Guía básica para ser Data Analyst

Con está guía básica para ser Data Analyst lograrás entender con mayor claridad el mundo de los datos que está en constante crecimiento, y con él, la demanda de profesionales especializados en data.

¿Qué es un Data Analyst?

Data Analyst es una de las profesiones emergentes más importantes del futuro, además de ser una de las profesiones mejor pagadas en la actualidad debido a la alta demanda de este tipo de perfiles por parte de las empresas.

El trabajo de estos profesionales consiste en hacerse preguntas de negocio, recopilar datos, identificar información útil de los datos y estructurar sus hallazgos en cuadros de mandos fáciles de leer.

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

¿Qué hace un Data Analyst?

El analista de datos o Data Analyst recopila, limpia e interpreta conjuntos de datos, a fin de que se traduzcan a información útil para el negocio, a través de informes o visualizaciones. El analista de datos extrae información de los datos para ayudarle a tomar decisiones inteligentes.

Establece estrategias empresariales a través de los datos es posible gracias al data analyst, la persona encargada de recopilar y analizar datos con el objetivo de encontrar nuevas oportunidades dentro del sector.

Rubros de 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.

Habilidades indispensables para un Data Analyst

Los analistas de datos deben estar equipados con dos grandes grupos de habilidades, a saber:

• Habilidades analíticas y de negocio

Al trabajar con enormes cantidades de datos, los analistas deben poder utilizar herramientas y estrategias para obtener resultados eficientes en tiempos óptimos. Algunas habilidades analíticas incluyen:

• • Gestión de proyectos.
  • Dominio avanzado de hojas de cálculo (Excel o Google Sheets).
  • Manejo de programas de Business Intelligence como Microsoft Power BI, QlikSense o Tableau.
  • Nociones de marketing.
  • Contabilidad o habilidad para los números.
  • Capacidad de trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos.
  • Experiencia en visualización de datos.

• Habilidades blandas

Luego, están las habilidades de comunicación o habilidades blandas que necesita un analista de datos. Muchas veces los analistas deben presentar los hallazgos a través de un informe o una presentación, lo que significa exponer la información de forma clara y amena a los departamentos interesados. Algunas habilidades blandas que utilizan los analistas de datos incluyen:

• • Habilidades de comunicación, colaboración y presentación.
  • Resolución de conflictos.
  • Investigación.
  • Afinidad por los números.
  • Mentalidad analítica.
  • Enfoque metódico y lógico.
  • Atención a los detalles.
  • Organización y buena gestión de tiempo para cumplir con los plazos.
  • Conocimiento comercial o perspicacia para hacer negocios.

¿Cómo convertirse en un Data Analyst?

Ya que hemos visto qué hace un analista de datos, es buen momento para saber cómo convertirse en uno. En ese orden, presentaremos a continuación una hoja de ruta que puede ayudar a cualquiera a conseguir un primer trabajo o posición como analista de datos.

1. Tener un plan de aprendizaje

Para conseguir un trabajo como analista de datos, primero debes crear un plan de aprendizaje. Esto implica trazarte metas en un plazo específico. Deberás aprender nuevas habilidades y estrategias que tomarán tiempo y requerirán del mejor esfuerzo y disposición. Por tanto, para no desanimarte a mitad de camino, es importante la planeación y demarcación de objetivos específicos.

2. Obtener conocimiento y habilidades

Hace apenas unos años, para trabajar en el campo del análisis de datos la carrera universitaria era un requisito. Ahora mismo no es excluyente, aunque puede ser una buena idea. Para cumplir con el objetivo de interpretar datos, es necesario que se te den muy bien los números, como ya vimos en el conjunto de habilidades.

Además de esto, hay que tener una mente inquisitiva, buenas habilidades de gestión y organización, así como la perspicacia en los negocios, que puede definir tu éxito como analista.

3. Saber utilizar las herramientas fundamentales

Para quien se inicia en el mundo del análisis de datos, es fácil sentirse abrumado por la gran cantidad de herramientas. Si te preguntas ¿qué debo aprender? La sugerencia es empezar por las hojas de cálculo, como Excel o Google Sheets. Al conocer estas herramientas podrás empezar a hacer análisis de datos rápido y con poco trabajo.

Lo siguiente es aprender acerca de las bases datos, la primera, y la más utilizada, es SQL.

Asimismo, para convertirte en un buen profesional debes conocer muy bien las herramientas de inteligencia de negocios o herramientas de BI. Diferentes empresas utilizan diferentes herramientas, pero Power BI, QlikSense y Tableau suelen ser las más comunes.

Finalmente, los analistas de datos mejor equipados saben programar. Si bien no es un requisito, es un plus para conseguir cualquier trabajo o posición. Python y R son los lenguajes de programación más utilizados, y quien tiene maestría en su utilización, pueden adentrarse en el mundo de la ciencia de datos.

¿A qué puedo aspirar después de ser Data Analyst?

Si quieres convertirte en un científico de datos más que solo en un analista de datos, saber programar sí es indispensable.

El análisis de datos puede parecer un universo desconocido e insondable cuando apenas estás comenzando. Manejar enormes cantidades de datos y conocer todo lo que puedes hacer con un gran número de herramientas puede abrumarte y hacerte sentir agobiado. Pero si eres paciente y aprendes un paso a la vez, poco a poco te sentirás más cómodo y notarás como todo lo aprendido empieza a tener sentido.

En conclusión:

¡El mundo de la ciencia de datos es enorme! Así como lo ves, hay muchos perfiles. Es por ello que mientras más conocimientos tengas en habilidades técnicas, lenguajes de programación, marketing digital y digitalización en general, mayores serán tus probabilidades de escalar en uno de estos puestos tan competidos hoy en día.

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