¿Qué es un Data Analyst y qué skills necesita para triunfar?

¡Las carreras digitales son cada vez más demandadas y deseadas en el mundo entero, y los data Analyst son uno de ellos!

No es ningún secreto que vivir de la red es escalable y sostenible en el tiempo, pero, (que nunca puede faltar un pero), SÍ o SÍ tienes que estar preparado para afrontar puestos de trabajo cada vez más competidos. 

Por lo que tienes que estar al día con todos los perfiles para saber de qué manera formarte, aún más si trabajas en el marketing digital y sectores tecnológicos… Hay vida más allá del community, el social media y el content manager… 

Imagina la estructura de una empresa en la que hay una red de colaboradores y trabajadores que no ves, pero que existe y el Data Analyst forma parte de ella. 

Pero, ¿qué hace exactamente un Data Analyst? Es justo eso lo que intentaremos explicarte esta vez.

¿Qué es un Data Analyst o analista de datos?

El Data Analyst es el especialista en el análisis de datos en el campo tecnológico. Es quien examina enormes cantidades de información para crear, desarrollar y ejecutar estrategias para el desarrollo empresarial y la gestión estratégica.

Además, el Data Analyst «traduce» estos análisis en información valiosa para la compañía y sus estrategias de crecimiento y resolución de problemas.

¿Qué hace exactamente un Data Analyst?

Estas son las tareas de un Data Analyst:

• Recopilar datos a través de herramientas y procedimientos especializados.

• Juzgar el rendimiento de las estrategias existentes.

• Detectar y solucionar problemas técnicos y errores en los procesos de trabajo.

• Crear reportes especializados a partir de los datos recopilados.

• Traducir los datos existentes en posibles cursos de acción para las empresas y sus respectivos departamentos.

• Presentar sus análisis a empresas, clientes, ejecutivos, stakeholders, y desarrolladores y compañeros de equipo.

• Desarrollar estrategias a partir del análisis de datos.

¿Qué estudiar para ser Data Analyst?

Muchos especialistas en Data Analyst tienen grados en matemáticas, estadística o economía. Sin embargo, gracias a la gran versatilidad de este puesto y a su inmensa demanda, las empresas también han ganado interés en otros perfiles relacionados.

Los profesionales en ingeniería de software, programación, administración y project management son solo algunos de ellos.

Hoy en día, ya no es necesario haber estudiado alguna de estas carreras para empezar.

Por otra parte, el Data Analyst es una de las ramas de Data Science, uno de los sectores más prometedores de la actualidad. Por tanto, puedes estudiar el análisis de datos como carrera. 

Si ya posees cualquiera de las carreras ya mencionadas o alguna carrera relacionada, puedes optar por una formación en Data Analytics –como nuestro bootcamp en Data Science– y convertirte en todo un especialista.

Las 7 habilidades técnicas indispensables para un Data Analyst

Estas son las habilidades que todo analista de datos debe tener:

1. Saber interpretar y representar los datos

Esta es la habilidad indispensable no solo para los analistas, sino para todos los especialistas en la ciencia de datos.

Consiste en saber cómo interpretar, ilustrar y representar datos por medio de gráficas y otras herramientas visuales, como los mapas.

La visualización de datos es indispensable para simplificar el análisis de información. Con esta habilidad, los analistas pueden presentar sus análisis en recursos visuales mucho más fáciles de entender. Incluso, para quienes jamás habían escuchado del análisis de datos.

2. Detectar, filtrar y eliminar errores de una base de datos

Este podría llamarse «el trabajo sucio» entre los Data Analyst, por lo que también se considera una habilidad imprescindible.

El Data Cleaning consiste en detectar, filtrar, modificar y eliminar errores dentro del análisis y la base de datos. En palabras simples, mientras mejores sean los datos, mejor funcionarán los algoritmos. De hecho, aquí se concentra la mayor parte del trabajo de los especialistas en datos.

3. Saber de estadística

La estadística es la base del análisis de datos. Es fundamental para detectar sesgos analíticos y estadísticos. 

También para conseguir errores algorítmicos, problemas de lógica base y determinar y reducir márgenes de error. Y por supuesto, realizar gráficas y presentaciones visuales de manera efectiva.

4. Tener conocimientos de álgebra lineal y cálculo

El manejo de matemáticas avanzadas, álgebra, cálculo y el razonamiento analítico y numérico son esenciales para este rol.

Puedes aventurarte en este mundo sin conocimientos matemáticos tan sólidos. Pero si quieres desarrollarte en este rubro y aspirar a los niveles más altos, las matemáticas avanzadas serán indispensables.

Tanto el álgebra lineal como el cálculo son la base para la creación de scripts, logaritmos y algoritmos avanzados. A su vez, para el desarrollo de bases de datos, implementación e integración con otros set de datos o herramientas.

5. Saber manejar los datos

Esta habilidad reúne las estrategias, técnicas, buenas prácticas y herramientas para la administración de datos.

En este campo, al manejar cantidades inconmensurables de información, la organización y el buen manejo de datos es la columna vertebral del Data Analysis. Por tanto, este es un requisito no negociable.

6. Dominar el Machine Learning

Con el indetenible crecimiento de la inteligencia artificial y su relevancia en este sector, esta habilidad está ganando mucha relevancia entre los empleadores.

El machine learning, por definición, no es una habilidad crucial para el análisis de datos, pero sí una aptitud fantástica para sobresalir entre otros candidatos. 

Una apuesta segura si buscas distinguirte de otros especialistas.

7. Dominar las herramientas de gestión de proyectos

Un analista debe lidiar con muchos proyectos, a veces simultáneamente. Como especialista, tienes que saber cómo gestionar tus proyectos para multiplicar tu eficiencia y productividad. 

