Cómo convertirse en analista de datos en 2026: 5 pasos para comenzar tu carrera profesional

¿Por qué iniciar una carrera como analista de datos? 

En los últimos años, ha aumentado el número de personas que buscan información sobre cómo convertirse en analista de datos. El papel se ha vuelto cada vez más popular, lo cual no es de extrañar dada la enorme cantidad de datos que generamos en el mundo moderno. 

Las empresas de todos los sectores necesitan especialistas que puedan aprovechar los datos, analizarlos, extraer de ellos información significativa basada en datos y utilizar esa información para ayudarles a resolver problemas empresariales clave.  Por lo tanto, hay varias razones por las que podrías considerar una carrera como analista de datos: 

• La demanda de puestos de trabajo. El mercado laboral para los analistas de datos está en auge y no parece que vaya a ralentizarse en un futuro próximo. Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. sugieren que se espera que el número de puestos de trabajo para analistas de investigación operativa crezca un 23 % entre 2023 y 2033. Si estás buscando una carrera con futuro, esta podría ser la ideal. 
• El salario. Los puestos de analista de datos suelen estar bien remunerados, con un salario medio en Estados Unidos de alrededor de 68 104 dólares en noviembre de 2024. 
• La satisfacción laboral. Según los datos de PayScale, los analistas de datos suelen estar bastante satisfechos con sus trabajos, con una puntuación media de 3,9 sobre 5 estrellas. 

Cómo convertirse en analista de datos

A continuación, te explicamos cómo convertirte en analista de datos partiendo de cero. Gran parte de esto supone que te incorporas a la profesión sin experiencia previa, aunque mucho de ello también será relevante para quienes ya cuentan con algunos conocimientos básicos. 

El tiempo que se tarda en convertirse en analista depende en gran medida de cada persona. Las personas con pocos conocimientos y experiencia pueden dominar estas habilidades en pocos meses. Para otros, llevará varios años de estudio. 

Sin embargo, básicamente necesitarás varios ingredientes para prosperar en el sector, entre ellos: 

• Una curiosidad natural por los datos 
• Principales lenguajes de programación y habilidades
• Un portafolio de proyectos relevantes
• Un currículum bien redactado 
• Perfiles atractivos en LinkedIn y sitios web similares.  
• Establecimiento de contactos con otros especialistas en datos.

Paso 1: Aprende las habilidades esenciales para el análisis de datos

Comienza con los conceptos básicos del análisis de datos. 

La creencia popular es que para empezar a aprender análisis de datos hay que ser bueno en matemáticas, estadística o programación . Si bien es cierto que tener formación en estos campos proporciona una base técnica sólida, eso no significa que una carrera en el análisis de datos sea inaccesible para personas con otra formación académica y profesional.

Aprender a analizar datos requerirá un estudio intensivo, dedicación y mucha práctica. Debes mantener un cierto nivel de optimismo incluso cuando te sientas estancado, agotado, desanimado o no veas ningún progreso. 

Un aspirante a analista de datos debe ser creativo y sentir curiosidad por los datos, tener una mentalidad exploratoria, ser capaz de pensar de forma analítica, poder trabajar tanto de forma independiente como en equipo y estar dispuesto a dedicar el tiempo y el esfuerzo necesarios.  Todas estas son cualidades que te ayudarán a garantizar tu éxito.

Es recomendable que comiences por dominar algunas habilidades básicas de análisis de datos, como los fundamentos de la estadística, que abarca temas como las medidas de centralización y dispersión, las distribuciones de probabilidad y las pruebas de hipótesis. 

También puedes empezar con tareas como el análisis de datos en hojas de cálculo para familiarizarte con la recopilación y el procesamiento de datos, y aprender cómo funciona el análisis exploratorio de datos en Power BI y otras herramientas.

Elige un lenguaje de programación para aprender

Los analistas de datos suelen trabajar con varios lenguajes de programación, lo que significa que no hay una elección correcta o incorrecta. Básicamente, tendrás que dominar SQL para consultar y manipular bases de datos, pero luego tendrás que elegir entre R y Python como tu próximo lenguaje de programación. 

