Analista de datos: 5 Claves y herramientas para convertirte en un analista de datos exitoso

Introducción

En la era digital en la que vivimos, los analista de datos se han convertido en el recurso más valioso para empresas, organizaciones e incluso gobiernos. En medio de este vasto océano de información, se erige un rol fundamental: el del analista de datos. ¿Por qué deberías considerar convertirte en uno? La respuesta va más allá de la simple demanda laboral o las oportunidades de crecimiento profesional, aunque siendo honestos casi cualquiera lo hace por dinero. Pero siendo más romántico y hasta filosófico, ser un analista de datos implica sumergirse en un universo fascinante donde se combinan habilidades técnicas, capacidad analítica y un profundo entendimiento del mundo que nos rodea.

No es un secreto que perfiles profesionales fuera de las áreas informáticas han optado por seguir el camino del análisis de datos, en muchos casos por las fuertes habilidades de conocer también sus entornos profesionales facilita aún más ser un analista de datos en sus áreas específicas. Todo esto significa que nos solo para egresados en ciencias o ingenierías informáticas, podría decir que esta carrera la podría emprender casi cualquiera.

Imagina por un momento tener la capacidad de extraer conocimiento significativo de conjuntos masivos de datos, descubriendo patrones ocultos, identificando tendencias emergentes y proporcionando insights críticos que pueden impulsar decisiones estratégicas en empresas líderes o informar políticas públicas en niveles gubernamentales. Este es el poder que reside en las manos de un analista de datos competente.

1.Plan de carrera de un analista de datos

Educación y formación académica: Comienza obteniendo una licenciatura, idealmente en áreas relacionadas como Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Ingeniería de Software o Ciencias de Datos, esto no es una regla, pero ayuda muchísimo. En caso de no tomar la ruta de las ciencias o ingenierías informáticas, posterior a tu egreso de carrera, busca programas que ofrezcan cursos específicos en análisis de datos, minería de datos, aprendizaje automático y estadísticas.

Desarrollo de habilidades técnicas: Dedica tiempo a adquirir habilidades técnicas relevantes, como el manejo de herramientas de análisis de datos como Python, R, SQL, y herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI. Además, es importante aprender sobre bases de datos, manipulación de datos, limpieza de datos y técnicas de análisis estadístico.

Experiencia práctica: Busca oportunidades para aplicar tus conocimientos en proyectos prácticos. Esto puede incluir pasantías, proyectos académicos, voluntariado o trabajos freelance. La experiencia práctica te ayudará a desarrollar tu portafolio y a familiarizarte con los desafíos reales que enfrentan los analistas de datos.

Especialización: Considera especializarte en un área específica dentro del análisis de datos, como análisis de negocios, análisis de marketing, análisis de salud, análisis financiero, análisis de cadena de suministro, entre otros. Esto te permitirá desarrollar conocimientos más profundos en un dominio particular y te hará más atractivo para empleadores en ese campo.

Educación continua: El campo del análisis de datos está en constante evolución, por lo que es importante mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias, herramientas y técnicas. Participa en cursos de formación, conferencias, seminarios y comunidades en línea para seguir aprendiendo y creciendo profesionalmente.

Networking: Construye una red de contactos en la industria del análisis de datos. Participa en eventos de la industria, únete a grupos profesionales en línea, asiste a conferencias y conecta con profesionales en tu área de interés. El networking puede abrir puertas a oportunidades laborales y colaboraciones profesionales.

2. 10 herramientas importantes en el análisis de datos

Las herramientas adecuadas pueden ayudar a automatizar tareas repetitivas, lo que aumenta la eficiencia y permite a los analistas de datos concentrarse en actividades más estratégicas y creativas.

Las siguientes son las herramientas mas relevantes en estos tiempos, que valdría la pena enfocarse en el éxito del análisis de datos:

1. Python

Python es un lenguaje de programación versátil y popular en el campo del análisis de datos. Ofrece una amplia gama de bibliotecas especializadas como Pandas, NumPy, Matplotlib y SciPy, que son fundamentales para el análisis, manipulación y visualización de datos. Esta herramienta también se ha consolidado como la mas importante en la programación para Machine Learning y redes neuronales en general.

