9 Competencias esenciales del analista de datos: Guía profesional completa

Los analistas y científicos de datos están muy solicitados. Según U.S. Oficina de Estadísticas Laborales, se prevé que el empleo en ciencia y análisis de datos crezca un 31% de 2019 a 2029, mucho más rápido que la media de todas las ocupaciones. Esta estadística no es sorprendente. Los datos se han vuelto más esenciales que nunca, y se valora mucho a quienes saben trabajar con ellos para extraer ideas significativas.

Pero, ¿cuáles son las habilidades del analista de datos que hacen que esta función sea tan vital? Esta completa guía le introducirá en los conocimientos y competencias que necesitará en su carrera como analista de datos. Disponemos de otra guía sobre cómo convertirse en analista de datos, en la que se explica con todo detalle cómo iniciar su carrera profesional. Sin embargo, en este post también hemos incluido algunos consejos breves sobre cómo aprender las habilidades clave del analista de datos.

La Fundación: ¿Qué hacen los analistas de datos?

Tenemos un artículo completo que explora lo que hacen los analistas de datos, que examina algunas de las funciones y responsabilidades que se esperan de este papel. A continuación repasaremos brevemente algunos de los aspectos clave que debe conocer.

Funciones y responsabilidades de un analista de datos

Los analistas de datos son la pieza clave entre los datos brutos y la información práctica. Se encargan de recopilar, procesar y analizar datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones con conocimiento de causa.

Los analistas de datos suelen colaborar con distintos departamentos, desde marketing a finanzas, para comprender los objetivos empresariales y traducirlos en soluciones basadas en datos.

El proceso de análisis de datos

El proceso de análisis de datos es un viaje de varios pasos que comienza con la recopilación de datos y termina con una visión práctica. Tratamos el tema con más detalle en nuestra guía ¿Qué es el análisis de datos? En la infografía siguiente puede ver que el proceso consta de varias etapas.

El proceso de análisis de datos en pocas palabras

Cada paso -desde la determinación del resultado hasta la recopilación, limpieza, análisis, visualización e interpretación de los datos- es crucial para obtener resultados precisos y significativos. Nuestro itinerario profesional de Analista de datos con Python cubre todo lo que necesitas saber sobre el proceso y te enseñará a analizar datos desde cero.

Conocimientos esenciales de analista de datos: Competencias técnicas

Las competencias técnicas constituyen la espina dorsal de la experiencia de un analista de datos. Estos conocimientos le permiten manipular datos, realizar análisis complejos y generar perspectivas que pueden impulsar las decisiones empresariales. Echemos un vistazo a las habilidades técnicas de analista de datos que necesitarás:

1. Lenguajes de programación (Python, R, SQL)

En el ámbito del análisis de datos, lenguajes de programación como Python, R y SQL son indispensables. Estos lenguajes permiten manipular datos, realizar análisis estadísticos y crear visualizaciones de datos.

• Python. Muy utilizado para la manipulación y el análisis de datos, Python cuenta con un rico ecosistema de bibliotecas como Pandas y NumPy.
• R. Especializado para el análisis estadístico, R es otra potente herramienta utilizada a menudo en la investigación académica y la visualización de datos.
• SQL. SQL, el lenguaje de referencia para la gestión de bases de datos, permite consultar, actualizar y manipular datos estructurados.

2. Herramientas de visualización de datos (Tableau, Power BI)

La visualización de datos no consiste sólo en crear gráficos; se trata de contar una historia con los datos. Herramientas como Tableau y Power BI son muy utilizadas para este fin, ya que permiten transformar datos complejos en formatos visuales fácilmente digeribles.

• Tableau. Conocido por su interfaz fácil de usar, Tableau permite crear visualizaciones complejas sin necesidad de codificación. Es especialmente útil para crear cuadros de mando interactivos que puedan compartirse fácilmente en toda la organización.
• Power BI. Desarrollada por Microsoft, Power BI es otra potente herramienta para crear informes y cuadros de mando interactivos. Se integra perfectamente con varios productos de Microsoft y permite el seguimiento de datos en tiempo real, por lo que es muy popular en entornos corporativos.

3. Análisis estadístico

El análisis estadístico es la espina dorsal del análisis de datos, ya que proporciona las metodologías para hacer inferencias a partir de los datos. La comprensión de los métodos estadísticos permite utilizar lo siguiente:

• Estadísticas descriptivas. Resumir e interpretar los datos para ofrecer una visión clara de lo que muestran.
• Estadística inferencial. Hacer predicciones e inferencias sobre una población a partir de una muestra.
• Comprobación de hipótesis. Evaluar teorías o hipótesis con vistas a resolver problemas prácticos.

Nuestra ficha de análisis descriptivo puede servirle de guía de referencia rápida

4. Gestión y limpieza de datos

Antes de proceder al análisis de los datos, hay que limpiarlos y transformarlos en un formato utilizable. Esto implica:

• Limpieza de datos. Identificación y corrección de errores, incoherencias e imprecisiones en los conjuntos de datos.
• Transformación de datos. Convertir los datos a un formato que pueda analizarse fácilmente, lo que puede implicar agregarlos, remodelarlos o enriquecerlos.
• Integración de datos. Combinar datos de distintas fuentes y ofrecer una visión unificada.