Puedes encontrar una comparación entre Python y R para el análisis de datos en otra publicación. También puedes aprender a convertirte en analista de datos con R o Python con nuestros programas. 

Básicamente, en este punto, aprenderás a importar, limpiar, manipular y visualizar datos con tu lenguaje de programación preferido. Descubrirás algunas de las bibliotecas que pueden ayudarte con diversas tareas y mejorar tus habilidades de programación. 

Paso 2: Obtén la certificación en análisis de datos

La mayoría de los empleadores querrán ver pruebas de tus cualificaciones en análisis de datos. Hay varias formas de hacerlo, y gran parte depende de tu nivel actual de formación y de tu familiaridad con el tema. 

Por ejemplo, varias universidades ofrecen títulos de grado y máster en análisis de datos, pero seguir esta trayectoria requerirá una inversión considerable tanto de tiempo como de dinero: tendrás que dedicar entre dos y cuatro años a estudiar a tiempo completo, y el coste puede oscilar entre 30 000 y 200 000 dólares. 

Además, si te matriculas en un programa de licenciatura, deberás cumplir con los requisitos del curso fuera del ámbito del análisis de datos. No es necesario tener un título universitario para ser analista de datos, pero sin duda puede ayudar. Del mismo modo, elegir un bootcamp de ciencia de datos es una opción muy popular, aunque, una vez más, el precio puede resultar algo prohibitivo para muchos. 

Aprender en línea con DataCamp te ofrece la flexibilidad de aprender desde cualquier parte del mundo, siempre que dispongas de un ordenador y acceso a Internet. Además, aprender a través de un programa en línea es mucho más económico que estudiar en una universidad: por ejemplo, puedes completar nuestro programa Data Analyst Career Track y obtener la certificación de analista de datos en menos de un año por una fracción del costo de los estudios universitarios, sin dejar de adquirir experiencia práctica e incluso obtener la certificación completa como analista de datos. 

Comparación de diferentes vías de cualificación para analistas de datos

Un programa ideal de autoaprendizaje en línea incluye un plan de estudios exhaustivo y bien equilibrado que cubre los temas y técnicas más importantes del análisis de datos, junto con numerosas oportunidades para ponerlos en práctica. 

Por lo tanto, si estás buscando cómo convertirte en analista de datos sin experiencia, tu itinerario de aprendizaje será algo así:

Paso 3: Practica tus habilidades como analista de datos 

Una vez que hayas dominado algunas de las habilidades esenciales, tendrás que empezar a desarrollarlas por tu cuenta. Hay varias formas de hacerlo: 

Trabajar en proyectos individuales

Tendrás numerosas oportunidades para poner en práctica tus nuevas habilidades realizando diversos ejercicios y completando los proyectos de análisis de datos sugeridos por tu plan de estudios. Practicar tus habilidades y resolver problemas simulados o reales te proporcionará una base sólida para tu futura experiencia laboral. 

En esta etapa, tener acceso a algunos conjuntos de datos reales y limpios, así como a ideas preseleccionadas para explorar, te ayudará a mantener tu interés por aprender y evitará las distracciones que suponen las búsquedas adicionales o las sesiones de brainstorming. Puedes consultar nuestra gama de proyectos de análisis de datos para ponerte a prueba. 

Sin embargo, llegará el momento en que tendrás que prepararte para la experiencia laboral real como analista de datos, y tendrás que continuar con estudios más avanzados: Para «venderse» de la mejor manera posible, es importante que demuestres a tu posible empleador tu capacidad para trabajar e investigar de forma independiente. 

Por lo tanto, tendrás que emprender proyectos individuales en los que todo será responsabilidad tuya: seleccionar el tema, recopilar los datos necesarios, plantear la dirección de tu investigación, diseñar la estructura del proyecto, formular y comprobar hipótesis, comunicar eficazmente tus conclusiones y trazar el camino a seguir. 

Como resultado, los proyectos individuales suelen llevar mucho más tiempo que los guiados, pero te ayudarán a destacar entre la multitud a la hora de solicitar un trabajo.

Utiliza conjuntos de datos gratuitos para proyectos de análisis de datos.

