Hoja de Ruta para ser Analista de Datos

Si andas buscando un mapa para llegar a la x, en donde se encuentra tu carrera como analista de datos. Ven y descubre todo lo que necesitas saber y donde aprenderlo.

No soy analista de datos, pero he escrito este blog después cotejar los datos de otros analistas que han documentado su camino y los recursos que han usado. Debido a que esos recursos son en su mayoría en inglés y Jak U promueve el aprendizaje autodidacta y busca proveer información de forma gratuita, les presento esta compilación.

¿Qué es Data Analista de Datos?

Un Analista de Datos es un profesional que se encarga de recopilar, procesar y analizar datos para extraer información valiosa que pueda ayudar a la toma de decisiones empresariales. Utilizan una variedad de herramientas y técnicas, como software de análisis de datos, estadísticas y visualización de datos, para interpretar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas. Los Analistas de Datos suelen trabajar en diversos sectores, incluyendo negocios, finanzas, marketing, salud, tecnología, entre otros, y desempeñan un papel fundamental en la optimización de procesos y la identificación de oportunidades para mejorar el rendimiento empresarial.

¿Qué hace un Analista de Datos?

El Analista de Datos desempeña un papel esencial en la transformación de datos en información valiosa para el negocio. Este profesional se encarga de recopilar, limpiar e interpretar conjuntos de datos provenientes de diversas fuentes, como bases de datos, encuestas, sistemas de seguimiento y más. Sus responsabilidades abarcan una serie de tareas clave:

1. Obtención de datos: Recolecta datos de múltiples fuentes, asegurándose de que la información recopilada sea completa y relevante para el análisis.

2. Limpieza y preparación de datos: Procede a limpiar y preparar los datos para el análisis, lo que implica eliminar duplicados, corregir inconsistencias y tratar valores faltantes para garantizar la calidad y precisión de los datos.

3. Análisis de datos: Utiliza herramientas estadísticas y software de análisis para descifrar tendencias, patrones y relaciones ocultas en los datos, lo que proporciona información para la toma de decisiones empresariales.

4. Visualización de datos: Crea visualizaciones claras y efectivas, como gráficos y tableros, para comunicar de manera fácil y comprensible los resultados del análisis a stakeholders y equipos dentro de la organización.

5. Presentación de hallazgos: Prepara informes detallados y presentaciones que resuman los hallazgos del análisis de datos, ofreciendo recomendaciones basadas en evidencia para respaldar la toma de decisiones estratégicas.

El Analista de Datos desempeña un papel fundamental en el desarrollo de estrategias empresariales basadas en datos, al identificar nuevas oportunidades y ofrecer insights significativos para mejorar el rendimiento y la eficiencia de la organización. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información accionable lo convierte en un activo invaluable en el panorama empresarial actual.

¿Dónde Destacan los Analistas de Datos?

Los especialistas en datos son esenciales en una variedad de sectores, desde la industria tecnológica hasta agencias gubernamentales y consultorías privadas, incluyendo el ámbito de la ciberseguridad. En la industria bancaria, este rol ocupa una posición destacada, mientras que en el mundo del marketing está ganando terreno rápidamente. Además, los Analistas de Datos tienen una presencia sólida en la industria médica y farmacéutica.

Como Analista de Datos, tendrás un amplio abanico de oportunidades laborales disponibles en diferentes sectores, lo que te permitirá explorar y aplicar tus habilidades en diversas áreas. Desde tecnología hasta consultoría, pasando por marketing y ciberseguridad, este rol es altamente demandado y ofrece un campo de trabajo diverso y emocionante.

¿Qué estudiar para ser analista de datos?

Data 101

Data 101 se refiere a familiarizarse con los conceptos básicos del análisis de datos. Aprender sobre la importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales, así como los principios fundamentales del manejo y la interpretación de datos. Entender cómo funciona la recolección y organización de datos, conceptos básicos de estadística descriptiva, y las diferentes fuentes de datos.

• ¿Qué es el análisis de datos? - Explicación del análisis de datos - AWS

  *Lee hasta el penúltimo tema.

Fundamentos de Matemáticas

Repasar conceptos matemáticos clave, como álgebra, geometría, estadística y cálculo. Cubrir temas como funciones, ecuaciones, probabilidades, distribuciones de probabilidad y técnicas de inferencia estadística. Esto ayudará a comprender y aplicar herramientas y técnicas más avanzadas como analistas de datos.

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Estadística

Los fundamentos estadísticos son cruciales para un analista de datos porque constituyen la base del proceso de análisis de datos. A través de métodos estadísticos, un analista de datos puede utilizar un enfoque científico para entender, interpretar e informar sobre los resultados de los datos.

• Estadística para Ciencia de Datos (Parte 1)
• Estadística para Ciencia de Datos (Parte 2)
• Estadística para Ciencia de Datos (Parte 3)
• Estadística (curso completo)
• Curso de estadística descriptiva desde cero

Microsoft Excel

Excel es una herramienta comúnmente utilizada para el análisis de datos y es importante para los analistas de datos porque ayuda a organizar, analizar, visualizar y manipular datos. Además, es fácil de usar y accesible para la mayoría de los analistas de datos.

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SQL

SQL es un lenguaje de programación utilizado por sistemas de gestión de bases de datos para almacenar, consultar, organizar y administrar datos. Conocer SQL es importante para un analista de datos porque es una herramienta utilizada para consultar, filtrar, unir y analizar datos. Los analistas de datos utilizan SQL para administrar y analizar datos, lo que ayuda a que los procesos de análisis sean más eficientes y efectivos.

