Las 10 mejores profesiones en análisis de datos para 2026: Habilidades, salarios y perspectivas profesionales

Si estás pensando en dedicarte al análisis de datos, quizá ya sepas que puestos como científico de datos, analista de seguridad de la información y analista de investigación operativa figuran entre las diez profesiones con mayor crecimiento en Estados Unidos. Sin embargo, hay muchos roles diferentes a tener en cuenta cuando se trata de carreras profesionales en el ámbito del análisis. 

A continuación, describimos diez de las mejores profesiones relacionadas con el análisis de datos, explorando las funciones y responsabilidades, las habilidades necesarias, el salario medio y las perspectivas profesionales. También hemos recopilado algunos cursos para aprender análisis de datos que te ayudarán a dar tus primeros pasos. 

¿Por qué elegir una carrera en análisis de datos? 

Si estás leyendo este artículo, es probable que ya sientas curiosidad por las carreras profesionales relacionadas con la analítica. Es posible que hayas oído hablar del alto potencial de ingresos y la gran demanda de estos puestos. Si bien ambas afirmaciones son ciertas, hay otras razones para considerar un trabajo en este campo, entre ellas: 

• Variedad de funciones. Hay muchos tipos diferentes de puestos dentro del campo del análisis, incluyendo científicos de datos, analistas de negocios e ingenieros de datos, lo que significa que es probable que haya un puesto que se ajuste a tus intereses y habilidades.
• Uso de la tecnología. Los profesionales del análisis utilizan tecnología y herramientas de vanguardia para extraer información valiosa de los datos, lo que puede resultar emocionante y desafiante.
• Un trabajo impactante. Los profesionales de este sector pueden desempeñar un papel crucial a la hora de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, lo que puede tener un impacto significativo en el éxito de la organización.
• Avance profesional. A medida que avances en este sector, es probable que encuentres oportunidades para progresar profesionalmente, ya que muchos profesionales comienzan en puestos de nivel inicial y van ascendiendo hasta alcanzar puestos directivos.
• Seguridad laboral. A medida que los datos se convierten en un activo cada vez más importante para las organizaciones, es probable que la demanda de profesionales del análisis siga creciendo, lo que proporcionará seguridad laboral en este campo.

Otras razones para trabajar en un puesto relacionado con el análisis son la flexibilidad que ofrecen las organizaciones modernas, el aprendizaje continuo que se ofrece y la oportunidad de trabajar con profesionales afines. 

Las 10 mejores profesiones en el campo del análisis de datos 

Como ya hemos mencionado, hay bastantes puestos que utilizan el análisis en tu trabajo diario. Hemos seleccionado diez puestos de trabajo diferentes relacionados con el análisis de datos que quizá te interesen. 

1. Científico de datos

Si tienes curiosidad por saber cómo convertirte en científico de datos, tenemos un artículo completo que describe los pasos que debes seguir. Sin embargo, en esencia, esta función consiste en trabajar para comprender y analizar en profundidad los datos con el fin de proporcionar información útil. 

Responsabilidades del puesto:

• Recopilación, análisis e interpretación de grandes conjuntos de datos complejos.
• Uso de técnicas estadísticas y de machine learning para identificar patrones y tendencias en los datos.
• Realizar predicciones y fundamentar decisiones empresariales

Habilidades requeridas:

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

Salario medio:

• Según Indeed, el salario medio para un puesto de este tipo en Estados Unidos será de 129 605 dólares en 2026, aunque esto depende de la ubicación exacta, el puesto, la organización y la persona.

Perspectivas profesionales:

• Sólida, ya que la Oficina de Estadísticas Laborales prevé un crecimiento del empleo en este campo del 34 % entre 2024 y 2034. 

Curso para empezar:

• Nuestros programas «Científico de datos con Python» y «Científico de datos con R» te proporcionan las habilidades profesionales necesarias para triunfar 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 información útil de los datos y presentar esta información de forma clara y práctica a los responsables de la toma de decisiones.

Responsabilidades del puesto:

• Recopilación y análisis de datos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales.
• Utilizar software de visualización de datos para presentar la información de una forma que resulte fácil de entender para las partes interesadas sin conocimientos técnicos.

