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Las 10 mejores carreras en Análisis de datos: Habilidades, salarios y perspectivas profesionales

Explora los mejores trabajos en análisis de datos con estas diez carreras. Descubre las habilidades que necesitarás para empezar, además de los salarios y las perspectivas profesionales de estas carreras analíticas.
Actualizado feb 2024  · 13 min leer

Si te estás planteando una carrera en análisis de datos, puede que ya sepas que funciones como científico de datos, analista de seguridad de la información y estadístico figuran entre las 10 ocupaciones de más rápido crecimiento en EE. UU. Sin embargo, hay muchas funciones diferentes a tener en cuenta cuando se trata de carreras en el campo de la analítica. 

Aquí resumimos 10 de las principales carreras relacionadas con la analítica, explorando el papel y las responsabilidades, las habilidades requeridas, el salario medio y las perspectivas profesionales. También hemos recopilado algunos cursos para aprender análisis de datos que te ayudarán a empezar. 

¿Por qué elegir una carrera en Análisis de datos? 

Si estás leyendo este artículo, es probable que ya sientas curiosidad por las carreras de analista. Puede que hayas oído hablar del alto potencial de ingresos y de la gran demanda de estas funciones. Aunque sin duda ambas son ciertas, hay otras razones para plantearse un trabajo en este campo, entre ellas: 

  • Variedad de funciones. Hay muchos tipos diferentes de funciones dentro del campo de la analítica, incluidos los científicos de datos, los analistas empresariales y los ingenieros de datos, lo que significa que es probable que haya una función que se ajuste a tus intereses y habilidades.
  • Uso de la tecnología. Los profesionales de la analítica utilizan tecnología y herramientas de vanguardia para extraer información de los datos, lo que puede ser apasionante y desafiante.
  • Importancia del impacto. Los profesionales de este sector pueden desempeñar un papel crucial ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, que pueden tener un impacto significativo en el éxito de la organización.
  • Promoción profesional. A medida que progreses en este sector, es probable que encuentres oportunidades de promoción profesional, ya que muchos profesionales empiezan en puestos de nivel inicial y van ascendiendo hasta llegar a puestos directivos.
  • Seguridad en el empleo. A medida que los datos se convierten en un activo cada vez más importante para las organizaciones, es probable que siga creciendo la demanda de profesionales de la analítica, lo que proporcionará seguridad laboral en este campo.

Otras razones para trabajar en un empleo de analista son la flexibilidad que ofrecen las organizaciones modernas, el aprendizaje continuo y la oportunidad de trabajar con profesionales de ideas afines. 

Las 10 mejores carreras en Análisis de datos 

Como ya hemos comentado, hay bastantes funciones que utilizan la analítica en su trabajo diario. Hemos seleccionado diez trabajos diferentes de analista que podrías considerar. 

1. Científico de datos

Si tienes curiosidad por saber cómo llegar a ser un científico de datos, tenemos un artículo completo que cubre los pasos que tienes que dar. Sin embargo, en esencia, este papel consiste en trabajar para comprender y analizar en profundidad los datos con el fin de proporcionar perspectivas procesables. 

Responsabilidades del puesto:

  • Recoger, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos complejos
  • Utilizar técnicas estadísticas y de machine learning para identificar patrones y tendencias en los datos
  • Hacer predicciones y fundamentar las decisiones empresariales

Habilidades requeridas:

  • Formación en informática, estadística o matemáticas
  • Dominio de lenguajes de programación como Python y R

Salario medio:

  • Según nuestro artículo sobre el salario de los científicos de datos, la media para un puesto en EE. UU. es de 102 988 $, aunque esto depende de la ubicación exacta, el puesto, la organización y la persona.

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que la Oficina de estadísticas laborales (Bureau of Labor Statistics, BLS) prevé un crecimiento del 36 % del empleo en este campo entre 2021 y 2031. 

Curso para empezar:

2. Analista de Inteligencia empresarial

En resumen, una carrera en análisis de inteligencia empresarial se centra en ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos mediante el análisis y la interpretación de datos complejos. En este puesto, utilizarás diversas herramientas y técnicas para extraer ideas de los datos y presentar esta información en un formato claro y procesable a los responsables de la toma de decisiones.