Herramientas como Notion, Airtable, Zendesk o Trello son bastante útiles. El manejar este tipo de herramientas también te ayudará a sincronizarte con otros equipos, tales como equipos de software development, marketing y product development.

Soft Skills para Data Analytics

1. Dotes de comunicación

Gran parte de este trabajo es saber cómo ilustrar y traducir los análisis de datos y presentarlo a tus clientes, jefes, colaboradores y colegas. De hecho, la capacidad de presentar reportes en palabras claras, concisa y fáciles de entender es una de las aptitudes más deseables en las ofertas de empleo para este rol.

Y si quieres convertirte en un Data Analyst excepcional, también tienes que ser capaz de trabajar en equipo. Y también, trabajar con especialistas de otros sectores. 

2. Una buena gestión de tiempo

Habilidad fundamental en cualquier ámbito profesional. Sin embargo, en muchos casos, los Data Analysts deben manejar los reportes de varias compañías y departamentos simultáneamente. 

3. Pensamiento crítico y resolución de problemas

Porque no todo es matemático. Encerrarte en las matemáticas puede impedirte ver otros tipos de problemas, tales como sesgos estadísticos o problemas de gestión. Al contrario, un profesional que sepa ver más allá de datos, métricas y cifras para entender cómo se acoplan al mundo real es invaluable.

El pensar fuera de la caja es una habilidad crucial para la resolución de problemas, y una de las aptitudes más deseadas en este campo. 

Lenguajes de programación imprescindibles 

Veamos cuatro de los mejores –pero no los únicos– lenguajes de programación para este rol:

1. SQL

Este es el lenguaje más usado en el mundo de las bases de datos, y se considera el lenguaje estándar para el Data Analyst. 

Este lenguaje se basa en el álgebra y el cálculo relacional para realizar consultas. Fue creado para diseñar, desarrollar, manejar, optimizar, respaldar y recuperar bases de datos desde cero.

Además, es la base de la mayoría de modelos y protocolos de arquitectura de datos, desarrollo y análisis hoy en día.

2. Python

Junto con SQL, Python es uno de los lenguajes preferidos para las bases de datos. De hecho, muchos analistas se especializan netamente en este lenguaje.

Este modelo es más sencillo en comparación a otros lenguajes. Se basa en el código abierto y es bastante versátil para todas las fases de Data Science. 

3. R

R es ideal para manejar base de datos mayores. Posee un amplio repertorio de herramientas e integraciones. Es más difícil de aprender que otros lenguajes, pero por su alta demanda, sí que vale la pena.

4. JavaScript

JavaScript es de los lenguajes de programación más demandados junto a HTML. Además, es la base de los frameworks más populares: React y Angular.

Esta herramienta también es bastante versátil para realizar análisis de datos. Sin mencionar que JavaScript es bastante intuitivo para estas tareas.

Si ya cuentas con experiencia en programación, especialmente con este lenguaje, ya posees una gran ventaja en cuanto al Data Analysis. Además, esa experiencia te ayudará a familiarizarte con otros lenguajes complejos con mucha facilidad.

5 Herramientas FUNDAMENTALES para un Data Analyst

Aunque el número de herramientas para el análisis de datos es gigantesco, hemos reunido algunas de las mejores para facilitarte las cosas, incluyendo:

• Microsoft Power BI: este es el software ideal para modelar, manejar y combinar grandes bases de datos. También es indispensable para Data Scientists.

• MySQL Workbench: un verdadero favorito para los especialistas en datos y posee las mejores reseñas en G2 y Capterra. Funciona para diseñar, modelar, manejar bases de datos y, sobre todo, optimización de SQL e integración de herramientas SQL.

• Excel: una de las herramientas más versátiles para realizar y registrar grandes análisis de datos. Indispensable tanto para analistas de datos en sus inicios como para científicos de datos y estadísticas nivel senior. 

• Posit (Rstudio): este software está completamente enfocado en el análisis y la ciencia de datos por medio de Python y R. Es bastante versátil para análisis complejos y modelaje de datos en ambos lenguajes. 

• Pycharm: excelente aliado para el desarrollo a través de Python, así como para la limpieza y optimización de código. Además, puede integrarse con herramientas JavaScript, HTML/CSS, Node.js y CoffeScript, entre otras. 

¿Dónde trabaja un Data Analyst?

Los especialistas de datos son indispensables en la industria tecnológica, ya sea en equipos de desarrollo como en consultorías privadas. También son fundamentales en agencias gubernamentales de todo tipo, sin mencionar toda el área de la ciberseguridad.

Este rol también ocupa uno de los lugares más altos en la industria bancaria. Y está ganando mucho terreno en el mundo del marketing. Sin mencionar que ya cuenta con mucha fuerza en industria médica y farmacéutica. 

Como Data Analyst, tendrás un sinnúmero de oportunidades en diferentes sectores.

¿Cuánto gana un Data Analyst?

La importancia del análisis de datos hoy en día es COLOSAL. Y con tanta demanda, los sueldos para este puesto son bastante jugosos.

Estados Unidos es el país con la mayor demanda para este rol. Según Indeed, un analista de datos en Estados Unidos recibe en promedio 70.676 dólares al año. Por su parte, según Glassdoor, los Data Analysts en Alemania promedian alrededor de 54.000 euros anuales.

Según Talent, un Data Analyst en España puede ganar en promedio hasta 35.000 euros al año, o 2.917 euros al mes. SIN EMBARGO, los analistas mejor pagados pueden alcanzar un salario de hasta 60.000 euros al año.

¡El mundo de la ciencia de datos es enoorrrrmeeee! Así como lo ves, hay muchos perfiles que se relacionan pero que tienen funciones totalmente distintas. Y es ahí en donde