Habilidades requeridas:

• Experiencia en negocios 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 Estados Unidos será de 116 000 dólares al año en 2026. 

Perspectivas profesionales:

• Sólida, ya que la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) prevé un crecimiento del empleo del 9 % en este campo entre 2024 y 2034. 

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 deseas obtener información detallada sobre cómo convertirte en ingeniero de datos, cómo aprender ingeniería de datos o quieres saber más sobre lo que hace un ingeniero de datos, disponemos de recursos específicos dedicados a este tema. Esta carrera profesional en el ámbito del análisis de datos es uno de los perfiles más técnicos en el campo de la ciencia de datos, ya que tiende un puente entre los programadores de software y aplicaciones y los puestos tradicionales de ciencia de datos. 

Responsabilidades del puesto:

• Diseñar y construir la infraestructura y los sistemas que respaldan 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 sean 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:

• Según Indeed, el salario medio para este puesto en Estados Unidos rondará los 132 173 dólares anuales en 2026.

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que cada vez más organizaciones se basan en los datos para tomar sus decisiones. LinkedIn destacó que los ingenieros siguen teniendo una gran demanda, y que los ingenieros de datos ocupan los primeros puestos. 

Curso para empezar:

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

4. Analista de negocios

Quizás hayas notado que ya hemos mencionado anteriormente el puesto de analista de inteligencia empresarial. Sin embargo, este papel es ligeramente diferente. En uno de nuestros seminarios web, explicamos cómo convertirse en analista de negocios, lo que demuestra por qué las carreras en el ámbito del análisis de negocios son tan populares. También puedes obtener más información sobre la certificación de analista de negocios en un artículo aparte. 

Básicamente, aunque ambas funciones se centran en recopilar, analizar y visualizar datos, identificar puntos débiles y generar informes, la inteligencia empresarial utiliza principalmente análisis descriptivos, mientras que el análisis empresarial utiliza análisis diagnósticos, predictivos y prescriptivos. Puedes obtener más información sobre los tipos de análisis en otra publicación.

Responsabilidades del puesto:

• Identificar y analizar los problemas y oportunidades empresariales.
• Desarrollo de soluciones para mejorar los procesos y el rendimiento empresarial.
• Comunicarse con las partes interesadas para recopilar requisitos y ofrecer recomendaciones.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• Experiencia en gestión de proyectos
• SQL, Excel y Tableau

Salario medio:

• Según nuestro estudio sobre los salarios de los analistas de negocios, el salario medio de un analista de negocios es de 84 778 dólares al año. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte; los analistas de negocios tienen una gran demanda en una amplia variedad de sectores, y la BLS prevé un crecimiento del 25 % para 2030. 

Curso para empezar:

• Empieza con nuestro curso SQL para analistas de negocios para mejorar tus habilidades y aprender a tomar decisiones basadas en datos. 

5. Gerente de análisis de marketing

Hay varias formas de utilizar la ciencia de datos en marketing. Un gerente 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 profesional 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, con el fin de obtener información que sirva para mejorar las iniciativas de marketing.

Responsabilidades del puesto:

• Recopilación y análisis de datos para fundamentar estrategias de marketing.
• Uso de datos para mejorar la eficacia de las campañas de marketing
• Comunicarse con las partes interesadas para recopilar requisitos y ofrecer recomendaciones.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos y análisis de marketing.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• SQL, Excel, Python y R

Salario medio:

• Según Glassdoor, los directores de análisis de marketing pueden esperar un salario de alrededor de 112 000 dólares al año en Estados Unidos. 

Perspectivas profesionales:

• No hemos podido encontrar cifras exactas sobre los puestos de director de análisis de marketing, pero se prevé que los analistas de estudios de mercado, una profesión muy similar, crezcan un 7 % entre 2024 y 2034. 

Curso para empezar:

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

6. Analista financiero

En otra publicación, exploramos cómo los analistas financieros pueden aprovechar sus habilidades con los datos. Es un puesto que requiere habilidades muy cuantitativas y orientadas a los datos, analizar datos, comunicar ideas, crear previsiones y predecir resultados. 

