¿Cuánto tiempo se tarda en ser analista de datos?

Este rango puede explicarse por el hecho de que hay muchos caminos diferentes para una carrera como Analista de Datos de éxito. Tradicionalmente, el punto de partida de muchos profesionales de los datos ha sido una licenciatura en informática (ese es el método de cuatro años), pero cada vez es más frecuente que los Analistas de Datos consigan puestos directamente desde los cursos y bootcamps de análisis de datos, que pueden completarse en tan sólo 10 semanas.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Python?

Aprender los fundamentos de la programación en Python puede llevar entre cinco y diez semanas, aunque esto depende de la experiencia que tengas con los lenguajes de programación y el desarrollo web.

En general, sin embargo, Python puede considerarse muy fácil de aprender, ya que es conocido por su legibilidad y facilidad de uso. También es fácil instalar el lenguaje y ejecutarlo desde cualquier lugar de tu máquina, lo que facilita su aprendizaje por tu cuenta.

¿Valen la pena los cursos de análisis de datos?

Sí, los cursos de análisis de datos son una inversión que cada vez merece más la pena y pueden ayudarte a dominar lenguajes de programación relevantes como Python. Estos cursos acelerados tienen muchas ventajas sobre las titulaciones de cuatro años, ya que permiten un aprendizaje más práctico y el desarrollo de habilidades específicas.

Además, la demanda de profesionales de datos nunca ha sido tan alta y se espera que siga creciendo. Además del número de nuevos puestos que se están creando en el ámbito de la analítica de datos -que se cuentan por millones-, los empresarios también recompensan la formación actualizada en materia de datos de sus empleados actuales, asegurándose de que se mantienen al día con el ritmo del cambio.

Los salarios de los puestos de datos ya se comparan favorablemente con los de otras carreras tecnológicas, pero incluso si ya trabajas en el campo de los datos, mejorar tus habilidades y obtener nuevas especializaciones podría aumentar tu salario

No obstante, cabe destacar que, aunque los analistas de datos se incorporan a este campo desde una amplia gama de formaciones y experiencias, estos puestos requieren un cierto nivel de habilidad técnica y un buen conocimiento de varios lenguajes de programación. Aunque especializado, sigue siendo un campo muy exigente desde el punto de vista técnico. En otras palabras, prepárate para aprender durante toda la vida, ya que el sector cambia rápidamente.

Trayectoria profesional de analista de datos

El analista de datos puede ser un puesto de entrada, y los nuevos analistas de datos suelen entrar en este campo nada más salir de la escuela. Muchos analistas de datos también se incorporan al análisis de datos desde un campo relacionado, como los negocios, la economía o incluso las ciencias sociales, normalmente actualizando sus conocimientos a mitad de carrera a través de un curso de análisis de datos o un campamento de entrenamiento.

Independientemente de cómo hayan llegado hasta aquí, los nuevos científicos de datos suelen empezar por aprender un lenguaje como R o SQL. A partir de ahí, tienen que aprender a crear bases de datos, realizar análisis básicos y generar visualizaciones con programas como Tableau. No todos los Analistas de Datos tendrán que saber hacer todas estas cosas, pero deben ser capaces de realizar todas estas tareas si esperan progresar en su carrera.

La trayectoria profesional de un Analista de Datos depende del sector en el que trabajes. Dependiendo del sector y del tipo de trabajo que realices, puedes optar por aprender Python o R, convertirte en un profesional de la limpieza de datos o concentrarte en la construcción de modelos estadísticos complejos.

También puedes aprender un poco de todo, lo que puede ayudarte a asumir una posición de liderazgo y progresar hacia un título de Analista de Datos Senior. Con una experiencia lo suficientemente amplia y profunda, un Analista de Datos Senior puede asumir un papel de liderazgo supervisando a un equipo de otros Analistas de Datos. Con una formación adicional, los Analistas de Datos también pueden estar en una posición fuerte para pasar al puesto más avanzado de Científico de Datos.