• SQL Tutorial

BI (Business Intelligence) Tools - Power BI & Tableau

Las herramientas de BI (Business Intelligence) son importantes para los analistas de datos porque se utilizan para analizar, visualizar y comprender los datos. Estas herramientas ayudan a los analistas de datos a acelerar su flujo de trabajo y comprender mejor los datos. Las herramientas de BI ofrecen diferentes técnicas de visualización y gráficos para analizar datos y visualizarlos para las decisiones de gestión. Esto permite a los analistas de datos comprender mejor los datos, interpretar los resultados de manera más efectiva y establecer una mejor base para las decisiones empresariales.

• Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate - Certifications
• ¿Qué es Tableau? - Datademia
• ¿Qué es Tableau? - Coderhouse
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Python

Python es importante para los analistas de datos porque es considerado un lenguaje de programación que puede ser utilizado para muchos procesos de análisis de datos. Python puede ser usado para una amplia gama de procesos de análisis de datos, como el análisis de conjuntos de datos grandes, la manipulación de datos, la visualización de datos, la modelización de aprendizaje automático, los procesos de minería de datos y los procesos de limpieza de datos. Además, la naturaleza de código abierto, la disponibilidad gratuita y la facilidad de aprendizaje de Python son ventajas para un analista de datos. Por lo tanto, conocer Python como analista de datos crea una herramienta versátil para los procesos de análisis de datos y puede ayudar a hacer que los procesos de análisis de datos sean más rápidos, eficientes y precisos.

• Python - freeCodeCamp.org
• Python Tutorial - W3 Schools

Habilidades Blandas (Soft skills)

• Pensamiento Analítico (Analytical thinking): Las habilidades de pensamiento analítico son necesarias para comprender, gestionar e interpretar datos. Un analista de datos debe utilizar habilidades de pensamiento lógico y crítico para analizar datos y tomar decisiones basadas en los resultados.

• Habilidades de Comunicación (Communication skills): Los analistas de datos deben tener habilidades de comunicación efectivas para explicar datos complejos mediante la traducción de términos técnicos a un lenguaje fácil de entender, y para interactuar con otros miembros del equipo. Compartir los resultados del análisis de datos y discutir planes de acción con otros miembros del equipo es importante para un analista de datos exitoso.

• Resolución de Problemas (Problem solving): Un analista de datos debe identificar problemas mediante el análisis de datos y desarrollar estrategias efectivas para resolverlos. Por lo tanto, las habilidades para resolver problemas requieren un enfoque flexible que pueda adaptarse a la complejidad y variabilidad de los datos.

• Trabajo en Equipo (Teamwork): Los analistas de datos deben ser efectivos en el trabajo en equipo y poder colaborar con otros miembros del equipo para intercambiar ideas durante el proceso de análisis de datos. Un analista de datos también puede interactuar con otros equipos (como marketing, ingeniería, etc.), por lo que las habilidades para el trabajo en equipo son de gran importancia.

• Comprensión del Negocio (Business Acumen): Un analista de datos debe tener una comprensión del negocio. Entender las necesidades y objetivos comerciales puede ayudar a formular las preguntas correctas y obtener los resultados adecuados en el análisis de datos.

• Narración (Storytelling): Un analista de datos debe tener habilidades efectivas de narración para comunicar datos. Al presentar datos de manera comprensible, un analista de datos puede contribuir al uso efectivo de los datos.

Aplica estas metodologías de aprendizaje

• Aprendizaje basado en proyectos (project-based learning): esto te ayudará a adquirir las habilidades necesarias para ciertas tareas y a conectar los puntos desde lo que estás aprendiendo hasta su aplicación.

• Enfoque justo a tiempo (just-in-time approach): aprende las cosas cuando las necesitas. No intentes completar todo el artículo o curso. Aprende lo básico, ve al proyecto y aprende lo necesario para completar la tarea.

• Recuerdo activo(active recall): pon en práctica lo que has aprendido. Intenta explicar lo que leíste, comprender los conceptos respondiendo a tus preguntas. Puedes simular que estás enseñando a alguien. Esto ayuda a retener la información.

• Aprendizaje entre pares (peer-to-peer learning): encuentra un amigo o compañero de trabajo que esté interesado en el mismo camino de aprendizaje que tú. Esto ayudará con la autodisciplina y dos cabezas piensan mejor que una. Mantén el grupo pequeño y encuentra a alguien tan motivado como tú.

• Proyectos basados en portafolio (portfolio-based project): elige ciertos proyectos para tu portafolio y comienza a pensar en esto desde el primer día. Intenta terminar los cursos con proyectos para mostrar a futuros empleadores. Deja que tu trabajo hable por ti.

• Google translate feature: algunos de los mejores recursos están en inglés. Puede empezar traduciendo con Google desde el menú del navegador, pero no olvides que saber inglés, también incrementara tus posibilidades de conseguir un empleo.

Únete a comunidades de analistas de datos

Participa en hackathons, seminarios web y talleres. Estas actividades no solo te ayudan a desarrollar tus habilidades, sino que también te ponen en contacto con otros profesionales y oportunidades en el campo.

Hazte un perfil en LinkedIn.

Al construir tu presencia profesional en esta plataforma, te posicionas frente a compañías en búsqueda de analistas de datos. Además, tendrás la oportunidad de ampliar tu red de contactos, conectándote con otros expertos para compartir conocimientos y experiencias.

En conclusión:

El mundo de la ciencia de datos es vasto y diverso, ofreciendo oportunidades para una amplia gama de perfiles profesionales. Cuanto más sólidos sean tus conocimientos en habilidades técnicas, lenguajes de programación, marketing digital y digitalización en general, mayores serán tus posibilidades de sobresalir en este campo tan competitivo en la actualidad.

¡Felicitaciones! Este es solo el inicio de tu trayectoria en el fascinante mundo de la ciencia de datos. ¡Éxito en tus futuros desafíos!