Responsabilidades del puesto:

  • Recoger y analizar datos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales
  • Utilizar programas de visualización de datos para presentarlos de forma que sean fáciles de entender para las partes interesadas no técnicas.

Habilidades requeridas:

  • Formación empresarial o en un campo relacionado
  • Experiencia con herramientas de almacenamiento de datos y BI como Power BI, así como SQL, Excel y Tableau

Salario medio:

  • Según datos de Glassdoor, el salario base medio de un analista de inteligencia empresarial en EE. UU. es de 88 600 $ al año. 

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que la Oficina de Estadísticas Laborales (Bureau of Labor Statistics, BLS) prevé un crecimiento del 11 % del empleo en este campo entre 2019 y 2029. 

Curso para empezar:

  • Nuestro curso Introducción a Power BI te enseña a utilizar el software de visualización de datos para crear informes impactantes.

3. Ingeniero de datos

Si quieres todos los detalles sobre cómo llegar a ser ingeniero de datos o quieres saber más sobre lo que hace un ingeniero de datos, tenemos recursos separados dedicados al tema. Esta carrera de analítica en particular es uno de los perfiles más técnicos en el campo de la ciencia de datos, ya que tiende un puente entre los desarrolladores de software y aplicaciones y los puestos tradicionales de la ciencia de datos. 

Responsabilidades del puesto:

  • Diseñar y construir la infraestructura y los sistemas que soportan la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos
  • Gestión y mantenimiento de grandes conjuntos de datos y bases de datos
  • Garantizar que los datos son precisos, accesibles y seguros

Habilidades requeridas:

  • Sólidos conocimientos de programación en lenguajes como Python, Java y SQL
  • Experiencia con tecnologías de big data como Hadoop y Spark

Salario medio:

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que cada vez más organizaciones confían en los datos para fundamentar su toma de decisiones. LinkedIn ha destacado recientemente que los ingenieros siguen estando muy solicitados, y que los ingenieros de datos ocupan los primeros puestos. 

Curso para empezar:

  • Con el programa de carrera de Ingeniero de datos con Python, puedes iniciar tu camino para convertirte en ingeniero de datos y aprender las habilidades esenciales. 

4. Analista empresarial

Te habrás dado cuenta de que ya hemos mencionado anteriormente la función de analista de inteligencia empresarial. Sin embargo, este papel es ligeramente diferente. En uno de nuestros seminarios web explicamos cómo convertirse en analista empresarial, lo que demuestra por qué las carreras de análisis de negocio son tan populares. También puedes obtener más información sobre la certificación de analista empresarial en otro artículo. 

Básicamente, aunque ambas funciones se centran en recopilar, analizar y visualizar datos, identificar los puntos débiles y generar informes, la inteligencia empresarial utiliza principalmente análisis descriptivos, mientras que la analítica empresarial utiliza análisis de diagnóstico, predictivos y prescriptivos. Puedes informarte sobre los tipos de análisis en otro post.

Responsabilidades del puesto:

  • Identificar y analizar problemas y oportunidades empresariales
  • Desarrollar soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial
  • Comunicarse con las partes interesadas para reunir requisitos y ofrecer recomendaciones

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • Experiencia en gestión de proyectos
  • SQL, Excel y Tableau

Salario medio:

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte: los analistas empresariales están muy solicitados en diversos sectores, y la Oficina de Estadísticas Laborales (Bureau of Labor Statistics, BLS) prevé un crecimiento del 25 % para 2030. 

Curso para empezar:

5. Director de Análisis de marketing

Hay varias formas de utilizar la ciencia de datos en marketing. Un gestor de análisis de marketing reúne muchas de estas funciones. Son responsables de utilizar datos y análisis para informar y optimizar las estrategias de marketing. Es una carrera relacionada con los datos, centrada en la recopilación y el análisis de datos sobre áreas como el comportamiento de los consumidores, el rendimiento de las campañas de marketing y las tendencias del mercado, para obtener información que sirva para informar y mejorar los esfuerzos de marketing.

