Analista de datos

El analista de datos es una figura profesional fundamental y cada vez más buscada en un mercado donde los datos representan el nuevo petróleo.

Las organizaciones de todas las industrias confían cada vez más en los datos para tomar decisiones comerciales críticas: qué nuevos productos desarrollar, nuevos mercados a los que ingresar, nuevas inversiones a realizar y nuevos (o existentes) clientes a los que dirigirse. 

Adicionalmente, las organizaciones y empresas también utilizan datos para identificar ineficiencias y otros problemas comerciales que deben abordarse.

En la actualidad existe una gran demanda de trabajadores por lo que es fácil conseguir un trabajo y aspirar a un sueldo interesante. Además, esta profesión es ideal si tu intención es trabajar remoto desde tu casa o viajando.

 

¿Qué es?

El Analista de Datos o Data Analyst es quien explora, analiza e interpreta los datos , con el objetivo de extraer información útil para la toma de decisiones, para ser comunicada a través de informes.

En otras palabras, el objetivo de su trabajo es buscar evidencia cuantitativa dentro de grandes cantidades de datos, respaldando así las decisiones comerciales.

¿Qué hace un Data Analyst?

El analista o data analyst tiende a utilizar Microsoft Excel y bases de datos relacionales la mayor parte de su tiempo , respondiendo a solicitudes comerciales específicas a través de la extracción y el análisis tradicionales. También se ocupa de la creación y actualización de informes , en muchos casos con el apoyo de uno o más software de visualización de datos.

Este puesto se convierte en quien realiza análisis exploratorios sobre grandes cantidades de datos e implementa modelos estadísticos complejos o algoritmos de aprendizaje automático . Al tratar de identificar rasgos comunes, se requiere que un buen analista de datos tenga un conocimiento básico de estadísticas y bases de datos, relacionales y de otro tipo.

¿Qué habilidades debe poseer?

  • Procesamiento, limpieza y almacenamiento de datos: cuando los datos no se almacenan de forma ordenada en una base de datos, los analistas de datos deben utilizar otras herramientas para recopilar datos no estructurados. Una vez que tienen suficientes datos, limpian y procesan a través de la programación.
  • Habilidades avanzadas en Excel: Quienes ocupen esta posición deben tener un buen manejo de Excel y comprender las técnicas avanzadas de modelado y análisis.
  • Habilidades en Base de datos y SQL:  las bases de datos SQL son bases de datos relacionales con datos estructurados. Los datos se almacenan en tablas y un analista de datos extrae información de diferentes tablas para realizar el análisis..
  • Lenguajes de programación: R y Python: los analistas de datos deben dominar un idioma y tener conocimientos prácticos de algunos más. Estos lenguajes de programación se utilizan para la recopilación de datos, la limpieza de datos, el análisis estadístico y la visualización de datos.
  • Habilidades en visualización de datos: Tableau, Qlik, Data Studio, etc.

Adicionalmente, es importante contar con otro tipo de habilidades como:

  • Matemáticas y estadística.
  • SAS.
  • Inteligencia empresarial o Business Intelligence.
  • Mente analítica e inclinación por la resolución de problemas.
  • Capacidad para redactar informes completos.
  • Atención a los detalles.

¿Qué tareas realiza?

  • Extraer datos de fuentes primarias y secundarias, y luego reorganizar dichos datos en un formato que pueda ser leído fácilmente por humanos o máquinas.
  • Usar herramientas estadísticas para interpretar conjuntos de datos, prestando especial atención a las tendencias y patrones que podrían ser valiosos para los esfuerzos de análisis predictivo y de diagnóstico.
  • Desarrollar e implementar bases de datos y sistemas de recolección de datos.
  • Identificar, analizar e interpretar tendencias o patrones en conjuntos de datos complejos.
  • Localizar y definir nuevas oportunidades de mejora de procesos.
  • Preparar informes para el liderazgo ejecutivo que comuniquen de manera efectiva tendencias, patrones y predicciones utilizando datos relevantes .

¿Qué herramientas usa?

  • Google Analytics (GA) : GA ayuda a los analistas a comprender los datos de los clientes, incluidas las tendencias y las áreas de la experiencia del cliente que necesitan mejoras en las páginas de destino o las llamadas a la acción (CTA).
  • Qlik: Proporciona una plataforma de inteligencia empresarial y análisis de datos de autoservicio que admite la implementación tanto en la nube como en las instalaciones. La herramienta cuenta con un fuerte soporte para la exploración y el descubrimiento de datos por parte de usuarios técnicos y no técnicos por igual.
  • SAS: SAS Business Intelligence proporciona un conjunto de aplicaciones para análisis. Tiene muchas funciones de colaboración integradas, como la capacidad de enviar informes a aplicaciones móviles. 
  • Microsoft Power BI: es una plataforma de inteligencia empresarial superior con soporte para docenas de fuentes de datos. Permite a los usuarios crear y compartir informes, visualizaciones y cuadros de mando. 
  • Tableau : los analistas usan Tableau para agregar y analizar datos. Pueden crear y compartir paneles con diferentes miembros del equipo y crear visualizaciones.
  • Google Data Studio: Google Data Studio es una herramienta gratuita de visualización de datos y paneles que se integra automáticamente con la mayoría de las otras aplicaciones de Google, como Google Analytics , Google Ads y Google BigQuery . 
  • Github : Github es una plataforma para compartir y construir proyectos técnicos. Imprescindible para los analistas de datos que utilizan programación orientada a objetos
  • AWS S3 : AWS S3 es un sistema de almacenamiento en la nube. Los analistas de datos pueden usarlo para almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos

Analista de datos vs científico de datos

¿Por qué el data analyst no es un data scientists o científico de datos? La diferencia tampoco es demasiado sutil. El científico de datos se ocupa de modelar problemas complejos a través de un conocimiento profundo de las técnicas matemático-estadísticas y es capaz de programar en uno o más idiomas. El analista de datos parte del trabajo realizado por el científico de datos para transmitir e interpretar información con el fin de apoyar a los usuarios comerciales.

¿Puede un analista de datos convertirse en científico de datos?

Existe cierta superposición entre el papel de un analista de datos y un científico de datos que puede ayudar a un analista de datos a convertirse en científico de datos. El camino de cada persona es diferente, pero un paso común suele ser adquirir habilidades relevantes en ciencia de datos y educación continua.

Las habilidades comunes que utilizan tanto los analistas de datos como los científicos de datos pueden incluir minería de datos, almacenamiento de datos, matemáticas, estadísticas y visualización de datos. 

¿Cuánto gana un puesto de analista junior sin experiencia?

Los sueldos para este puesto varían mucho según la industria y el conocimiento del individuo. Los salarios anuales promedio son los siguientes:

Salarios promedio anual:

  • Estados Unidos: 61.000 USD.
  • Reino Unido: 39.000 USD.
  • Alemania: 46.300 USD.
  • España: 31.500 USD.
  • Italia: 32.150 USD.
  • Dinamarca: 48.400 USD.

Estos son los salarios para puestos con poca o sin experiencia. En caso de poseer algunos años realizando esta tarea los sueldos pueden subir considerablemente.

¿Dónde estudiar?

Existen diferentes opciones para capacitarse en este rubro desde carreras de 4 años, masters en caso de contar con otra carrera de grado o distintos tipos de curso.

Si quieres comenzar, en internet hay muchas paginas donde se ofrecen cursos muy interesantes para adentrarse en el mundo del análisis de datos.

Las plataformas mas recomendables para buscar cursos online son: