Las 10 mejores carreras profesionales en Análisis de Datos para 2025: Habilidades, salarios y perspectivas profesionales

Si te estás planteando una carrera en análisis de datos, puede que ya sepas que puestos como el de científico de datos, analista de seguridad de la información y analista de investigación de operaciones figuran entre las 10 ocupaciones de más rápido crecimiento en EE.UU. Sin embargo, hay muchas funciones diferentes a considerar 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 relacionadas con la analítica. 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 emocionante y desafiante.
• Trabajo impactante. Los profesionales de este sector pueden desempeñar un papel crucial ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, lo que puede 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 que se ofrece 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 aprendizaje automático 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 123.069 $ en 2024, aunque esto depende de la ubicación exacta, el puesto, la organización y la persona.

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que la Oficina de Estadísticas Laborales prevé un crecimiento del 36% del empleo en este campo entre 2023 y 2033. 

Curso para empezar:

• Nuestros itinerarios de Científico de Datos con Python y Científico de Datos con R te proporcionan las habilidades que necesitas para tener éxito como científico de datos. 

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 101.000 dólares al año en 2024. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) prevé un crecimiento del 11% del empleo en este campo entre 2023 y 2033. 

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 convertirse en ingeniero de datos, cómo aprender ingeniería 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:

• Como exploramos en nuestro artículo sobre los salarios de los ingenieros de datos, la media para este puesto en EE.UU. es de unos 127.315 $ anuales de aquí a 2025.

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que cada vez más organizaciones confían en los datos para fundamentar su toma de decisiones. LinkedIn destacó que los ingenieros siguen estando muy solicitados, y que los ingenieros de datos ocupan los primeros puestos. 

Curso para empezar:

• Con la 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 de negocio, lo que demuestra por qué las carreras de análisis de negocio son tan populares. También puedes obtener más información sobre la certificación de analista de negocio 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
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación
• Experiencia en gestión de proyectos
• SQL, Excel y Tableau

Salario medio:

• Según nuestra exploración de los salarios de los analistas de negocio, el salario medio de un BA es de 84.778 $ al año. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte; los analistas empresariales están muy solicitados en diversos sectores, y el BLS prevé un crecimiento del 25% para 2030. 

Curso para empezar:

• Empieza con nuestro curso SQL para Analistas de Negocio para potenciar tus habilidades y aprender a tomar decisiones basadas en datos. 

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 que se centra 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
• Gran capacidad de comunicación y presentación
• SQL, Excel, Python y R

Salario medio:

• Según Glassdoor, los directores de análisis de marketing pueden esperar un salario de unos 112.000 $ al año en EE.UU. 

Perspectivas profesionales:

• No hemos podido encontrar cifras exactas sobre los puestos de director de análisis de marketing, pero se espera que los analistas de investigación de mercado, una comparación cercana, crezcan un 8% entre 2023 y 2033. 

Curso para empezar:

• Con nuestro curso de Marketing Analytics 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
• Gran capacidad de comunicación y presentación
• SQL, Excel, R y Python

Salario medio:

• Según los datos de Glassdoor, el salario medio de un analista financiero es de 79.000 $ al año. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, la BLS prevé un crecimiento del empleo para los analistas financieros y de inversiones del 9% de 2021 a 2031.

Curso para empezar:

• Nuestro curso de Fundamentos de las Finanzas en Python es el lugar ideal para aprender a tomar decisiones financieras basadas en datos. 

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 cuant, puedes trabajar en áreas como la gestión de riesgos, la gestión de carteras y el comercio. 

Responsabilidades del puesto:

• Utilizar técnicas matemáticas y estadísticas para modelizar sistemas financieros y económicos
• Identificar patrones 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 147.000 dólares.

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que los analistas cuantitativos están muy solicitados en el sector financiero. Se prevé que el campo del análisis financiero, que incluye el análisis cuantitativo, crezca al menos un 8% entre 2022 y 2032.

Curso para empezar:

• Empieza con nuestro itinerario profesional 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
• Gran capacidad de comunicación y presentación
• Conocimientos de Python, R y SQL

Salario medio:

• El salario medio anual de un analista de riesgos es de 85.000 dólares, según Glassdoor. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte; un informe de 2024, el mercado de la gestión de riesgos pasará de un valor de 213.600 millones de dólares en 2023 a 44.100 millones en 2032.

Curso para empezar:

• Nuestros cursos de Gestión Cuantitativa del Riesgo en Python o Gestión Cuantitativa del Riesgo en R son un buen lugar para empezar, dependiendo del lenguaje que quieras aprender primero. 

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
• Gran capacidad de comunicación y presentación
• 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 113.000 dólares. 

Perspectivas profesionales:

• 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 3.960 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca hasta los 13.920 millones de dólares en 2031. 

Curso para empezar:

• Empieza por los conceptos básicos de la Gobernanza de Datos con nuestro curso introductorio. 

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
• Gran capacidad de comunicación y presentación
• 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 106.000 dólares. 

Perspectivas profesionales:

• 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 temas y cursos sobre visualización de datos, incluyendo tecnologías como Python, Power BI, R y Tableau.  

Carreras comparadas

En la tabla siguiente, hemos recopilado la información clave sobre cada carrera de análisis de datos para ayudarte a comparar: 

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 o 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. He aquí un resumen rápido:

• Pitón: Conocido por su versatilidad y facilidad de uso, Python se utiliza ampliamente en el análisis de datos, la visualización de datos y el aprendizaje automático.
  • Empieza con nuestro curso de Científico de Datos con Python, que incluye cursos sobre pandas, NumPy y scikit-learn, proporcionando una introducción completa a Python para el análisis de datos.
• SQL: El Lenguaje de Consulta Estructurado es vital para extraer y gestionar datos de bases de datos relacionales, una tarea fundamental para la mayoría de los analistas.
  • Aprende lo esencial con elcurso Fundamentos de SQL o explora las consultas avanzadas en el itinerario de habilidades SQL para analistas empresariales.
• R: Este lenguaje es especialmente popular en el mundo académico y entre los estadísticos por sus capacidades de modelado estadístico y visualización de datos.
  • Prueba nuestro itinerario de Científico de Datos con R para construir una base sólida en programación R.
• Julia: Para el análisis de alto rendimiento y el cálculo numérico, Julia está ganando adeptos entre los científicos de datos.
  • Empieza por la vía de habilidad Fundamentos de Julia.

Visualización de datos

Para presentar tu trabajo con impacto, 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. 

• Herramientas de visualización en Python: Bibliotecas como matplotlib, seaborn y Plotly hacen de Python un lenguaje imprescindible para crear visualizaciones personalizadas y detalladas.
  • El curso Introducción a la Visualización de Datos con Python es un buen punto de partida.
• Tableau y Power BI: Son potentes herramientas de inteligencia empresarial que suelen utilizarse en entornos empresariales para crear cuadros de mando e informes.
  • Empieza con nuestros cursos Introducción a Power BI o Visualización de datos con Tableau para aprender estas herramientas paso a paso.
• R Visualización: Con bibliotecas como ggplot2 y Shiny, R ofrece herramientas excepcionales para crear visualizaciones con calidad de publicación.
  • Prueba el tema Visualización de Datos en R para practicar.

Dominar la visualización de datos no sólo aumenta tu capacidad para presentar conclusiones, sino que también te ayuda a explorar patrones y tendencias de los datos durante el análisis.