Responsabilidades del puesto:

  • Recopilación y análisis de datos para fundamentar las estrategias de marketing
  • Utilizar los datos para mejorar la eficacia de las campañas de marketing
  • Comunicarse con las partes interesadas para reunir requisitos y ofrecer recomendaciones

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Experiencia con herramientas de visualización de datos y análisis de marketing
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • SQL, Excel, Python y R

Salario medio:

  • Según Glassdoor, los directores de análisis de marketing pueden esperar un salario de unos 112 942 $ al año en EE. UU. 

Perspectivas profesionales:

  • No hemos podido encontrar cifras exactas sobre los puestos de director de análisis de marketing, pero la previsión para los analistas de investigación de mercado, una comparación cercana, se espera que crezcan un 19 % entre 2021 y 2031. 

Curso para empezar:

  • Con nuestro programa de conocimientos de Análisis de marketing con Python, aprenderás a analizar el rendimiento de las campañas, medir el compromiso de los clientes y predecir la pérdida de clientes.

6. Analista financiero

En otro post, exploramos cómo los analistas financieros pueden aprovechar sus conocimientos de datos. Es un papel que requiere habilidades muy cuantitativas y orientadas a los datos, analizar datos, comunicar ideas, crear previsiones y predecir resultados. 

Responsabilidades del puesto:

  • Recopilación y análisis de datos financieros para fundamentar las decisiones empresariales
  • Identificar tendencias y patrones en los datos financieros
  • Desarrollo de modelos y previsiones financieras

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Experiencia con modelos y análisis financieros
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • SQL, Excel, R y Python

Salario medio:

  • Según los datos de Glassdoor, el salario medio de un analista financiero es de 73 135 $ al año. 

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, la Oficina de Estadísticas Laborales (Bureau of Labor Statistics, BLS) prevé un crecimiento del empleo para los analistas financieros y de inversiones del 9 % de 2021 a 2031.

Curso para empezar:

7. Analista cuantitativo

Hemos creado toda una guía sobre cómo convertirse en analista cuantitativo, una carrera de análisis centrada en el uso de técnicas matemáticas y estadísticas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones financieras. Como Analista cuantitativo, puedes trabajar en áreas como la gestión de riesgos, la gestión de carteras y la negociación. 

Responsabilidades del puesto:

  • Utilizar técnicas matemáticas y estadísticas para modelizar sistemas financieros y económicos
  • Identificar pautas y tendencias en los datos
  • Desarrollar y aplicar estrategias de inversión cuantitativas

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Formación en campos matemáticos o cuantitativos como la ingeniería, la física o las matemáticas
  • Experiencia con lenguajes de programación como Python y R

Salario medio:

  • Los datos de Glassdoor muestran que el salario medio de un analista cuantitativo es de 144 349 dólares.

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que los analistas cuantitativos están muy solicitados en el sector financiero. Según los datos de LinkedIn, en el momento de redactar este informe se anunciaban más de 15 000 puestos de analista cuantitativo en EE. UU.

Curso para empezar:

  • Empieza con nuestro programa de carrera de Analista cuantitativo con R y cubre todas las áreas esenciales para iniciar tu carrera en analítica. 

8. Analista de riesgos

Los analistas de riesgos ayudan a las organizaciones a identificar, evaluar y priorizar los riesgos potenciales que podrían afectar a sus operaciones empresariales. Utilizan diversas herramientas y técnicas para evaluar la probabilidad y el impacto potencial de los distintos riesgos y, a continuación, desarrollan estrategias para mitigarlos o gestionarlos. En cuanto a las carreras de analítica, ésta es una de las más interesantes. 

Responsabilidades del puesto:

  • Identificar y evaluar los riesgos potenciales para una organización
  • Desarrollar y aplicar estrategias de gestión de riesgos
  • Comunicarse con las partes interesadas para reunir requisitos y ofrecer recomendaciones

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Experiencia en gestión y análisis de riesgos
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • Sólidos conocimientos de Python, R y SQL

Salario medio:

  • El salario medio anual de un analista de riesgos es de 81 026 dólares, según Glassdoor

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte: un informe de Allied Market Research sugiere que el mercado de la gestión de riesgos pasará de un valor de 2620 millones de dólares en 2020 a 15 150 millones de dólares en 2030.

