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Cómo ser analista de datos en 2024: 5 pasos para iniciar tu carrera profesional

Aprende a convertirte en analista de datos y descubre todo lo que necesitas saber para lanzar tu carrera, incluidas las habilidades que necesitas y cómo aprenderlas.
feb 2024  · 20 min leer

Cinco pasos para convertirte en analista de datos

¿Te fascina el poder de los datos para impulsar la toma de decisiones y resolver problemas complejos? No eres el único. En nuestro mundo cada vez más impulsado por los datos, el papel de un analista de datos nunca ha sido tan crucial. Desde la sanidad y las finanzas hasta el marketing y los deportes, los analistas de datos son los héroes anónimos entre bastidores, que convierten los datos brutos en información procesable.

Comienza tu camino para convertirte en Analista de Datos iniciando uno de nuestros programas de la carrera de Analista de Datos.

Si quieres seguir una carrera como analista de datos, hay cinco pasos principales que tendrás que dar: 

  1. Aprende las habilidades esenciales para el análisis de datos 
  2. Consigue una cualificación que demuestre estas competencias 
  3. Practica tus habilidades de analista de datos en una variedad de proyectos
  4. Crea un portafolio de tu trabajo 
  5. Solicita puestos de analista de datos de nivel inicial

En este post, examinaremos cada uno de estos puntos con más detalle, dándote todo lo que necesitas saber para iniciar tu camino para convertirte en analista de datos. Puedes informarte sobre las mejores carreras de analista en otro post. 

¿Por qué empezar una carrera como Analista de Datos? 

En los últimos años, ha aumentado el número de personas que buscan cómo convertirse en analista de datos. Esta función se ha hecho cada vez más popular, lo que no es de extrañar con la enorme cantidad de datos que creamos en el mundo moderno. 

Las empresas de todos los sectores necesitan especialistas que puedan aprovechar los datos, analizarlos, extraer de ellos conocimientos significativos basados en datos y utilizarlos para ayudarles a resolver problemas empresariales clave.  Como resultado, hay varias razones por las que podrías considerar una carrera como analista de datos: 

  • La demanda. El mercado laboral de los analistas de datos está en auge, y no muestra signos de desaceleración a corto plazo. Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. indican que se espera que el número de puestos de trabajo para analistas crezca un 23 % entre 2021 y 2031. Si buscas una carrera con futuro, ésta podría ser la tuya. 
  • El salario. Los puestos de analista de datos suelen estar bien pagados, con un salario medio en EE. UU. de unos 63 632 $. 
  • La satisfacción en el trabajo. Los analistas de datos suelen estar bastante contentos con su trabajo, según los datos de PayScale, con una media de 3,9 sobre 5 estrellas. 

Cómo ser analista de datos

A continuación, te explicamos cómo convertirte en analista de datos desde cero. Gran parte de esto supone que acabas de llegar a la profesión, aunque gran parte será relevante para quienes ya tengan algunos de los fundamentos. 

En cuanto al tiempo que se tarda en convertirse en analista, depende mucho de cada persona. Los que tengan un poco de conocimiento y experiencia pueden dominar las habilidades en pocos meses. A otros les llevará varios años de estudio. 

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

  • Una curiosidad natural por los datos, 
  • Lenguajes de programación y habilidades clave,
  • Un portafolio de proyectos relevantes,
  • Un currículum correctamente redactado, 
  • Perfiles convincentes en LinkedIn y sitios web similares,  
  • Trabajo en red con otros especialistas en datos.

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

Empieza por lo básico 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 una formación en estos campos proporciona una sólida base técnica, no significa que una carrera en análisis de datos sea inabordable para personas de otras formaciones educativas y profesionales.

Aprender a analizar datos requerirá un estudio intensivo, dedicación y mucha práctica. Tienes que mantener un cierto nivel de optimismo incluso cuando estés atascado, 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 analíticamente, poder trabajar tanto de forma independiente como en equipo y estar dispuesto a dedicar el tiempo y el esfuerzo necesarios.  Todas estas cualidades contribuirán a garantizar tu éxito.

