¿Cómo llegar a ser un analista de datos?

¿Qué es un analista de datos?

Un analista de datos es alguien que manipula y estudia los datos y comunica los resultados a su organización para encontrar oportunidades y mejoras. Un analista de datos tiene las claves para las decisiones empresariales basadas en datos, lo que hace que sea un papel muy demandado.

¿Qué hace un analista de datos?

Las funciones de un analista de datos se dividen en tres áreas clave.

1. Extracción de datos. El analista extrae información de fuentes primarias y secundarias.
2. Limpieza de datos. El analista limpia los datos de cualquier error o discrepancia y procede a encontrar cualquier patrón, relación o tendencia en los datos.
3. Visualización de datos. El analista organiza los datos para que sean fácilmente comprensibles con el fin de formar objetivos y estrategias empresariales.

¿Cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?

Un analista de datos estudia los datos para extraer respuestas y conocimientos. Un científico de datos utiliza los datos para realizar un análisis predictivo y decidir lo que sucederá en el futuro basándose en patrones dentro de los datos.

Otra forma de verlo:

• Los científicos de datos hacen sus propias preguntas para averiguar sus predicciones
• A los analistas de datos se les dan las preguntas y se espera que descubran las respuestas

Los analistas de datos pueden ser puestos de nivel inicial que crecerán dentro de la organización, mientras que los roles de científico de datos suelen requerir o bien maestrías avanzadas o bien una experiencia probada con las habilidades necesarias. Los científicos de datos también tendrán un salario promedio más alto que los analistas de datos.

Cómo convertirse en un analista de datos en 4 pasos

1. Entender el rol. Hay muchos roles dentro de la gestión y el análisis de datos, por lo que es importante distinguir lo que se ajusta a ti y lo que estás buscando. Investiga con antelación para saber qué se espera de un analista de datos. Reúne información sobre qué habilidades técnicas, herramientas, programas y habilidades de comunicación necesitas reforzar antes de presentar tu candidatura. Esta guía es un buen comienzo.
2. Desarrolla tu experiencia. Para convertirse en un analista de datos, la mayoría de las personas siguen una licenciatura en estadística, matemáticas, informática o tecnología de la información. Sin embargo, un número cada vez mayor de personas están entrando en el análisis de datos a través de bootcamps y certificación. Muchos analistas de datos comienzan con un campamento de iniciación o un curso en línea que enseña habilidades técnicas y lenguajes como SQL, Microsoft Excel, R o Python. También puedes llegar a tu función deseada consiguiendo un puesto de entrada en TI donde puedes aprender sobre la organización y sentirte cómodo con varias interfaces.
3. Encuentra a las personas adecuadas. Tu red de contactos puede desbloquear muchas oportunidades. Encuentre a alguien en el campo que pueda actuar como mentor o responder a cualquier pregunta que pueda tener. Usted puede aprender cómo la gente llegó a su papel actual y diferentes caminos que puede tomar. Mantener una conversación con alguien con experiencia en la vida real puede ayudarte a dar forma a tu carrera como te gustaría. He aquí por qué la tutoría en roles altamente técnicos puede marcar una gran diferencia en el crecimiento de la carrera.
4. Acepta proyectos. Para conseguir un trabajo como analista de datos, tendrás que construir una cartera de proyectos que hayas realizado. Busca trabajo freelance o haz equipo con un amigo cuyo proyecto pueda ayudarte a crecer y aplicar tus conocimientos dentro de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la estadística. Estos proyectos te ayudarán no sólo a mostrar un éxito probado en el campo, sino también a construir tu confianza a la hora de solicitar puestos de trabajo.



Descripción del trabajo de analista de datos

Una descripción típica del trabajo de analista de datos podría pedir los siguientes atributos, educación y experiencia:

1. Naturaleza colaborativa y habilidades de liderazgo. Para tener éxito dentro de la analítica de datos, el enfoque es crucial. Cada organización debe tener una profunda comprensión de lo que está tratando de lograr, y cómo el análisis de datos puede guiarlo. El papel de un analista de datos es trabajar con el departamento de TI, el liderazgo y los científicos de datos para determinar el resultado final que están buscando en los datos.
2. Experiencia en lenguajes de programación. Todas las descripciones de puestos de trabajo exigirán el dominio de algunos lenguajes de programación específicos, herramientas de análisis y lenguajes de bases de datos como Microsoft Exel, SQL, R y Python.
3. Experiencia en análisis. Se espera que un analista de datos utilice herramientas estadísticas para interpretar los datos que ha recopilado, trabaje con los datos para encontrar cualquier patrón o tendencia relevante y sea capaz de realizar análisis predictivos. También deben ser capaces de reconocer las relaciones dentro del conjunto de datos y lo que podría significar cada relación.
4. Mantenimiento de la base de datos. Un analista de datos corregirá cualquier error de codificación, rastreará cualquier patrón o tendencia, eliminará cualquier información irrelevante para liberar espacio y creará cualquier informe necesario para actualizar al equipo.