2. R

R es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado en el análisis estadístico y gráfico. Tiene una gran cantidad de paquetes y librerías dedicadas al análisis de datos, lo que lo hace ideal para tareas como modelado estadístico y minería de datos. Si no te gusta la estadística con R te va encantar.

3. SQL

SQL (Structured Query Language) es esencial para trabajar con bases de datos relacionales. Permite extraer, manipular y gestionar datos almacenados en bases de datos, lo que es crucial para realizar consultas complejas y análisis de datos en entornos empresariales. Hoy por hoy es el lenguaje de consulta a bases de datos mas popular del mundo.

4. Excel

Aunque puede parecer obvio, Excel sigue siendo una herramienta importante en el análisis de datos. Es especialmente útil para tareas de exploración inicial de datos, visualización básica y análisis estadístico sencillo. A pesar de su sencillez, es una potente herramienta de vinculación entre plataformas de visualización y gestión de datos. ¿Quién no ha bajado un reporte en formato Excel proveniente de otras fuentes?

5. Tableau

Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas y cuadros de mando dinámicos a partir de conjuntos de datos. Es ampliamente utilizado en empresas para comunicar insights de datos de manera efectiva. En nuestros días, Tableau se erige como una herramienta poderosa y accesible, capaz de transformar datos en representaciones visuales asombrosas.

6. Power BI

Power BI es otra herramienta de visualización de datos desarrollada por Microsoft. Permite conectar, transformar y visualizar datos de diversas fuentes, así como compartir informes y colaborar en tiempo real. Power BI tiene multiplies funciones en un lenguaje propio llamado DAX, puedes analizar tus datos de manera profunda y personalizada, aprovechando todo el poder de SQL.

7. Apache Hadoop

Hadoop es un framework de software utilizado para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Es fundamental para el análisis de big data, permitiendo el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala en clústeres de servidores.

8. Apache Spark

Spark es otro framework de procesamiento de datos distribuido que se utiliza para el análisis de big data en tiempo real. Ofrece una API unificada para el procesamiento de datos en batch, streaming y machine learning, lo que lo hace ideal para una amplia gama de aplicaciones analíticas.

9. Jupyter Notebook

10. Git

Git es un sistema de control de versiones que permite gestionar cambios en el código y colaborar en proyectos de forma eficiente. Es esencial para el trabajo en equipo en proyectos de análisis de datos, facilitando la colaboración y el seguimiento de cambios en el código y los conjuntos de datos.

3.¿Cuánto gana un Analista de datos?

Sueldos para analista de datos en Glassdoor

Actualizado el 20 mar 2024

Mexico (MXN)

El sueldo promedio de analista de datos es $37,570 por mes en México (Al momento de publicar este articulo). La remuneración promedio de efectivo adicional para un analista de datos en México es de $18,760, con un rango de entre $4,635 y $60,000. Las estimaciones de sueldos se basan en 425 sueldos enviados anónimamente a Glassdoor por empleados con el cargo de analista de datos en México.

Estados unidos (USD)

El salario promedio de un analista de datos es de $ 80,357 por año en los Estados Unidos. La compensación en efectivo adicional promedio para un analista de datos en los Estados Unidos es de $4917, con un rango de $3688 a $6884. Las estimaciones de sueldos se basan en 5436 sueldos enviados anónimamente a Glassdoor por empleados con el cargo de Analista de datos en Estados Unidos.

Considerando que muchos empleos de analista de datos son remotos, se podría considerar agregar a las herramientas, un buen dominio del inglés, este es un “super plus” en las labores profesionales.

4.Ventajas y desventajas de trabajar como Analista de datos

Ventajas

Alta demanda laboral: Existe una creciente demanda de analistas de datos en diversos sectores, lo que brinda oportunidades laborales estables y bien remuneradas.
Variedad de sectores: Los analistas de datos pueden trabajar en una amplia gama de sectores, incluyendo tecnología, salud, finanzas, marketing, gobierno, entre otros, lo que proporciona versatilidad y opciones de especialización.
Impacto significativo: Los análisis de datos pueden influir en la toma de decisiones estratégicas de una organización, lo que permite a los analistas de datos tener un impacto directo en el éxito y crecimiento de la empresa.
Desarrollo profesional: La carrera de analista de datos ofrece continuas oportunidades de aprendizaje y crecimiento, ya que el campo está en constante evolución con nuevas tecnologías y metodologías.
Creatividad y desafíos: Los analistas de datos tienen la oportunidad de abordar problemas complejos y encontrar soluciones innovadoras mediante el análisis y la visualización de datos.