Querrás empezar por dominar algunas habilidades básicas de análisis de datos, como los fundamentos de la estadística, que abarca temas como la inclusión de medidas de centro y dispersión, distribuciones de probabilidad y pruebas de hipótesis. 

También puedes empezar con cosas como el análisis de datos en hojas de cálculo para tener una idea de cómo recopilar y manejar, 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 para tu siguiente lenguaje de programación. 

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

Esencialmente, 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 a aumentar tus conocimientos de programación. 

Paso 2: cualifícate en Análisis de Datos

La mayoría de los empresarios querrán ver pruebas de tus cualificaciones en análisis de datos. Hay varias vías para ello, y gran parte depende de tu nivel actual de educación y familiaridad con la materia. 

Por ejemplo, varias universidades ofrecen licenciaturas y másteres en análisis de datos, pero emprender este camino requerirá una inversión sustancial tanto de tiempo como de dinero: tendrás que dedicar de 2 a 4 años a estudiar a tiempo completo, y podría costar entre 30 000 y 200 000 dólares

Además, si te matriculas en un programa de licenciatura, tendrás que cumplir requisitos de cursos ajenos al análisis de datos. No es necesario tener un título para convertirse en analista de datos, pero sin duda puede ayudar. Del mismo modo, elegir un bootcamp en ciencia de datos es una opción popular, aunque, de nuevo, el precio puede ser algo prohibitivo para muchos. 

Aprender en línea con DataCamp te da la flexibilidad de aprender desde cualquier lugar del mundo, siempre que tengas un ordenador y acceso a Internet. Y lo que es más, aprender a través de un programa en línea es mucho menos costoso que aprender en una universidad: por ejemplo, puedes completar nuestro programa de Analista de Datos y la certificación de analista de datos en menos de un año por una fracción del coste de los estudios universitarios, seguirás adquiriendo experiencia práctica e incluso puedes obtener una certificación completa como analista de datos. 

Vía de cualificación Pros Contras
Titulación universitaria

- Plan de estudios completo

- Oportunidades de crear red

- Credencial reconocida

- Lleva mucho tiempo (2-4 años)

- Caro (30 000- 200 000 $)

- Puede incluir cursos no relacionados

Bootcamps en línea

- Plan de estudios específico

- Duración más corta (3-6 meses)

- Más asequible

- Menos reconocido que una licenciatura

- Ritmo intenso

- Red limitada

Autoaprendizaje (Cursos en línea)

- Horario flexible

- Amplia gama de temas

- Rentable

- Requiere autodisciplina

- Las credenciales varían según el proveedor

- La experiencia práctica depende del curso

Certificaciones

- Valida competencias específicas

- Rápido de completar

- Ampliamente reconocido

- Puede requerir experiencia previa

- Los costes pueden aumentar

- Alcance limitado

Comparación de diferentes vías de cualificación de analista de datos

Un programa ideal de autoaprendizaje en línea incluye un plan de estudios exhaustivo y equilibrado que abarca los temas y técnicas más importantes del análisis de datos, junto con muchas oportunidades para practicarlos. 

Por tanto, si buscas cómo convertirte en analista de datos sin experiencia, tu camino de aprendizaje será algo parecido a esto:

Paso 3: practica tus habilidades como analista de datos 

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

Trabajar en proyectos individuales

Tendrás abundantes oportunidades de 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 del mundo real te dará una base sólida para tu futura experiencia laboral. 

En esta fase, tener acceso a algunos conjuntos de datos reales y limpios y a ideas preseleccionadas para explorar te ayudará a mantener tu interés en el aprendizaje y a evitar las distracciones de búsquedas adicionales o lluvias de ideas. Puedes consultar nuestra gama de proyectos de ciencia de datos para poner a prueba tus conocimientos. 

Sin embargo, llegará el momento de que te prepares para la experiencia laboral en el mundo real como analista de datos, y tendrás que continuar con estudios más avanzados: Para "venderte" mejor, querrás mostrar tu capacidad de trabajar e investigar de forma independiente a un posible empleador. 

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

En consecuencia, los proyectos individuales suelen llevar mucho más tiempo que los guiados, pero te ayudarán a destacar entre la multitud cuando solicites un empleo.