Curso para empezar:

9. Analista de gobernanza de datos

Como carrera relativamente nueva en el campo de los datos, estos profesionales ayudan a las organizaciones a garantizar que sus datos son precisos, coherentes y cumplen los requisitos legales y normativos. Trabajan para establecer políticas, procedimientos y normas para la gestión de datos y se aseguran de que se siguen en toda la organización.

Responsabilidades del puesto:

  • Desarrollar y aplicar políticas y procedimientos de gobernanza de datos
  • Garantizar que los datos son precisos, accesibles y seguros
  • Comunicarse con las partes interesadas para reunir requisitos y ofrecer recomendaciones

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Experiencia en gobernanza y gestión de datos
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • Conocimientos de SQL, Python y Java

Salario medio:

  • Los datos salariales de Glassdoor muestran que el salario medio anual de los analistas de gobernanza de datos es de 96 859 dólares. 

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que la gobernanza de los datos es cada vez más importante con la creciente cantidad de datos que se recopilan y almacenan. Los datos sugieren que el mercado de la gobernanza de datos tenía un valor de 2060 millones de dólares en 2021 y se prevé que crezca hasta los 10 930 millones de dólares en 2030. 

Curso para empezar:

10. Ingeniero de visualización de datos

Otra carrera relativamente nueva es la de ingeniero de visualización de datos. Estos profesionales se encargan de diseñar, desarrollar y mantener sistemas de visualización de datos y cuadros de mando. Utilizan diversas herramientas y tecnologías para crear representaciones interactivas y visualmente atractivas de los datos que permitan a los usuarios comprender rápida y fácilmente conjuntos de datos complejos.

Responsabilidades del puesto:

  • Diseñar y desarrollar visualizaciones interactivas de datos
  • Utilizar programas y herramientas de visualización de datos para presentarlos de forma que resulten fáciles de entender para las partes interesadas no técnicas.
  • Comunicarse con las partes interesadas para reunir requisitos y ofrecer recomendaciones

Habilidades requeridas:

  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas
  • Experiencia con software y herramientas de visualización de datos como Tableau, D3.js y R Shiny
  • Habilidades de comunicación y presentación eficaces
  • Conocimientos de Python y R, Tableau y Power BI

Salario medio:

  • Glassdoor muestra que el salario medio de un ingeniero de visualización de datos en EE. UU. es de 97 198 dólares. 

Perspectivas profesionales:

  • Este es un punto fuerte, ya que la visualización de datos es cada vez más importante para que las organizaciones den sentido a grandes conjuntos de datos.

Curso para empezar:

  • Tenemos una serie de programas y cursos sobre visualización de datos, incluyendo tecnologías como Python, Power BI, R y Tableau.  

Las mejores aptitudes profesionales analíticas

Te darás cuenta de que muchas de las carreras de analítica que hemos enumerado aquí tienen aptitudes básicas similares. Además de habilidades básicas de análisis, resolución de problemas y comunicación, también necesitarás una serie de habilidades técnicas. A continuación destacamos algunas de las más importantes. 

Lenguajes de programación 

En última instancia, para trabajar en el análisis de datos vas a tener que ser capaz de trabajar con varios lenguajes de programación diferentes. Aunque estés intentando decidir entre SQL vs. Python, por ejemplo, al final necesitarás dominar ambos para trabajar en analítica. 

Del mismo modo, lenguajes como R y Julia también forman parte del campo de acción de la mayoría de los analistas. Lo mejor que puedes hacer es determinar qué tipo de analista quieres ser y empezar a aprender el lenguaje más relevante para ti. Puedes leer sobre los principales lenguajes de programación para los científicos de datos en otra entrada del blog. 

Visualización de datos

Para impactar con la presentación de tu trabajo, tendrás que dominar la visualización de datos. De nuevo, lenguajes como Python y R suelen ser los preferidos entre los científicos de datos, pero también merece la pena aprender herramientas como Tableau y Power BI, ya que se utilizan a menudo en las empresas. 

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