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Habilidades para una exitosa carrera como analista de datos

Habilidades para una exitosa carrera como analista de datos

14.04.2021 Nicolas Buchholz



¿Te gustaría analizar y planificar una base de datos pero no te interesa llegar a convertirte en un científico de datos? ¿Eres reflexivo, creativo y curioso? Entonces ser analista de datos, o también un denominado visualizador de datos o narrador de datos, te va como anillo al dedo.

No todo el mundo está interesado en codificación, matemáticas y estadística. Asimismo, la pasión de trabajar con datos, explorar los conocimientos ocultos en los datos y presentar estos conocimientos de una manera simple y comprensible puede ser algo que llame la atención, o bien, que ya sepas que es una de tus habilidades. Por ello, en este artículo te hablaremos sobre herramientas y recursos necesarios para convertirte en analista de datos.

Habilidades técnicas

Un analista de datos no necesita conocimientos de informática o matemáticas. Puedes adquirir las habilidades técnicas necesarias para este puesto incluso si no cuentas con antecedentes técnicos. Pero repasemos la continuación de la lista de las habilidades técnicas clave necesarias para desempeñar el papel de analista de datos:

Programación

El nivel de experiencia en codificación requerido para un analista de datos no es tan alto como el de un científico de datos. Debes tener la capacidad de explorar y analizar grandes conjuntos de datos. Esto se logra mediante herramientas de visualización de datos como Power BI y Tableau. Sin embargo, no todas las empresas pueden permitirse comprar estas herramientas. Por lo tanto, la opción omnipresente es usar Python y sus extensas bibliotecas de visualización de datos. Python es la mejor opción para cualquier persona nueva en la codificación.

programar con python

Es muy fácil de aprender y es el lenguaje de programación más utilizado en ciencia de datos. Llegarás a administrar con habilidades básicas de Python y dominar las bibliotecas clave necesarias para este rol, que incluye Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy y Scikit Learn. Además, aquí tienes 5 razones por las que aprender a programar desde ayer.

El conocimiento básico de SQL también es útil, ya que te dará control sobre el acceso a los datos de varias fuentes. Comprender la recuperación e integración de datos te ayudará a administrar bien los datos. Por lo que las 4 razones por las que aprender SQL te servirán.

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Herramientas

Las herramientas de visualización de datos son las que impulsan la mayoría de las funciones de los analistas de datos. Dominar estas herramientas no requiere de conocimientos técnicos. La mayoría de estas herramientas funcionan haciendo clic y arrastrando. El aspecto importante es comprender las diversas funcionalidades necesarias para analizar y visualizar datos utilizando estas herramientas.

Según el Cuadrante Mágico 2020 de Gartner, las principales herramientas de análisis e inteligencia empresarial del mercado son Power BI y Tableau. Así, se puede aprender a usar ambas o concentrarse en una y obtener el dominio. Ambas herramientas tienen versiones gratuitas en la nube disponibles que tienen la mayoría de las funciones necesarias para el análisis de datos. Tan solo necesitarás un poco de esfuerzo para adquirir experiencia hasta alcanzar un nivel avanzado del uso de estas herramientas, que incluyen varios cálculos, fórmulas, desarrollo de visualizaciones personalizadas y corte de datos. Por lo tanto, es fundamental dominar a fondo al menos una de estas herramientas.

Excel es otra herramienta de análisis de datos ampliamente utilizada, pero subestimada por su capacidad. Sus características están al mismo nivel que las de Power BI, ya que Microsoft ha incorporado la mayoría de las herramientas de Power BI, como el editor de Power Query, a Excel. Hay muchas características de Excel, como creación de tablas dinámicas, fórmulas para la manipulación de datos y gráficos para la visualización que se utilizan de manera efectiva para desarrollar cuadros de mando muy destacables.

Conocimiento del entorno

Implica comprender el entorno comercial de los clientes, la competencia y el futuro previsible general de la empresa. Cada analista de datos debe dedicar suficiente tiempo a adquirir el conocimiento del entorno relacionado con el planteamiento del problema. Esto te proporcionará la habilidad de comprender el problema desde diferentes perspectivas y encontrar la mejor solución posible.

Habilidades blandas (Softskills)

El analista de datos requiere más competencia en habilidades blandas, o softskills, en comparación con un científico de datos, ya que sobre este recae presentar de manera efectiva el resultado del análisis de datos a un panel con todas sus partes interesadas importantes, tal y como hace un gerente o un proveedor.

Contar con las habilidades blandas esenciales para convertir la información técnica en un elemento de acción no técnico y fácil de entender es esencial. Así, debes presentar con confianza sus hallazgos, también como soluciones a través de una presentación visual, atractiva y remarcable.

Estas son algunas de las áreas de enfoque clave necesarias para este puesto:

Storytelling

El panel que consta de todos los gráficos y datos no es suficiente si es simplemente colorido y agradable de ver. Cada elemento del tablero debe transmitir un mensaje y unas conclusiones con una historia basada en soluciones para las partes interesadas. Así, debe tener la capacidad de transmitir una historia de sus hallazgos sin confundir al usuario. Su historia debe ser concisa, simple y resaltar con precisión el área del problema.

Presentación

"Una imagen vale más que mil palabras" es un dicho popular que enfatiza la importancia de las imágenes. Un analista visual sabe exactamente el tipo de gráficos que debe usar para sus análisis o gráficos de comparativas de datos. Por ello, el tablero utilizado para la presentación no debe ser un caos de figuras y elementos visuales que sea difícil de comprender para el usuario final. Su presentación debe dirigir la atención de las partes interesadas a las áreas de enfoque clave en los datos.

habilidades de un analista de datos

Comunicación

Tener buenas habilidades de comunicación, oral y escrita, es muy importante, ya que comunicar los resultados y cómo éstos ayudan a los clientes a mejorar las ganancias es crucial. Por ello, requiere de mirar el problema desde diferentes puntos de vista. El pensamiento estructurado es clave para esto, por otro lado, formular preguntas continuamente es uno de los aspectos más importantes para prosperar en este rol. Un analista de datos debe ser curioso y estar siempre aprendiendo.

Como ya hemos mencionado, tener solo conocimientos técnicos no es suficiente para este rol. El pensamiento analítico y la capacidad de representar números en patrones es primordial. Además, el papel de analista de negocios se está fusionando con el de analista de datos, y los primeros son uno de los profesionales más solicitados. Entonces, aprovechando esta oportunidad, es el momento adecuado para las personas que desean realizar la transición a este campo desde la profesión de marketing, ventas o administración.

En tu caso, tanto si acabas de salir de la universidad como si eres un veterano en tu sector, las perspectivas de comenzar tu carrera como analista de datos, o de hacer la transición a este puesto, es muy posible con el equilibrio adecuado entre habilidades técnicas y sociales.

Para conocer tus habilidades o hacerlas más visibles, te recomendamos utilizar plataformas de internet como la galería de Tableau. Además, Tableau tiene una gran comunidad en línea que es muy activa y aprenderás muchas cosas.

Conclusión

Tras nuestra explicación y revisión de los puntos clave para convertirse en un analista de datos exitoso, toca que te concentres en tus deficiencias y llegues a dominar esas habilidades necesarias. Al ser un campo muy competitivo, también te recomendamos desarrollar paneles de control interesantes mediante Tableau, Power BI o Excel y compártelos en LinkedIn para destacarte y presentarte a empleadores potenciales.





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