Utiliza conjuntos de datos gratuitos para proyectos de análisis de datos

En cuanto se te ocurra un buen tema para desarrollar en tu proyecto, tu siguiente paso será encontrar los datos relevantes para explorar. Para ello, existen numerosos repositorios en línea que ofrecen diversos conjuntos de datos gratuitos. Además de los proyectos DataCamp, puedes utilizar:

  • DataCamp Workspace: un entorno de desarrollo integrado (IDE) en línea con conjuntos de datos disponibles 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.
  • UCI Machine Learning Repository: contiene conjuntos de datos de código abierto. La mayoría de ellos son limpios, 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 Datasets de Google: 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: crear un portafolio de proyectos de analista de datos 

Llegados a este punto, deberías estar bien encaminado para convertirte en analista de datos. Sin embargo, para presentarte ante posibles empleadores, necesitarás tener un portafolio de tu trabajo. Puedes consultar nuestra guía completa sobre cómo crear un portafolio de ciencia de datos para inspirarte. 

Cuando llegas por primera vez al mercado laboral como analista de datos principiante, es comprensible que tu portafolio inicial de proyectos contenga sobre todo proyectos finales guiados de tu bootcamp en línea o trabajos universitarios relacionados con los datos. En esta fase, también es de esperar y perfectamente aceptable que haya muchos proyectos dispares de bootcamp sobre diferentes conceptos estudiados, que muestren una variedad de herramientas y técnicas. 

Sin embargo, debes utilizar tu portafolio para hacer brillar tus pasiones e intereses. Cuenta una historia sobre cómo se han desarrollado tus habilidades y en qué punto se encuentran tus conocimientos. Debes demostrar tanto tus habilidades técnicas como las interpersonales, y diseñarlo de forma que atraiga a tus lectores. 

Lo ideal es que evites los proyectos uniformes que tiene todo el mundo y, en su lugar, te centres en los proyectos que has realizado y que son más interesantes para ti. Cuanto más desarrolles tu portafolio, más podrás eliminar los proyectos comunes de carácter general. 

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 brutos para su análisis.
  2. Proyectos de Análisis Exploratorio de Datos (Exploratory Data Analysis, EDA). Demuestra tu capacidad para resumir y visualizar datos.
  3. Proyectos de análisis estadístico o machine learning. Demuestra tus habilidades para extraer ideas o hacer predicciones a partir de los 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 influyen en las métricas empresariales.
  5. Habilidades interpersonales. Incluye cualquier presentación o informe que hayas escrito para mostrar tus habilidades comunicativas.

Cuando sientas que estás preparado para explorar un área empresarial específica de tu elección, puedes empezar a centrarte en adquirir conocimientos del dominio y realizar proyectos individuales relacionados con ese ámbito concreto.

Puedes mantener tu portafolio de proyectos de análisis de datos en DataCamp Workspace, 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 son la mejor opción para un especialista en datos principiante, ya que garantizan una buena visibilidad de tus proyectos. También puedes plantearte crear un sitio web personal.

Paso 5: empieza a solicitar trabajos de Analista de Datos de Nivel Inicial

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

Asegúrate de tener las aptitudes necesarias 

Antes de iniciar tu proceso de búsqueda de empleo, quizá quieras hacer una rápida revisión de tus habilidades como analista de datos y compararlas con los requisitos para 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 aptitudes más demandadas actualmente. Puedes consultar nuestras plantillas de currículum de analista de datos para inspirarte. 

Para conseguir un trabajo como analista de datos, he aquí las habilidades técnicas básicas que las empresas suelen desear:

  • Python o R (especialmente sus bibliotecas especializadas para el análisis de datos)
  • SQL
  • La línea de comandos
  • Estadística
  • Limpieza y tratamiento de datos
  • Análisis de datos
  • Visualización de datos
  • Raspado web
  • Depuración
  • Data storytelling
  • Tratar con datos no estructurados

Si la lista anterior te parece abrumadora, no te desanimes; es probable que no necesites todas estas habilidades para todos los trabajos de analista de datos. Normalmente, cada empresa busca un conjunto diferente de aptitudes en un candidato adecuado. 