Conocimientos esenciales de analista de datos: Habilidades sociales

Aunque los conocimientos técnicos pueden abrirle las puertas, las competencias interpersonales garantizan que pueda comunicar eficazmente sus hallazgos y colaborar con los demás. Estas habilidades suelen ser las que diferencian a los grandes analistas de datos de los buenos.

5. Capacidad de comunicación

En el contexto del análisis de datos, la comunicación no consiste sólo en presentar los resultados, sino también en traducir datos complejos en información práctica que puedan comprender fácilmente las partes interesadas no técnicas. La comunicación eficaz implica:

• Narración de datos. Capacidad para convertir los datos en un relato convincente que impulse las decisiones empresariales.
• Capacidad de presentación. El dominio de las herramientas de presentación y la capacidad de exponer datos visual y verbalmente son fundamentales.
• Habilidades interpersonales. Establecer relaciones con los miembros del equipo y las partes interesadas es crucial para los proyectos de colaboración.

6. Capacidad de resolución de problemas

Los analistas de datos se enfrentan a menudo a problemas ambiguos que requieren un pensamiento analítico. La resolución de problemas en el análisis de datos implica:

• Pensamiento crítico. Capacidad de analizar y evaluar objetivamente las cuestiones para formarse un juicio.
• Razonamiento analítico. Utilizar el razonamiento lógico para abordar problemas y tomar decisiones basadas en datos.
• Innovación. A veces, los métodos tradicionales no son suficientes y hay que pensar con originalidad.

7. Atención al detalle

Según un informe de Gartner, la mala calidad de los datos puede costar a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares al año, lo que pone de relieve la importancia de prestar atención a los detalles.

En el análisis de datos, incluso un pequeño error puede llevar a conclusiones incorrectas. La atención al detalle es fundamental para:

• Limpieza de datos. Garantizar que los datos con los que trabaja son precisos y no contienen errores.
• Garantía de calidad. Comprobación de la exactitud de los análisis y las visualizaciones.
• Documentación. Mantener un registro exhaustivo de sus fuentes de datos, metodologías y código.

Conocimientos avanzados de analista de datos: Lleve su carrera profesional al siguiente nivel

A medida que adquiera experiencia y domine los conocimientos básicos, descubrirá que el mundo del análisis de datos ofrece áreas aún más especializadas que explorar. Estos conocimientos avanzados pueden diferenciarle en un mercado laboral competitivo y ofrecerle nuevas vías de crecimiento profesional.

8. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una extensión de la analítica de datos que permite a los ordenadores aprender de los datos. Según un informe de Gartner, en 2022, el 20 % de las aplicaciones analíticas se aumentaron con aprendizaje automático, una cifra que probablemente aumentará gracias a la creciente importancia del aprendizaje automático y la IA.

Comprender los conceptos básicos puede ampliar considerablemente sus capacidades como analista de datos. Esto incluye:

• Aprendizaje supervisado. Técnicas para construir modelos que puedan hacer predicciones basadas en datos etiquetados.
• Aprendizaje no supervisado. Métodos para encontrar patrones en datos no etiquetados.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN). Subcampo centrado en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano.

Comparación del aprendizaje supervisado y no supervisado: competencias clave del analista de datos

9. Tecnologías de macrodatos

Los datos de Statista muestran que se esperaba que el mercado de big data creciera de 42 mil millones de dólares en 2018 a 103 mil millones de dólares en 2027, lo que enfatiza la creciente necesidad de habilidades en tecnologías de big data.

A medida que los datos crecen en volumen y complejidad, las tecnologías de big data como Hadoop y Spark cobran cada vez más importancia. Estas tecnologías le permiten trabajar en:

• Almacenamiento de datos. Manejar grandes conjuntos de datos que superan la capacidad de las bases de datos tradicionales.
• Procesamiento de datos. Realización de cálculos y análisis complejos sobre big data.
• Análisis en tiempo real. Analice los datos en tiempo real para tomar decisiones empresariales inmediatas.

Crear un conjunto de competencias: Cómo adquirir competencias de analista de datos

Adquirir un sólido conjunto de competencias en análisis de datos implica algo más que realizar unos cuantos cursos en línea. Es un viaje continuo que puede incluir educación formal, autoaprendizaje y experiencia práctica.

Existen múltiples vías para convertirse en un analista de datos cualificado, cada una con su propio conjunto de ventajas e inconvenientes:

• Recursos en línea. Con opciones como la carrera de Analista de datos en SQL de DataCamp, existen muchos métodos en línea y a tu propio ritmo para adquirir las habilidades de analista de datos que necesitarás para comenzar tu carrera.
• Licenciatura. Una licenciatura en informática, estadística o un campo relacionado proporciona una base sólida, pero exige un compromiso a largo plazo.
• Programas de máster. Los programas especializados en Data Science o Business Analytics ofrecen conocimientos en profundidad y suelen incluir proyectos prácticos.
• Campamentos de entrenamiento. Estos programas intensivos se centran en las competencias prácticas y suelen ser más breves y estar más orientados al empleo.

Reflexiones finales

El papel de un analista de datos es polifacético y requiere una mezcla de habilidades técnicas, habilidades interpersonales y conocimientos especializados. A medida que el campo de la analítica de datos sigue evolucionando, estar al día de los últimos conocimientos no es sólo una opción, sino una necesidad. Tanto si acaba de empezar como si quiere avanzar en su carrera, dominar estas habilidades puede encaminarle a convertirse en un analista de datos excepcional.

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