Desventajas

Responsabilidad y presión: Los analistas de datos pueden enfrentarse a la presión de tomar decisiones críticas basadas en datos precisos y confiables, lo que puede generar estrés y responsabilidad.
Requerimientos técnicos: El trabajo de un analista de datos requiere habilidades técnicas avanzadas en programación, estadística y análisis de datos, lo que puede ser desafiante para aquellos sin una formación adecuada.
Procesamiento y limpieza de datos: Gran parte del trabajo de un analista de datos implica la limpieza, procesamiento y manipulación de grandes conjuntos de datos, lo que puede resultar tedioso y consumir mucho tiempo.
Riesgo de sesgo: Existe el riesgo de sesgo en el análisis de datos si no se tienen en cuenta adecuadamente factores como la calidad de los datos, la representatividad de la muestra y la interpretación sesgada de los resultados.
Constante actualización: Dado que el campo de análisis de datos está en constante evolución, los analistas de datos deben mantenerse al día con las últimas tendencias, herramientas y técnicas, lo que requiere un compromiso continuo con la educación y el desarrollo profesional.

5.Tienes un trabajo de analista de datos ¿Qué necesitas saber para tener éxito?

1.Conoce tus herramientas

Las herramientas son imprescindibles para el inicio de cualquier idea de análisis de datos. Podría no ser una buena idea profundizar en el análisis de datos hasta que al menos tenga buenas habilidades en cualquier herramienta relacionada. Aun así, hay varias herramientas que se adaptan a cada perfil, el truco está en encontrarlo. Por otro lado, cuando tenemos nuestra herramienta adecuada, lo primero que debemos hacer es ser expertos, crear un camino de conocimiento sólido para hacerlo, tratar de no apresurarnos con los tiempos. Sin duda, si eres un apasionado del análisis de datos, todo es posible.

Hay muchas herramientas disponibles en el mercado, hay muchas personas que piensan que la forma más sencilla de entender la visualización de datos es con la ayuda de Microsoft Excel. Es cierto que ser técnicamente sólido con Excel ayuda a poner en marcha casi todas las herramientas de visualización del mercado, pero no está demás explorar otras opciones. Las herramientas de visualización de datos son programas o plataformas que se utilizan para crear, editar y compartir visualizaciones de datos.

Existen diversas opciones disponibles, adaptadas a las necesidades, preferencias y presupuesto de cada usuario. Como ya hemos hablado de las 10 herramientas más populares son Tableau, Power BI, Excel, R, Python, etc. Cada una de estas herramientas presenta sus propias ventajas, limitaciones y niveles de complejidad. Es fundamental familiarizarse con las herramientas que se emplearán en el ámbito laboral y aprender a utilizarlas de manera efectiva. Se pueden encontrar recursos como tutoriales, cursos, libros o blogs en línea que facilitan el aprendizaje de los fundamentos y funciones avanzadas de estas herramientas.

2.Conoce tus datos

Esto es algo que difícilmente aprendemos. La base de todo en el análisis de datos es el significado, la estructura, la composición y los orígenes de los datos, nada es más importante en esta carrera. Tenemos 5 pequeños consejos, pero importantes para conocer tus datos más profundamente:

1. Identifique un problema a resolver

2. Comprender las necesidades de los demás en estos océanos de datos.

3. Sean pacientes, los datos siempre nos dicen algo. No Todo está perdido.

5. Sea consciente de la seguridad y privacidad de los datos. La visualización de datos va más allá de la estética de los gráficos; implica comprender profundamente los datos con los que se trabaja y cómo transformarlos, analizarlos e interpretarlos.