Tan pronto como se te ocurra un buen tema para desarrollar en tu proyecto, el siguiente paso es encontrar los datos relevantes que explorar. Para este fin, existen numerosos repositorios en línea que ofrecen una gran variedad de conjuntos de datos gratuitos. Además de los proyectos de DataCamp, puedes utilizar:

• DataLab: un entorno de desarrollo integrado (IDE) en línea precargado con conjuntos de datos para escribir código, analizar datos y practicar tus habilidades.
• Kaggle: el sitio web más popular que almacena miles de conjuntos de datos gratuitos sobre diversos temas, tanto del mundo real como sintéticos.
• Repositorio de machine learning de la UCI: contiene conjuntos de datos de código abierto. La mayoría de ellos son claros, están bien estructurados y bien documentados.
• FiveThirtyEight: aquí encontrarás artículos interactivos basados en datos sobre diferentes temas de actualidad, así como los conjuntos de datos utilizados para estos artículos.
• Búsqueda de conjuntos de datos de Google: un motor de búsqueda basado en palabras clave, igual que la búsqueda normal de Google. Almacena más de 25 millones de conjuntos de datos públicos gratuitos.

Paso 4: Crea un portafolio de proyectos como analista de datos 

A estas alturas, ya deberías estar bien encaminado para convertirte en analista de datos. Sin embargo, para presentarte ante posibles empleadores, necesitarás tener un portafolio con tus trabajos. Puedes consultar nuestra guía completa sobre cómo crear un portafolio de ciencia de datos para inspirarte. 

Cuando te incorporas al mercado laboral como analista de datos principiante, es comprensible que tu portafolio inicial de proyectos contenga principalmente proyectos finales guiados de tu curso intensivo en línea o trabajos universitarios relacionados con los datos. En esta etapa, también es perfectamente normal y esperable tener muchos proyectos de bootcamp dispares sobre diferentes conceptos estudiados, que muestren una variedad de herramientas y técnicas. 

Sin embargo, debes utilizar tu portafolio para que tus pasiones e intereses brillen con luz propia. Cuenta una historia sobre cómo has desarrollado tus habilidades y cuáles son tus áreas de especialización. Quieres demostrar tus habilidades técnicas y sociales, y diseñarlo de manera que resulte atractivo para tus lectores. 

Lo ideal es evitar los proyectos típicos que todo el mundo tiene y, en su lugar, centrarse en los proyectos que tú has completado y que te resultan más interesantes. Cuanto más desarrolles tu portafolio, más podrás eliminar los proyectos comunes y de amplio alcance. 

Qué incluir en tu portafolio de analista de datos

Aunque no existe una fórmula exacta, puedes pensar en incluir algunos de los siguientes elementos en tu portafolio mientras trabajas para convertirte en analista de datos: 

1. Proyectos de limpieza de datos. Demuestra que puedes preparar datos sin procesar para su análisis.
2. Proyectos de análisis exploratorio de datos (EDA). Demuestra tu capacidad para resumir y visualizar datos.
3. Proyectos de análisis estadístico o machine learning. Demuestra tus habilidades para extraer conclusiones o hacer predicciones a partir de datos. Consulta nuestra guía sobre proyectos de machine learning para obtener más información. 
4. Proyectos de análisis empresarial. Demuestra tu comprensión de cómo las decisiones basadas en datos afectan a las métricas empresariales.
5. Habilidades sociales. Incluye cualquier presentación o informe que hayas redactado para demostrar tus habilidades comunicativas.

Cuando sientas que estás listo para explorar un área de negocio específica de tu elección, puedes empezar a centrarte en adquirir conocimientos sobre el tema y realizar proyectos individuales relacionados con ese ámbito en particular.

Puedes guardar tu portafolio de proyectos de análisis de datos en DataLab, GitHub o Kaggle de forma gratuita. No son las únicas plataformas gratuitas para alojar este tipo de portafolios, pero estas dos son muy populares y constituyen la mejor opción para un especialista en datos principiante, ya que garantizan una buena visibilidad para tus proyectos. También podrías considerar la posibilidad de crear un sitio web personal.

Paso 5: Empieza a solicitar puestos de trabajo como analista de datos junior.