La mejor forma de averiguar los requisitos específicos de un determinado empleador es leer la descripción del puesto correspondiente. Si, llegados a este punto, crees que te faltan algunas habilidades cruciales, considera la posibilidad de actualizar tus conocimientos.

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

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

Crear un currículum profesional de analista de datos

Ahora es el momento de redactar tu currículum. A primera vista, puede parecer una tarea fácil. Sin embargo, en realidad, merece la pena dedicar algo de tiempo y esfuerzo a elaborar un currículum convincente y de aspecto profesional que pueda captar la atención de los responsables de la selección de personal. Puede que el siguiente artículo te resulte útil: Consejos para elaborar tu currículum de científico de datos

Aunque este artículo trata sobre todo de la creación de un currículum para un puesto de científico de datos, la mayoría de los consejos que aquí se dan 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 página.
  • Selecciona una plantilla de currículum adecuada. Puedes crearlo desde cero o utilizar un creador de currículum online con una gran variedad de plantillas de currículum. Puedes tener en cuenta los siguientes recursos: Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
  • Crea tu currículum de base. Puede ser una versión larga y muy detallada de tu currículum, con muchas páginas y muchas viñetas. Aquí puedes incluir toda tu experiencia laboral (incluso la experiencia laboral previa no relacionada si cambias de carrera), estudios, proyectos, habilidades técnicas e interpersonales, y demás información relevante. Puedes utilizar esta versión de tu currículum como base para las solicitudes de cualquier puesto de analista de datos.
  • Personaliza tu currículum de analista de datos según la descripción de cada puesto al que te presentes. Lee atentamente la descripción del puesto, averigua los requisitos que la empresa busca en un candidato, e incorpora/destaca las habilidades y palabras clave necesarias en tu currículum. Además, puedes explorar el sitio web de la empresa (su misión, valores y productos) y remitirte a él para que tu currículum refleje que encajas perfectamente.
  • Sé conciso pero informativo.
  • Utiliza un lenguaje sencillo pero eficaz.
  • Comprueba si hay errores o erratas.
  • Considera la posibilidad de incluir las siguientes secciones:
    • Información de contacto
    • Objetivo
    • Experiencia laboral
    • Proyectos
    • Habilidades
    • Formación

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

Desarrolla tus perfiles online

Tu perfil de LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub o cualquier otro perfil profesional relevante debe estar en consonancia con tu currículum de analista de datos o incluso representar tu currículum en miniatura. El objetivo principal aquí es que tus lectores sepan que eres analista de datos, aunque aún 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 encontrarás algunos consejos útiles:

  • Mantén actualizado tu perfil profesional y tu portafolio de proyectos.
  • En el titular, escribe Analista de datos en lugar de tu profesión actual, si cambias de profesión. Evita añadir la palabra aspirante a tu titular.
  • Incluye tu foto y quizá una foto de portada relacionada con los datos.
  • Proporciona una forma profesional de contactar contigo. 
  • Incluye todas las licencias, certificaciones, habilidades, logros, recomendaciones y enlaces a tus otros perfiles profesionales.

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

Relaciónate con otros profesionales de los datos

Puesto que estás intentando entrar en una esfera completamente nueva, necesitas empezar a hacer crecer tu red profesional en el mundo de los datos. Crear un perfil convincente en LinkedIn, GitHub o similar es un gran primer paso. 

Sin embargo, puedes ser aún más proactivo uniéndote a varias comunidades o grupos de datos, participando en eventos y conferencias online 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. 

Rodearte de profesionales de los datos puede ayudarte, y la comunidad DataCamp de entusiastas de los datos, puede darte ayuda y apoyo, y ampliar tus contactos en el mundo de los datos.

Solicitud de ofertas de empleo de analista de datos

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

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

Para más ofertas de empleo orientadas a los datos, echa un vistazo a DataCamp Jobs para encontrar y conseguir tus puestos soñados en el campo 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 de la entrevista de analista de datos, cuyos detalles encontrarás 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: contactar directamente con las empresas de tu interés. 