Es crucial tener conocimiento sobre el origen, la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de los datos, así como comprender su significado. Además, es fundamental saber cómo realizar tareas como limpiar, filtrar, agregar y unir conjuntos de datos, así como llevar a cabo análisis exploratorios y estadísticos. Herramientas como SQL, Python o R son útiles para manipular y consultar los datos, mientras que técnicas de visualización como histogramas, diagramas de dispersión o diagramas de caja son comúnmente empleadas para examinar los datos de manera efectiva.

3.Conoce tu audiencia

Scott Eaton, Vicepresidente en JP Morgan menciona – “Conocer a su audiencia es crucial para cualquier función de visualización de datos. Ellos le proporcionarán los requisitos y usted aprenderá rápidamente cuáles son sus preferencias y si están en línea con las mejores prácticas. Si atiende a más de una audiencia, aprenda dónde se diseñan las sinergias para ellas. Cuando haya opiniones diferentes, reúna al público y vea si hay un punto medio.”

La visualización de datos no se limita únicamente a lo que deseas mostrar, sino también a quién es tu audiencia y qué esperan de tu presentación. Es fundamental comprender quiénes son tus espectadores, qué les interesa, cuál es su nivel de conocimiento previo y qué información desean obtener de tu visualización. Adaptar tu visualización a las necesidades, preferencias y expectativas de tu audiencia es esencial para lograr un impacto efectivo.

Puedes emplear herramientas como la creación de perfiles de usuarios, la elaboración de escenarios o la investigación de usuarios para comprender mejor a tu audiencia y diseñar tu visualización en consecuencia. Además, debes considerar cómo tu audiencia accederá, interactuará y compartirá tu visualización, seleccionando el formato, diseño e interactividad más adecuados para garantizar una experiencia óptima para tus espectadores.

4.Conoce la historia que quieres contar con los datos

Para tener éxito en un nuevo rol en visualización de datos, es esencial priorizar la comprensión de la historia que hay detrás de los datos y la creación de representaciones visualmente atractivas. En mis proyectos, he hecho hincapié en la importancia de la estética de las visualizaciones, asegurándome de que los colores, las representaciones y los diseños sean intuitivos y fácilmente interpretables. Al centrarme en la estética y la usabilidad, mi objetivo es ofrecer visualizaciones de datos que comuniquen información de manera efectiva y fomenten la toma de decisiones fundamentadas. Mantenerse al día con las tendencias de la industria y perfeccionar constantemente las técnicas también son aspectos cruciales para el éxito en este campo.

La visualización de datos no se limita únicamente a cómo presentar la información, sino también a por qué mostrarla. Es esencial tener claro qué historia deseas contar con tus datos, qué mensaje pretendes transmitir y qué acción aspiras a inspirar en tu audiencia. Además, debes comprender cómo estructurar tu relato, utilizando elementos narrativos como contexto, conflicto y resolución, así como elementos visuales como color, forma, tamaño y animación para respaldar tu narrativa. Herramientas como guiones gráficos, bocetos o esquemas pueden ser útiles para planificar tu historia y probar tu visualización, permitiendo recibir comentarios, realizar iteraciones y evaluaciones para perfeccionar tu narrativa visual.

5. Compromiso con la Ética

La visualización de datos conlleva responsabilidades éticas. Garantice la precisión e integridad de los datos que está visualizando. Sea transparente sobre cualquier suposición o limitación. Evite visualizaciones engañosas que puedan malinterpretar o tergiversar los datos.

La visualización de datos no solo implica dominar habilidades técnicas, sino que también conlleva una responsabilidad moral. Es crucial saber cómo utilizar la visualización de datos de manera ética, honesta y transparente. Esto implica estar alerta a cuestiones éticas comunes, como la calidad, la privacidad, el sesgo, la manipulación y la interpretación de los datos.

Para garantizar la integridad y la confiabilidad de los datos, se pueden emplear herramientas como fuentes de datos, documentación, anotaciones y verificación de datos. Asimismo, para proteger la privacidad y la seguridad de los datos, se pueden utilizar herramientas como licencias, consentimiento, anonimización y cifrado de datos.