Una vez que tengas confianza en tus habilidades y tu portafolio, es hora de pensar en cómo conseguir un trabajo como analista de datos. A continuación te ofrecemos algunos consejos:

Asegúrate de que tienes las habilidades necesarias. 

Antes de comenzar tu proceso de búsqueda de empleo, es posible que desees revisar rápidamente tus habilidades como analista de datos y compararlas con los requisitos que exige este puesto en el mercado actual. 

Un buen punto de partida es echar un vistazo a las descripciones de varios puestos de trabajo para analista de datos y anotar las habilidades que más se demandan actualmente. Puedes consultar nuestras plantillas de currículum para analistas de datos para inspirarte. 

Para conseguir un trabajo como analista de datos, estas son las habilidades técnicas básicas que las empresas suelen esperar:

• Python o R (especialmente sus bibliotecas especializadas para el análisis de datos)
• SQL
• La línea de comandos
• Estadísticas
• Limpieza y procesamiento de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos
• Web scraping
• Depuración
• Narración de datos
• Manejo de datos no estructurados

Si la lista anterior te parece abrumadora, no te desanimes; probablemente no necesitarás todas estas habilidades para cada trabajo de analista de datos. Por lo general, cada empresa busca un conjunto diferente de habilidades en un candidato adecuado. 

La mejor manera de conocer los requisitos específicos de un determinado empleador es leer la descripción del puesto correspondiente. Si, en este momento, sientes que te faltan algunas habilidades fundamentales, considera la posibilidad de mejorar tus competencias.

Por último, no olvides que también hay algunas habilidades sociales importantes para los analistas de datos:

• Pensamiento analítico
• Multitarea
• Curiosidad
• Creatividad
• Habilidades comunicativas
• Flexibilidad
• Capacidad para trabajar tanto de forma independiente como en equipo.
• Toma de decisiones
• Conocimiento del ámbito empresarial

Crea un currículum profesional como analista de datos

Ahora es el momento de redactar tu currículum. A primera vista, puede parecer una tarea fácil. Sin embargo, en realidad, vale la pena dedicar tiempo y esfuerzo a crear un currículum atractivo y profesional que pueda captar la atención de los reclutadores. El siguiente artículo puede resultarte útil: Consejos para crear tu currículum de científico de datos. 

Aunque este artículo trata principalmente sobre cómo crear un currículum para un puesto de científico de datos, la mayoría de los consejos que aquí se ofrecen son aplicables a cualquier otra profesión relacionada con los datos. Resumamos brevemente las sugerencias más importantes del artículo:

• Haz que tu currículum quepa en una sola página.
• Selecciona una plantilla de currículum adecuada. Puedes crearlo desde cero o utilizar un generador de currículums online con una gran variedad de plantillas. Quizás te interese consultar los siguientes recursos: Currículum, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
• Crea tu currículum maestro. Puede ser una versión extensa y muy detallada de tu currículum, con muchas páginas y numerosos puntos clave. Aquí puedes incluir toda tu experiencia laboral (incluso experiencia laboral previa no relacionada si estás cambiando de carrera), estudios, proyectos, habilidades técnicas y sociales, y otra información relevante. Puedes utilizar esta versión de tu currículum como base para solicitar cualquier puesto de trabajo como analista de datos.
• Personaliza tu currículum de analista de datos para cada descripción de puesto que solicites. Lee atentamente la descripción del puesto, averigua los requisitos que la empresa busca en un candidato e incorpora o destaca las habilidades y palabras clave necesarias en tu currículum. Considera realizar un análisis DAFO rápido para destacar tus puntos fuertes y abordar cualquier deficiencia. Además, puedes explorar el sitio web de la empresa (su misión, valores y productos) y mencionarlo en tu currículum para demostrar que eres el candidato ideal.
• Sé conciso pero informativo.
• Utiliza un lenguaje sencillo pero eficaz.
• Comprueba si hay errores y faltas ortográficas.
• Considera incluir las siguientes secciones:
• Información de contacto
• Objetivo
• Experiencia laboral
• Proyectos
• Habilidades
• Educación

El orden de aparición de las últimas cuatro secciones depende de tu experiencia real relevante y, por lo tanto, de lo que quieras mostrar primero.