Puestos de trabajo en Análisis de Datos

Hay tres subcampos principales de empleos en el ámbito de los datos, a saber, Analista de Datos, Científico de Datos e Ingeniero de Datos, y todos ellos son títulos de empleo en sí mismos; también puedes pensar en ellos como las tres categorías principales en las que se encuadran la mayoría de los empleos en el ámbito de los datos. Y hay muchas permutaciones de estos puestos, la mayoría de las cuales constituyen una evolución de uno de estos roles (por ejemplo, el avance de Ingeniero de Datos a Arquitecto de Datos) o una especialización dentro de ellos, a menudo basada en el sector (como la especialización de Analista de Datos a Analista de Inteligencia Empresarial).

Veamos con más detalle algunos puestos de trabajo de datos habituales:

Analista de datos

Como su nombre indica, los analistas de datos analizan los datos, pero ese breve título sólo capta una pequeña parte de lo que los analistas de datos pueden conseguir en realidad. Por un lado, los datos rara vez empiezan en una forma fácil de usar, y normalmente son los Analistas de Datos los que se encargan de identificar el tipo de datos que se necesitan, recopilarlos y reunirlos, y luego limpiarlos y organizarlos, convirtiéndolos en una forma más utilizable, determinando lo que el conjunto de datos contiene realmente, eliminando los datos corruptos y evaluando su exactitud. Luego está el análisis propiamente dicho: utilizar diferentes técnicas para examinar y modelar los datos, buscar patrones, extraer el significado de esos patrones y extrapolarlos o modelarlos. Por último, los analistas de datos ponen sus conocimientos a disposición de los demás presentando los datos en un panel o base de datos al que otras personas puedan acceder, y comunicando sus conclusiones a los demás mediante presentaciones, documentos escritos y tablas, gráficos y otras visualizaciones.

Arquitecto de datos

Los arquitectos de datos se encargan de construir el ecosistema en el que se desarrolla la ciencia de los datos, diseñando de forma integral la infraestructura general de sistemas y plataformas, bases de datos y aplicaciones en las que confían los administradores y analistas. También mantienen y mejoran estos sistemas según sea necesario. En resumen, un arquitecto de datos gestiona las formas en que una organización puede utilizar sus datos.

Arquitecto de empresa

Los Arquitectos de Empresa ocupan la intersección entre la planificación estratégica de una empresa y sus sistemas tecnológicos, trabajando para comprender los objetivos reales y abstractos de la empresa, traducirlos en una estrategia de desarrollo y, por último, ejecutar un programa que garantice que el uso de la tecnología por parte de la empresa fomente esos objetivos. En resumen, es un puesto de investigación intensiva centrado en asegurarse de que la empresa tiene las herramientas tecnológicas que necesita para tener éxito.

Arquitecto de aplicaciones

Los arquitectos de aplicaciones se ocupan de las aplicaciones específicas que se utilizan en los sistemas de datos de una empresa o de otro tipo; diseñan estas aplicaciones desde la infraestructura hasta la interfaz, las construyen y las ponen en marcha, y luego hacen un seguimiento de cómo interactúan los usuarios con ellas para introducir mejoras a lo largo del tiempo. Los arquitectos de aplicaciones reúnen las piezas que componen la arquitectura del sistema de datos en su conjunto.

Ingeniero de aprendizaje automático

Trabajando en un área de concentración dentro de la ciencia de los datos, los ingenieros de aprendizaje automático utilizan sus fuertes habilidades de programación y análisis de datos para diseñar y construir sistemas de aprendizaje automático, y luego los utilizan para ejecutar pruebas y experimentos. También son responsables de supervisar estos sistemas y mantener su funcionamiento.

Analista cuantitativo

Un analista de datos altamente especializado, un analista cuantitativo utiliza de forma experta métodos matemáticos y estadísticos para gestionar el riesgo. Como cabría esperar de un puesto de gestión de riesgos, la mayoría de los Analistas Cuantitativos (o «Quants») trabajan en finanzas, extrayendo grandes conjuntos de datos -todo, desde los precios de los valores hasta los rendimientos de los fondos de cobertura- para obtener información sobre el mercado. Además de tener grandes conocimientos de programación y estadística, los analistas cuantitativos también deben tener una sólida base en la teoría empresarial.

