Por qué estudiar Data Analytics y qué puedo hacer siendo analista de datos

Una guía para que descubras de qué se trata este campo de estudios y qué necesitas para ser parte.

El rol del Data Analyst, una profesión en creciente demanda, se centra en convertir la gran cantidad de datos digitales en insights útiles para las empresas. Estos datos, generados por acciones en línea, necesitan ser organizados y analizados para mejorar operaciones y decisiones empresariales.

Antes de adentrarnos en las funciones de un analista de datos, es importante entender conceptos clave como la diferencia qué son los datos.

¿Qué son los datos?

Los datos son hechos o eventos registrados que, sin un contexto, no tienen significado. Se generan constantemente, especialmente en la era de los smartphones y el Internet de las Cosas (IOT). Se estima que la producción de datos digitales alcanzará 2.142 zettabytes en un futuro cercano, lo que pone en evidencia la necesidad de su correcta gestión y análisis en manos de profesionales afines a este campo.

La toma de decisiones basada en datos o Data Driven Decision Making (DDDM) permite establecer parámetros objetivos y medibles, evitando apoyarse en la intuición. Los datos por sí solos son como piezas dispersas de un rompecabezas, mientras que la información es un conjunto organizado de estos datos, útil para la toma de decisiones. El conocimiento, a su vez, surge de la combinación de experiencias e información.

Un Analista de Datos se encarga de recopilar, organizar, clasificar y analizar datos para luego crear informes estratégicos que faciliten la toma de decisiones. Las tareas específicas incluyen la recopilación, limpieza, modelación e interpretación de datos, así como el desarrollo de soluciones predictivas y la presentación de resultados.

Para ser un Analista de Datos eficaz, se requieren habilidades analíticas y de comunicación, como la capacidad de gestionar proyectos, dominar herramientas tecnológicas como SQL, y la habilidad para trabajar en equipo y comunicar información compleja de forma sencilla.

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La diferencia entre Análisis de Datos y Ciencia de Datos radica en que el primero se enfoca en procesar datos para resolver problemas actuales, mientras que la Ciencia de Datos, incluyendo big data y machine learning, se orienta hacia la predicción de comportamientos futuros. Los lenguajes de programación como Python y SQL son esenciales en ambos campos.

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¿Cuál es la función específica de un Analista de Datos?

Un analista de datos se especializa en recoger, agrupar, organizar y categorizar datos recabados mediante sistemas o estructuras predefinidas. Una vez procesados, su rol implica la creación de informes estratégicos que faciliten y fundamenten las decisiones organizacionales.

Ser un analista de datos requiere una combinación de curiosidad, habilidad para resolver problemas, y profundos conocimientos en matemáticas, estadística y tecnología, siendo una profesión altamente demandada por las empresas para optimizar sus procesos y decisiones.

Te contamos qué hace un data analyst en detalle:

• Recopilación de datos: Es el paso inicial en el que el Analista de Datos busca y organiza la información. Los datos pueden ser obtenidos de diversas fuentes, incluyendo encuestas y actividades en sitios web.
• Depuración de Datos: Consiste en la eliminación de errores y duplicados.
• Modelación de Datos: Implica crear y categorizar estructuras de datos.
• Interpretación de Datos: Se enfoca en identificar patrones para solucionar problemas específicos, lo que resulta en información valiosa para la empresa y sus clientes.
• Elaboración de Soluciones: Después de identificar problemas, se desarrollan modelos predictivos para seleccionar la mejor solución.
• Presentación de Resultados: Incluye la comunicación de los hallazgos a través de visualizaciones gráficas y la entrega de informes a los departamentos correspondientes.

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¿Cuáles son los conocimientos y habilidades esenciales para ser un buen Analista de Datos?

Para destacar como Analista de Datos, se requiere una combinación de capacidad analítica, habilidades en razonamiento lógico, atención al detalle y comprensión del negocio en el que se manejan los datos.

El dominio de la estadística es crucial para el análisis descriptivo y diagnóstico de la información. Además, es fundamental tener un buen conocimiento de herramientas tecnológicas como SQL y programas de visualización de datos. Además, la capacidad de colaborar y comunicarse efectivamente con otros equipos dentro de una organización es vital para que la información derivada de los datos sea útil y aplicable en todos los niveles.

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¿Qué lenguajes de programación son fundamentales en la Ciencia y Análisis de Datos?

Para el análisis de datos, especialmente en grandes volúmenes, se requiere el uso de herramientas tecnológicas avanzadas más allá de soluciones simples como las hojas de cálculo. En los campos de la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos, lenguajes de programación como Python, R y Julia son esenciales para modelar y dar forma a los datos.

Estos se usan junto con lenguajes para la gestión de bases de datos, como SQL, lo que facilita la selección, organización y transformación de los datos en información valiosa.

¿Cuál es el rol de Python en el Análisis de Datos y la Ciencia de Datos?

Python es un lenguaje de programación de código abierto altamente preferido por su facilidad de lectura y aprendizaje, atribuido a su sencilla sintaxis. Esta facilidad lo convierte en el lenguaje idóneo para el manejo de Big Data, permitiendo tanto la fácil interpretación como la realización de operaciones complejas.

Su popularidad también ha fomentado una amplia comunidad de soporte, beneficiosa para aquellos que inician en Python.

En cuanto a SQL, este lenguaje es esencial para la manipulación de bases de datos. Su utilidad radica en la capacidad de organizar, modificar y recuperar datos, convirtiéndolo en un lenguaje clave en la relación y análisis de conjuntos de datos. SQL es particularmente útil en el procesamiento de Big Data y en la aplicación de Machine Learning.

Finalmente, tanto en el Análisis de Datos como en la Ciencia de Datos, se requiere de un enfoque meticuloso y un pensamiento lógico e innovador para transformar grandes volúmenes de datos en información significativa y accionable para la toma de decisiones en negocios.

¿Cuál es el perfil de un Analista de Datos?

Si te interesa el análisis de datos debido a su creciente demanda en el mercado laboral, es probable que te preguntes qué habilidades y conocimientos son necesarios para sobresalir en esta profesión. Aquí describimos los requisitos fundamentales para ser un Analista de Datos:

• Competencia en matemáticas para el análisis de datos.
• Formación en Ciencias de la Computación o áreas relacionadas.
• Dominio de programas para la extracción de datos.
• Habilidad en el uso de software de visualización de datos.
• Conocimientos en lenguajes como Python, SQL y Oracle.
• Capacidad para colaborar eficazmente en equipo.

Además, hay algunas soft skills que los recruiters están mirando:

• Curiosidad: Fundamental para la exploración y el análisis profundo de los datos.
• Resolución de problemas: Esencial para abordar y solucionar desafíos a tiempo.
• Afición por los números: Imprescindible tener un entendimiento sólido de matemáticas y estadística.
• Solución de problemas técnicos: No solo se limita al análisis numérico, sino que también implica enfrentar y resolver cuestiones técnicas.
• Adaptabilidad: La habilidad para trabajar en distintos sectores dentro de una organización.

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