Responsabilidades del puesto:

• Recopilar y analizar datos financieros para fundamentar las decisiones empresariales.
• Identificar tendencias y patrones en datos financieros.
• Desarrollo de modelos financieros y previsiones

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Experiencia en modelización y análisis financiero.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• SQL, Excel, R y Python

Salario medio:

• Según datos de Glassdoor, el salario medio de un analista financiero es de 106 000 dólares al año. 

Perspectivas profesionales:

• Según las sólidas previsiones de la BLS, el empleo de los analistas financieros y de inversiones crecerá un 6 % entre 2024 y 2034.

Curso para empezar:

• Nuestro programa de habilidades «Fundamentos financieros en Python» es el lugar ideal para aprender a tomar decisiones financieras basadas en datos. 

7. Analista cuantitativo

Hemos creado una guía completa sobre cómo convertirse en analista cuantitativo, una carrera profesional 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 portafolio y la negociación. 

Responsabilidades del puesto:

• Uso de técnicas matemáticas y estadísticas para modelar sistemas financieros y económicos.
• Identificar patrones y tendencias en los datos
• Desarrollo e implementación de estrategias de inversión cuantitativas.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Formación en campos matemáticos o cuantitativos, como ingeniería, física o 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 tienen una gran demanda en el sector financiero. Se prevé que el campo del análisis financiero, que incluye el análisis cuantitativo, crezca al menos un 8 % entre 2024 y 2034.

Curso para empezar:

• Empieza con nuestro programa de analista cuantitativo con R y cubre todas las áreas esenciales para iniciar tu carrera en el campo del análisis. 

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 comerciales. Utilizan diversas herramientas y técnicas para evaluar la probabilidad y el impacto potencial de diferentes riesgos y, a continuación, desarrollan estrategias para mitigarlos o gestionarlos. En lo que respecta a las carreras profesionales en el ámbito del análisis, esta es una de las más interesantes. 

Responsabilidades del puesto:

• Identificar y evaluar los riesgos potenciales para una organización.
• Desarrollo e implementación de estrategias de gestión de riesgos.
• Comunicarse con las partes interesadas para recopilar requisitos y ofrecer recomendaciones.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Experiencia en gestión y análisis de riesgos.
• Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
• Conocimientos de Python, R y SQL.

Salario medio:

• Según Glassdoor, el salario medio anual de un analista de riesgos es de 85 000 dólares. 

Perspectivas profesionales:

• Sólido: según un informe de 2024, el mercado de la gestión de riesgos crecerá de un valor de 213 600 millones de dólares en 2023 a 44 100 millones de dólares en 2032.

Curso para empezar:

• Tanto nuestro curso de Gestión cuantitativa del riesgo en Python como el de Gestión cuantitativa del riesgo en R son un excelente punto de partida, dependiendo del lenguaje que quieras aprender primero. 

9. Analista de gobernanza de datos

Como una profesión relativamente nueva en el ámbito de los datos, estos profesionales ayudan a las organizaciones a garantizar que sus datos sean precisos, coherentes y cumplan con los requisitos legales y reglamentarios. Trabajan para establecer políticas, procedimientos y normas para la gestión de datos y garantizar que se cumplan en toda la organización.

Responsabilidades del puesto:

• Desarrollar e implementar políticas y procedimientos de gobernanza de datos.
• Garantizar que los datos sean precisos, accesibles y seguros.
• Comunicarse con las partes interesadas para recopilar requisitos y ofrecer recomendaciones.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Experiencia en gobernanza y gestión de datos.
• Excelentes habilidades 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 datos cobra cada vez más importancia debido al creciente volumen de datos que se recopilan y almacenan. Los datos sugieren que el mercado de la gobernanza de datos tenía un valor de 3960 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca hasta alcanzar los 13 920 millones de dólares en 2031. 

Curso para empezar:

• Comienza con los conceptos básicos de la gobernanza de datos con nuestro curso introductorio. 

10. Ingeniero de visualización de datos

Otra profesión 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 paneles de control. Utilizan diversas herramientas y tecnologías para crear representaciones interactivas y visualmente atractivas de los datos, que permiten a los usuarios comprender rápida y fácilmente conjuntos de datos complejos.