Analista de Inteligencia Empresarial

Al igual que los analistas cuantitativos, los analistas de inteligencia empresarial se ocupan de los datos empresariales. Sin embargo, los Analistas de Inteligencia Empresarial adoptan un enfoque más centrado en los datos (en contraposición a la estrategia); mientras que los Analistas Cuantitativos pueden extrapolar y mirar al futuro, los Analistas de Inteligencia Empresarial se centran más en las tendencias pasadas, basando sus cálculos en lo que esconden los datos que ya tienen a mano. Un Analista de Inteligencia Empresarial puede preguntarse «¿Qué podemos aprender de las tendencias históricas en esta área?», mientras que un Analista Cuantitativo se pregunta «¿Cuáles son algunas de las formas imprevistas en que podríamos aplicar esta información?».

Estadístico

Al trabajar en el campo del análisis de datos, los Estadísticos se centran en el uso de métodos estadísticos para comprender los datos; en ese sentido, simplemente están más centrados en uno de los aspectos fundamentales de la ciencia de los datos en su conjunto, pero en esto, su experiencia es extremadamente amplia. Los estadísticos pueden recopilar, analizar e interpretar datos para cualquiera de un gran número de fines, desde la investigación científica hasta la orientación de la toma de decisiones de una empresa. Esto hace que el estadístico sea un trabajo de ciencia de datos que puede aplicarse a prácticamente cualquier sector, desde las empresas hasta la sanidad, pasando por la educación, la física y el gobierno y el sector público.

Analista de negocios

Como indican sus respectivos títulos, los analistas de negocio y los analistas de inteligencia de negocio tienen bastante en común: ambos examinan los datos de una empresa en busca de información procesable. Lo que los distingue es que, mientras que un analista de inteligencia empresarial busca patrones que muestren tendencias a largo plazo con el objetivo de orientar la toma de decisiones estratégicas de una empresa, un analista de negocio se preocupa más por el funcionamiento actual de la empresa, ayudando a mejorar los procesos y protocolos de un departamento concreto para mejorar la eficacia o la eficiencia, por ejemplo.

La abreviatura de sus respectivos ámbitos es cómo dirigir mejor la empresa internamente (Analista de Negocio) frente a qué acciones externas debe emprender la empresa (Analista de Inteligencia de Negocio).

Analista de sistemas

Al igual que el analista de negocios, el analista de sistemas se ocupa de cómo funciona la empresa. Sin embargo, un analista de sistemas se centra más en cómo la empresa utiliza la tecnología de la información. Es decir, identifica las formas en que los sistemas informáticos, de comunicaciones y de datos de una organización deben configurarse o mejorarse, y luego trabaja con las partes interesadas internas para ejecutar esos cambios.

Aunque gran parte del tiempo de un analista de sistemas puede centrarse en el hardware o los sistemas operativos, sus recomendaciones se guían por los datos, ya que primero intentan cuantificar y comprender los puntos fuertes y débiles de la empresa, para identificar las tendencias que afectarán al funcionamiento de sus sistemas en el futuro, y para satisfacer los requisitos técnicos de la empresa y optimizar el rendimiento de sus soluciones informáticas.

Analista de operaciones

Al igual que un analista de sistemas, un analista de operaciones busca mejorar la forma en que una empresa hace lo que hace: sus operaciones internas. Pero mientras el primero diseña sistemas informáticos, el Analista de Operaciones se centra en los procesos por los que funciona la empresa, incluyendo cómo se comparte la información, cómo se ejecutan los protocolos, incluso su estructura organizativa y su jerarquía directiva.

El papel del analista de operaciones es anterior a la ciencia de los datos, al menos en su forma moderna, pero en la actualidad, los sociólogos que observaban la dinámica del lugar de trabajo con portapapeles en la mano han sido sustituidos en gran medida por profesionales de los datos capaces de hacer recomendaciones sobre cómo racionalizar las actividades de una empresa interpretando las resmas de datos que genera.

Analista de marketing

El análisis de marketing es un subcampo del análisis de datos que se limita principalmente a las cifras de ventas y marketing, con el objetivo de mejorar el rendimiento de las distintas estrategias de marketing de una empresa. Se trata de un análisis de datos aplicado en su forma más pura: correlacionar las cifras brutas que representan los precios, las ventas, la distribución, la publicidad, el tráfico, la conversión y cualquier otra cosa que tenga que ver con la forma en que una empresa posiciona y promociona sus productos, y luego identificar patrones entre esas cifras para generar ideas significativas que puedan utilizarse para mejorar el rendimiento de los dólares de inversión en marketing en el futuro.