Desarrolla tus perfiles en línea

Tu perfil profesional en LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub o cualquier otra plataforma relevante debe estar en consonancia con tu currículum de analista de datos o incluso representar una versión resumida del mismo. El objetivo principal aquí es que tus lectores sepan que eres analista de datos, aunque todavía no tengas experiencia laboral real en este ámbito. 

En otras palabras, tienes que promocionarte y crear una marca personal única para entrar en el competitivo mercado laboral del análisis de datos.

A continuación, te ofrecemos algunos consejos útiles:

• Mantén actualizados tu perfil profesional y tu portafolio de proyectos.
• En el titular, escribe «analista de datos» en lugar de tu profesión actual, si estás cambiando de carrera. Evita añadir la palabra «aspirante» al titular.
• Incluye tu foto y quizá una imagen de portada relacionada con los datos.
• Proporciona una forma profesional de contactar contigo. 
• Incluye todas las licencias, certificaciones, habilidades, logros, recomendaciones y enlaces cruzados a tus otros perfiles profesionales que sean relevantes.

Algunas de las sugerencias para redactar un currículum eficaz también son aplicables en este caso. Sé conciso pero informativo, utiliza un lenguaje sencillo pero eficaz, comprueba que no haya errores ni faltas ortográficas, revisa dos veces tus datos de contacto y evita incluir tu nivel de competencia.

Obtener la certificación 

Una excelente manera de demostrar tus habilidades es con una certificación de analista de datos. Esto puede demostrar a las empresas que tienes las habilidades necesarias para responder eficazmente a preguntas críticas y proporcionar información vital a las partes interesadas, así como para visualizar y comunicar eficazmente tus resultados. 

Establece contactos con otros profesionales del sector de los datos.

Dado que estás intentando entrar en un ámbito completamente nuevo, necesitas empezar a ampliar tu red profesional en el mundo de los datos. Crear un perfil atractivo en LinkedIn, GitHub o similares es un excelente primer paso. 

Sin embargo, puedes ser aún más proactivo uniéndote a diversas comunidades o grupos de datos, participando en eventos y conferencias en línea y presenciales, siguiendo y conectando con las personas adecuadas en las redes sociales, comentando contenidos relacionados con los datos en las redes sociales y publicando artículos sobre temas de análisis de datos. 

Rodéate de profesionales de los datos que puedan ayudarte, y la comunidad de entusiastas de los datos DataCamp te ofrecerá ayuda y apoyo, además de ampliar tus contactos en el mundo de los datos.

Solicitar puestos vacantes de analista de datos

Por fin has aprendido cómo convertirte en analista de datos y es hora de empezar a solicitar tu primer empleo. Hay muchos recursos disponibles para encontrar trabajo, como portales de empleo generales tales como 

LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList y Hired tienen anuncios. 

Si buscas bolsas de empleo más orientadas a los datos, echa un vistazo a DataCamp Jobs para encontrar y conseguir el trabajo de tus sueños en el ámbito de los datos.  Además, ten en cuenta que si obtienes tu Certificación de Analista de Datos a través de DataCamp, recibirás apoyo para la búsqueda de empleo adaptado a tus necesidades individuales por parte de nuestro equipo de servicios profesionales.  

Una vez que hayas conseguido una entrevista, tendrás que prepararte para algunas preguntas típicas en entrevistas para analistas de datos, cuyos detalles puedes encontrar en otro artículo. 

Ponte en contacto directamente con posibles empleadores. 

Paralelamente a este enfoque de búsqueda de empleo, puedes probar un método menos convencional, que requiere más tiempo, pero también más eficaz: ponerte en contacto directamente con las empresas que te interesan. 

Para seguir esta ruta, primero busca su sitio web oficial, explora sus páginas de inicio y de carrera profesional, y encuentra sus datos de contacto. Lee sobre tu misión y tus valores, tus servicios y productos, y cualquier otra información relevante. Intenta averiguar cómo podrías ser el candidato ideal para este empleador. 

