ficos asegurar谩 que los colegas, los empleadores y las partes interesadas entiendan tu trabajo. Tableau, Jupyter Notebook y Excel son algunas de las muchas herramientas que se utilizan para crear im谩genes.

• Estad铆stica y matem谩ticas: Conocer los conceptos que hay detr谩s de lo que hacen realmente las herramientas de datos te ayudar谩 enormemente en tu trabajo. Tener un s贸lido conocimiento de estad铆stica y matem谩ticas te ayudar谩 a determinar qu茅 herramientas son las m谩s adecuadas para resolver un problema concreto, te ayudar谩 a detectar errores en los datos y a comprender mejor los resultados.

Si esto te parece mucho, no te preocupes鈥攈ay muchos cursos que te guiar谩n a trav茅s de las habilidades b谩sicas que necesitas como data analyst. Este curso de Certificado profesional de An谩lisis de datos de Google en 糖心vlog官网观看 puede ser un buen punto de partida.

Aprende m谩s: 驴Cu谩nto tiempo toma aprender Python? (+ Consejos para el aprendizaje)

Habilidades laborales del data analyst

• Resoluci贸n de problemas: Como data analyst, necesitas tener una buena comprensi贸n de la pregunta que se hace y del problema que hay que resolver. Tambi茅n debes ser capaz de encontrar patrones o tendencias que puedan revelar una historia. Tener la capacidad de pensamiento cr铆tico te permitir谩 centrarte en los tipos de datos adecuados, reconocer los m茅todos de an谩lisis m谩s reveladores y detectar las lagunas en tu trabajo.

• 颁辞尘耻苍颈肠补肠颈贸苍: Ser capaz de transmitir tus ideas a otras personas ser谩 crucial para tu trabajo como data analyst. Unas buenas habilidades escritas y orales para comunicarte con colegas y otras partes interesadas son excelentes criterios de los analistas de datos.

• Conocimiento del sector: Conocer el sector en el que trabajas鈥攕alud, empresarial, financiero o de otro tipo鈥攖e dar谩 una ventaja en tu trabajo y en las solicitudes de empleo. Si est谩s tratando de entrar en un sector espec铆fico, t贸mate un tiempo para prestar atenci贸n a las noticias de tu sector o lee un libro sobre el tema. Esto puede familiarizarte con los principales problemas y tendencias del sector.

Caminos para convertirte en un data analyst

Adquirir estas habilidades es el primer paso para convertirte en un data analyst. A continuaci贸n, te presentamos algunos caminos que puedes seguir para conseguir dichas habilidades y que son lo suficientemente flexibles como para adaptarse a tu vida:

• Certificado profesional: Los programas de certificados profesionales de nivel inicial no suelen requerir experiencia previa en el campo. Pueden ense帽arte habilidades b谩sicas como SQL o estad铆sticas, al mismo tiempo que te dan la oportunidad de crear proyectos para tu portafolio y proporcionar retroalimentaci贸n en tiempo real sobre tu trabajo. Varios programas de certificados profesionales en 糖心vlog官网观看 hacen precisamente eso.

• T铆tulo de grado: La Oficina de Estad铆sticas Laborales recomienda un t铆tulo de licenciatura para los trabajos que implican el an谩lisis de datos. Si est谩s pensando en obtener un t铆tulo para convertirte en data analyst, centra tus cursos en estad铆stica, matem谩ticas o ciencias de la computaci贸n para adquirir una ventaja con los posibles empleadores. Muchos t铆tulos en l铆nea tienen un horario flexible para que puedas adaptar el t铆tulo a tus prioridades.

• Autodidacta: Si quieres un camino que no incluya una formaci贸n formal, es posible aprender las habilidades necesarias para el an谩lisis de datos por tu cuenta. Una vez que est茅s preparado para empezar a crear un portafolio, considera completar proyectos de an谩lisis de datos.

Avance profesional como analista de datos

Ser analista de datos tambi茅n puede abrir las puertas a otras carreras. Muchos de los que empiezan como analistas de datos pasan a trabajar como cient铆ficos de datos. Al igual que los analistas, los cient铆ficos de datos utilizan la estad铆stica, las matem谩ticas y la inform谩tica para analizar los datos. Un cient铆fico, sin embargo, puede utilizar t茅cnicas avanzadas para construir modelos y otras herramientas que proporcionen informaci贸n sobre las tendencias futuras. Lee m谩s sobre otras trayectorias profesionales abiertas a los data analysts, como la gesti贸n, la consultor铆a o la especializaci贸n.

Empieza a trabajar como data analyst

Si est谩s listo para comenzar a explorar una carrera como data analyst, construye habilidades laborales en menos de seis meses con el Certificado profesional de An谩lisis de datos de Google en 糖心vlog官网观看. Aprende a limpiar, organizar, analizar, visualizar y presentar datos de la mano de los profesionales de datos de Google.

Preguntas frecuentes (FAQ)