Además, es esencial seguir las mejores prácticas y estándares éticos en visualización de datos. Para ello, se pueden utilizar herramientas como estándares, pautas, principios y códigos de datos, que permiten adherirse a normas de conducta y asegurar una práctica responsable y ética en el uso de los datos.

6. Entorno y comunidad de analistas de datos.

La visualización de datos, como la mayoría de las disciplinas de datos, se beneficia mucho del poder de la comunidad y de la fuente colectiva de ideas. En mi experiencia, comunidades como SQL, Power BI, Excel y otros, son clave para convertirse en un profesional de visualización de datos.

Entonces, podríamos asegurar que la visualización de datos es inherentemente colaborativa. Es crucial saber cómo colaborar con otros, aprender de sus experiencias y compartir conocimientos dentro de la comunidad de visualización de datos. Para ello, es necesario saber cómo encontrar, unirse y contribuir a esta comunidad, tanto en línea como fuera de línea.

Existen diversas herramientas que facilitan esta colaboración, como las redes sociales, blogs, podcasts, boletines informativos y foros, que permiten seguir, conectarse e interactuar con otros profesionales, expertos y entusiastas de la visualización de datos. Además, es importante aprovechar eventos como reuniones, talleres, conferencias y hackatones para asistir, participar y presentar trabajos en el ámbito de la visualización de datos, lo que permite establecer contactos, compartir ideas y contribuir al avance de la disciplina de manera colaborativa.

Siempre he dicho que no en todos los casos hay que “reinventar la rueda”. Quizá nos hemos dado cuenta ya de ello, pero a menudo un analista de datos tiende a tratar de descubrir como realizar algo, que honestamente, no genera valor en nuestra profesión, mas si esta ya fue resuelta anteriormente.

7. Otras importantes consideraciones

Además de los puntos antes destacados, creo que es importante conocer la estructura y realidad de cada empresa u organización, y el proceso de desarrollo de un Dashboards para indicadores clave que adoptado en las mismas. Con este conocimiento, podremos descubrir qué es lo más valorado en la (¿es el diseño? ¿los insights generados? ¿la entrega rápida? etc.) y podrá centrarse en lo que es realmente importante para la empresa u organización en cuestión.

Antes de cualquier incursión en la realización de visualizadores de datos (Dashboards o cualquier otra cosa), debemos tener muy presentes la comunicación entre nuestros socios de proyecto. Es bueno escuchar ampliamente lo que los demás tienen que decir, además de ser asertivos en lo que nosotros también queremos expresar. Las ideas están por querer, pero una idea consolidada es el arma más potente para la resolución de problemas.

Conclusiones

En conclusión, la profesión de Analista de Datos o Business Intelligence Analyst es una carrera altamente demandada y en constante crecimiento en el panorama actual. Los analistas de datos desempeñan un papel fundamental en la transformación de datos crudos en información significativa y acciones estratégicas para las organizaciones.

Los analistas de datos ayudan potentemente a las organizaciones a tomar decisiones fundamentadas y estratégicas basadas en datos, lo que les permite mantenerse competitivas en un mercado cada vez más impulsado por la información. Al convertir datos en conocimiento accionable, los analistas de datos tienen el poder de generar valor añadido para las empresas, identificando oportunidades de mejora, optimizando procesos y maximizando el rendimiento empresarial.

La profesión de analista de datos requiere una combinación única de habilidades técnicas, analíticas y de negocio. Los profesionales en este campo deben ser versátiles y capaces de trabajar en equipo con diferentes áreas de la empresa.

Por otra parte, la tecnología y las herramientas en el campo del análisis de datos están en constante evolución. Es por eso por lo que los analistas de datos deben mantenerse actualizados sobre las últimas tendencias, herramientas y técnicas para seguir siendo efectivos en su trabajo, si quieren prevalecer vigentes a lo largo de los años.

Los analistas de datos tienen un impacto trasversal, ya que no solo trabajan en el ámbito empresarial, sino que también pueden desempeñar un papel importante en otros sectores, como la salud, el gobierno, la educación, entre otros, contribuyendo al avance y la mejora de la sociedad en general.

Bibliografía

Data Science for Business