Una vez que tengas más información sobre cómo es su negocio, puedes enviarles un correo electrónico con tu currículum de análisis de datos personalizado específicamente para esa empresa y demostrando que eres el candidato perfecto para ellos. Esta es, sin duda, una forma segura de destacar entre la multitud a los ojos de ese empleador en particular.

Mantén buenos registros y ajusta tu estrategia sobre la marcha.

Cuando envíes tu currículum, ya sea a diversos portales de empleo o directamente a una organización, lleva un registro de las versiones del currículum que has enviado y los nombres de las empresas y descripciones de los puestos correspondientes. 

No te desanimes si no consigues encontrar un trabajo como analista de datos inmediatamente. Es absolutamente normal que el proceso de búsqueda de empleo te lleve algún tiempo, y recuerda que los rechazos son un obstáculo inevitable para la mayoría. Tus fracasos no deben frustrarte ni hacerte perder la esperanza. 

Sigue solicitando nuevos puestos de trabajo y continúa perfeccionando tus habilidades técnicas. Intenta analizar qué se podría mejorar en tu currículum, tu portafolio o tu proceso de búsqueda de empleo y realiza los cambios oportunos. 

En caso de rechazo, pide siempre comentarios y, si los obtienes, intenta sacar el máximo partido a esta información reforzando tus puntos fuertes y trabajando en tus puntos débiles. Si sigues todas las sugerencias de este artículo, conseguir tu primer empleo como analista de datos será solo cuestión de tiempo, perseverancia y trabajo duro.

Mantente al día de las últimas tendencias en análisis de datos.

El campo del análisis de datos cambia casi a diario, y hemos observado varias tendencias interesantes que darán forma al sector en 2024:

1. Herramientas basadas en inteligencia artificial: La inteligencia artificial y machine learning están transformando el análisis de datos al automatizar la preparación de datos, descubrir patrones y proporcionar información más rápido que nunca.
2. IA generativa: Herramientas como los modelos de lenguaje grandes (LLM) permiten realizar análisis de datos avanzados, como crear modelos predictivos y generar nuevas soluciones basadas en datos.
3. Análisis en tiempo real: Las empresas dependen cada vez más del procesamiento de datos en tiempo real para tomar decisiones inmediatas, especialmente en áreas como la detección de fraudes y el análisis del comportamiento de los clientes.
4. Análisis de autoservicio: Las herramientas de análisis aumentado están haciendo que el análisis de datos sea accesible para usuarios sin conocimientos técnicos, lo que permite a los equipos de todas las organizaciones tomar decisiones basadas en datos.
5. Enfoque en la ética y la gobernanza: Cuantos más datos, mayor responsabilidad. Las organizaciones están dando prioridad a la gobernanza de datos y a las prácticas éticas para garantizar la privacidad y el cumplimiento normativo.
6. Análisis de borde: Al analizar los datos cerca de su fuente (como los dispositivos IoT), las empresas están reduciendo los retrasos y mejorando la eficiencia de las aplicaciones en las que el tiempo es un factor importante.

Al mantenerse al día con estas tendencias, los aspirantes a analistas de datos pueden posicionarse para alcanzar el éxito en un sector que cambia rápidamente.

Conviértete en analista de datos con DataCamp

A estas alturas, ya deberías saber cómo convertirte en analista de datos y qué necesitas hacer para hacer realidad tu objetivo. En esta publicación, hemos hablado de: 

• Los requisitos previos que debes cumplir para empezar a aprender análisis de datos.
• Algunos de los cursos de análisis de datos para mejorar tus habilidades en cada etapa de tu proceso de aprendizaje.
• Cómo seleccionar la cualificación óptima 
• Por qué los proyectos individuales son tan importantes para tu portafolio y dónde buscar conjuntos de datos
• Otros proyectos que puedes añadir a tu portafolio
• Las habilidades técnicas y sociales que las empresas suelen buscar en un analista de datos.
• Los matices y trucos para crear un currículum excepcional
• La importancia de tu presencia en línea, visibilidad e interacción con especialistas en datos
• Dónde y cómo buscar trabajo y cómo mantener el optimismo y la confianza durante el proceso de solicitud.

Con toda esta información en mano, es hora de que te pongas manos a la obra y empieces a aprender hoy mismo.