Para seguir este camino, busca primero su sitio web oficial, explora sus páginas de inicio y de carrera, y encuentra sus datos de contacto. Lee sobre su misión y valores, sus servicios y productos, y cualquier otra cosa que sea relevante. Intenta averiguar cómo podrías ser un candidato ideal para este empleador. 

Una vez que estés más informado sobre cómo es su negocio, puedes enviarles un correo electrónico con tu currículum de análisis de datos personalizado exactamente para esa empresa y demostrando que encajas perfectamente con ellos. Esta es, en efecto, una forma segura de destacar entre la multitud a los ojos de ese empleador concreto.

Lleva un buen registro y ajusta tu estrategia a lo largo del camino

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

No te desanimes si no consigues encontrar un trabajo de analista de datos inmediatamente. Es absolutamente normal que tu proceso de búsqueda de empleo 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 conocimientos técnicos. Intenta analizar qué podría mejorarse en tu currículum, tu portafolio o tu proceso de búsqueda de empleo y haz las modificaciones oportunas. 

En caso de rechazo, pide siempre que te den su opinión y, si la recibes, intenta aprovechar al máximo esta información reforzando tus puntos fuertes y trabajando en tus puntos débiles. Si sigues todas las sugerencias de este artículo, conseguir tu primer trabajo como analista de datos es sólo cuestión de tiempo, persistencia y trabajo duro.

Conviértete en Analista de Datos con DataCamp

A estas alturas, ya deberías saber cómo convertirte en analista de datos y qué tienes que hacer para hacer realidad tu objetivo. En este post, hemos hablado de: 

  • Los requisitos previos que debes tener para empezar a aprender análisis de datos
  • Algunos de los cursos de análisis de datos para mejorar tus habilidades en cada etapa de tu 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 e interpersonales 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 Internet, visibilidad e interacción con los especialistas en datos
  • Dónde y cómo buscar trabajo y cómo mantener el optimismo y la confianza mientras se presenta la candidatura

Con toda esta información en la mano, es hora de que sigas adelante y empieces a aprender hoy mismo.

Preguntas frecuentes de los analistas de datos

¿Cuánto tiempo se tarda en ser analista de datos?

La respuesta a esta pregunta depende de tu nivel actual de habilidad y comprensión, así como de cuáles sean tus objetivos. Los que tengan un poco de conocimiento y experiencia pueden dominar las habilidades en pocos meses. A otros les llevará varios años de estudios universitarios.

¿Es difícil convertirse en analista de datos?

Hay bastantes habilidades que necesitas dominar para convertirte en un analista de datos hecho y derecho. Como tal, puede resultar bastante difícil. Sin embargo, hay muchos recursos excelentes que pueden ayudarte en el camino. Además, cuanto más aprendes, más fácil te resulta seguir aprendiendo.

¿Qué habilidades necesita un analista de datos?

Lo ideal es que tengas conocimientos de matemáticas y estadística. También tendrás que saber analizar, modelar e interpretar datos, así como tener algunos conocimientos de programación (especialmente en Python, SQL, R y similares). Tendrás que ser detallista, tener buenas aptitudes para resolver problemas y ser capaz de trabajar bien con los demás.

¿Qué herramientas utilizan los analistas de datos?

Existen muchas herramientas. Algunas de las más destacadas son Python, R, SQL, Jupyter Notebook, Tableau, Power BI, Apache Spark e incluso Excel. Verás que hay herramientas para casi todos los aspectos del análisis de datos.

¿Es analista de datos una buena carrera?

Sí, además de muchas oportunidades laborales y un salario relativamente alto, los analistas de datos suelen estar contentos con su trabajo. Hay buenas vías de desarrollo y una gran variedad de formas de adaptar tu carrera.

¿Cualquiera puede convertirse en analista de datos?

Claro que sí, aunque puede que no sea la carrera para todo el mundo, casi cualquiera puede aprender las habilidades si le dedica tiempo y esfuerzo. Algunos aspectos supondrán un reto, y el progreso a veces puede ser lento, pero con un progreso gradual, es posible dominar todas las habilidades necesarias para convertirse en analista de datos.

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