Una descripción típica del trabajo de analista de datos requerirá las siguientes habilidades:

1. Limpieza y análisis de datos. La limpieza de datos implica identificar cualquier parte incompleta, irrelevante o inexacta del conjunto de datos y cómo proceder con estos errores. Los analistas de datos cualificados tienen un ojo bien entrenado que puede reconocer los fallos en el sistema y son conscientes de cómo resolver cualquier problema antes del análisis. El análisis posterior implica comprender cómo extraer tendencias y soluciones empresariales de los patrones de datos.
2. Matemáticas y pensamiento crítico. La capacidad de manejar sus habilidades matemáticas resulta crucial para analizar y comprender los datos. La comprensión de la estadística y la probabilidad permitirá descubrir las tendencias o discrepancias que puedan aparecer en los datos. El pensamiento crítico permite a los analistas de datos centrarse en lo que cuenta y no abrumarse. Un conjunto de datos puede contener muchas relaciones, errores y tendencias, por lo que es importante ser capaz de mantenerse centrado y mantener las preguntas principales en el foco mientras se resuelve el problema.
3. Visualización de datos. Un buen analista de datos debe saber cómo comunicarse con su público. La correspondencia escrita, las habilidades de presentación y las habilidades de comunicación en general son fundamentales para resolver problemas con un conjunto de datos. Un analista debe saber contar una historia con sus datos que pueda ser ampliamente comprendida y aplicada, mediante la formación de bases de datos relacionales o gráficos, la creación de presentaciones o informes escritos.
Los analistas de datos también requieren conocimientos técnicos de herramientas específicas del sector, como:
1. Microsoft Excel & SQL. Microsoft Excel es un punto de partida muy utilizado por cualquier analista de datos. Es una herramienta imprescindible para convertirse en analista y es el inicio de la comprensión de las tecnologías de datos. Es una herramienta ligera y rápida para el análisis. SQL es el hermano mayor de Microsoft Excel, mucho más fuerte. Se utiliza para actualizar y comunicarse con una base de datos, además de servir como herramienta para acceder y manipular datos.
2. R/Python. R y Python son los dos principales lenguajes de programación de código abierto para proporcionar análisis predictivo. Los dos son programas muy dinámicos con nuevas características que se añaden muy a menudo, ayudando con la minería de datos, la ingeniería, la aplicación, y más. Un analista de datos debe dominar al menos uno de estos lenguajes.
3. MATLAB. Un lenguaje de programación y un entorno de cálculo numérico multiparadigma, MATLAB es el último paso en el trazado, la manipulación y la organización de datos avanzados. Es ideal para las empresas interesadas en el Big Data y potente en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un campo en demanda, y tener un buen dominio de sus modelos puede ponerte por delante.

Aprende más sobre lo que hace un analista de datos aquí.

¿Cómo puede ayudarte Springboard a convertirte en un analista de datos?

La Carrera de Análisis de Datos de Springboard construye habilidades de pensamiento técnico y empresarial. Cada estudiante es emparejado 1:1 con un mentor, que está a mano para responder a las preguntas, ayudar con la orientación del plan de estudios, y ayudar a hacer su transición a la analítica de datos lo más suave posible. Con el aprendizaje basado en proyectos, el acceso a los expertos de la industria y un plan de estudios de vanguardia, terminarás el bootcamp de análisis de datos de Springboard con todas las claves necesarias para desbloquear tu próximo paso profesional.



Preguntas frecuentes sobre la carrera de analista de datos

A continuación encontrarás una serie de preguntas y respuestas frecuentes sobre cómo convertirse en analista de datos.

• ¿Cuánto tiempo se necesita para convertirse en un analista de datos?

Con la educación adecuada, podrías convertirte en un analista de datos nada más salir de la universidad. Si no te has especializado en un campo relacionado, ¡no te preocupes! Todos los recursos están ahí fuera. Podrías desarrollar un gran dominio de SQL, Microsoft Excel y otros lenguajes en menos de un mes con varios cursos y simplemente explorando la interfaz. Si te comprometes, tu carrera como analista de datos podría estar a la vuelta de la esquina.

• ¿Qué necesitas estudiar para ser analista de datos?

El primer paso más común es recibir tu licenciatura en un campo relevante como la informática, el análisis estadístico o las matemáticas. Entre las asignaturas que se pueden estudiar están el álgebra lineal, la estadística y la probabilidad, la gestión de la información, los sistemas de información empresarial, las finanzas o la economía.

• ¿Los analistas de datos tienen que ser buenos en matemáticas?

La respuesta corta es sí. El pensamiento y la comprensión matemática son cruciales para poder manipular eficazmente los datos y comunicar diferentes tendencias, patrones y relaciones. Si las matemáticas no son tu fuerte, la buena noticia es que es una habilidad que se aprende. Considere la posibilidad de tomar diferentes cursos en campos relacionados para desarrollar su pensamiento matemático.

• ¿Los analistas de datos codifican?

La codificación no es necesariamente una habilidad requerida para un analista de datos. Aunque una comprensión de nivel superficial es muy útil para procesar los lenguajes de programación, la codificación no es una tarea típica para un analista de datos. Sin embargo, hay ciertas organizaciones que incluyen la codificación en las responsabilidades de los analistas de datos.

¿Es la analítica de datos la carrera adecuada para ti?

Springboard ofrece un completo bootcamp de análisis de datos. Nuestro plan de estudios de análisis de datos va más allá de las habilidades técnicas para centrarse en las áreas en las que los empleadores encuentran las mayores carencias: pensamiento estratégico, resolución de problemas y comunicación. Vea vídeos de Microsoft. Aprenda las ideas de los expertos de McKinsey. Aborde casos prácticos de la Harvard Business School. Ningún otro campamento de análisis de datos hace esto. Se graduará con una mentalidad analítica. Eso es una ventaja no sólo para su búsqueda de empleo, sino a lo largo de su carrera.

Consulte la Carrera de Análisis de Datos de Springboard para ver si usted califica.