Responsabilidades del puesto:

• Diseño y desarrollo de visualizaciones de datos interactivas.
• Utilizar software y herramientas de visualización de datos para presentar la información de una forma que resulte fácil de entender para las partes interesadas sin conocimientos técnicos.
• Comunicarse con las partes interesadas para recopilar requisitos y ofrecer recomendaciones.

Habilidades requeridas:

• Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Experiencia con software y herramientas de visualización de datos como Tableau, D3.js y R Shiny.
• Excelentes habilidades 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 Estados Unidos es de 106 000 dólares. 

Perspectivas profesionales:

• Fuerte, ya que la visualización de datos cobra cada vez más importancia para que las organizaciones puedan dar sentido a grandes conjuntos de datos.

Curso para empezar:

• Contamos con una variedad de cursos y programas que abarcan la visualización de datos, incluyendo tecnologías como Python, Power BI, R y Tableau.  

Comparación de carreras profesionales

En la siguiente tabla, hemos recopilado la información clave sobre cada carrera profesional relacionada con el análisis de datos para ayudarte a compararlas: 

Las mejores habilidades profesionales en analítica

Observarás que muchas de las carreras profesionales en el ámbito del análisis que hemos enumerado aquí requieren habilidades básicas similares. Además de habilidades básicas de análisis, resolución de problemas y comunicación, también necesitarás una serie de habilidades técnicas. A continuación, destacamos algunos de los más importantes. 

Lenguajes de programación 

En última instancia, para trabajar en el análisis de datos, vas a necesitar saber manejar varios lenguajes de programación diferentes. Aunque quizá estés tratando de decidir entre SQL y Python, por ejemplo, al final tendrás que dominar ambos para trabajar en el campo del análisis. 

Del mismo modo, lenguajes como R y Julia también forman parte de las herramientas habituales 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 científicos de datos en otra entrada del blog. Aquí tienes un breve resumen:

• Python: Conocido por su versatilidad y facilidad de uso, Python se utiliza ampliamente en el análisis de datos, la visualización de datos y machine learning.
  • Comienza con nuestro programa «Científico de datos con Python», que incluye cursos sobre pandas, NumPy y scikit-learn, y ofrece una introducción completa a Python para el análisis de datos.
• SQL: El lenguaje de consulta estructurado es fundamental para extraer y gestionar datos de bases de datos relacionales, una tarea esencial para la mayoría de los analistas.
  • Aprende los conceptos básicos con elcurso Fundamentos de SQL o explora las consultas avanzadas en el programa de habilidades SQL para analistas de negocios.
• R: Este lenguaje es especialmente popular en el ámbito académico y entre los estadísticos por sus capacidades de modelado estadístico y visualización de datos.
  • Prueba nuestro programa Data Scientist with R para adquirir una base sólida en programación R.
• Julia: Para el análisis de alto rendimiento y el cálculo numérico, Julia está ganando terreno entre los científicos de datos.
  • Comienza con el programa formativo «Fundamentos de Julia».

Visualización de datos

Para presentar tu trabajo con impacto, necesitarás dominar la visualización de datos. Una vez más, lenguajes como Python y R suelen ser la opción preferida entre los científicos de datos, pero también vale la pena aprender herramientas como Tableau y Power BI, ya que se utilizan con frecuencia en las empresas. 

• Herramientas de visualización de Python: Bibliotecas como matplotlib, seaborn y Plotly convierten a Python en el lenguaje ideal para crear visualizaciones personalizadas y detalladas.
  • El curso Introducción a la visualización de datos con Python es un excelente punto de partida.
• Tableau y Power BI: Se trata de potentes herramientas de inteligencia empresarial que se utilizan a menudo en entornos empresariales para crear paneles de control e informes.
  • Comienza con nuestros cursos« » (Introducción a Power BI ) o «Data Visualization with Tableau» (Visualización de datos con Tableau ) para aprender a utilizar estas herramientas paso a paso.
• Visualización R: Con bibliotecas como ggplot2 y Shiny, R ofrece herramientas excepcionales para crear visualizaciones con calidad de publicación.
  • Prueba el programa de visualización de datos en R para adquirir experiencia práctica.

Dominar la visualización de datos no solo mejora tu capacidad para presentar los resultados, sino que también te ayuda a explorar patrones y tendencias en los datos durante el análisis.