¿Es difícil aprender el análisis de datos?

Si estás pensando en aprender análisis de datos, no es raro que te preocupen los conocimientos técnicos necesarios. Los analistas de datos dependen de habilidades como la programación en R o Python, la consulta de bases de datos con SQL y la realización de análisis estadísticos. Aunque estas habilidades pueden ser un reto, es totalmente posible aprenderlas (y conseguir un trabajo de analista de datos) con la mentalidad y el plan de acción adecuados.

Dado que las habilidades necesarias para realizar trabajos de analista de datos pueden ser muy exigentes desde el punto de vista técnico, el análisis de datos puede ser a veces más difícil de aprender que otros campos de la tecnología. Pero con esos retos vienen las recompensas; con la actual escasez mundial de profesionales de los datos, el papel de Analista de Datos está en demanda, lo que significa un salario más alto y una mayor seguridad laboral. Un estudio de IBM de 2017 pronosticó que la demanda aumentaría otro 28% para 2020, lo que supondría un incremento de 364.000 puestos de trabajo (hasta 2,7 millones), aumentando aún más esa demanda.

3. Reserva un poco de tiempo para tus habilidades con los datos cada día.

No tienes que dejarlo todo y estudiar a tiempo completo para empezar a progresar en tu carrera de datos. Te sorprenderá lo mucho que puedes conseguir con tan sólo 15 minutos al día.

Prepárate para el éxito planificando cómo encajará tu aprendizaje en tu vida. Cuando hagas un plan, hazte estas preguntas:

• ¿Cuándo me siento más concentrado? ¿Cuándo tengo menos distracciones?

• ¿A qué parte de mi día puedo anclar mi tiempo de aprendizaje? ¿Después de mi primera taza de café? ¿Durante la pausa del almuerzo? ¿Justo después de la cena?

• ¿Dónde puedo trabajar con pocas o ninguna distracción?

• ¿He bloqueado este tiempo en mi calendario?

• ¿Puedo poner una alarma para recordar mi compromiso?

• ¿A quién debo informar de mi plan para evitar interrupciones? ¿Compañeros de piso? ¿Los miembros de la familia? ¿Colegas?

4. Considera los errores como oportunidades de aprendizaje.

Habrá ocasiones, especialmente al principio, en las que un pequeño error en tu código haga que tu programa se bloquee. O tal vez pases tiempo construyendo una base de datos sólo para darte cuenta de que podrías haberla modelado de forma más eficiente. No pasa nada Date permiso para cometer errores. Así es como aprendemos.

La precisión es ciertamente importante una vez que estás en el trabajo, pero mientras estás aprendiendo, acepta el hecho de que vas a meter la pata. A veces te sentirás frustrado, pero también aprenderás de esos problemas y te convertirás en un mejor analista si los superas.

5. Desarrolla tu conjunto de habilidades de analista de datos poco a poco.

Una vez que hayas construido una base en el análisis de datos con alguna forma de visión general estructurada, elige una habilidad y profundiza en ella. Elige construir la confianza con una habilidad en la que ya tengas cierta destreza, o bien aborda tu mayor debilidad de frente.

Aquí tienes algunas ideas para empezar:

• Aprende los fundamentos de la programación en Python o R.

• Empieza a interactuar con los datos utilizando SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado).

• Refresca tus conocimientos de hoja de cálculo con una clase de Excel.

• Repasa la estadística o el álgebra lineal.

6. Practica tus habilidades en proyectos de datos reales.

No tienes que esperar a tener un trabajo como analista de datos para empezar a ganar experiencia. Mientras aprendes las teorías que hay detrás de la práctica, aplícalas al mundo real practicando con datos reales. Busca cursos que incorporen proyectos y tareas prácticas, o adopta un enfoque de «hazlo tú mismo» diseñando tus propios proyectos utilizando conjuntos de datos gratuitos y de código abierto

Elige un tema que te interese y empieza a indagar en los datos para ver qué puedes encontrar. Aquí tienes algunas ideas para empezar:

• Analiza qué factores influyen en la popularidad de un vídeo en YouTube.

• Utiliza el Ngram de Google Books para determinar qué palabras se utilizaron con más frecuencia en los libros entre 1950 y 1990

• Visualiza qué países están utilizando qué vacunas COVID-19 (y en qué porcentajes) con estos datos actualizados diariamente

• Utiliza Python para crear una base de datos SQLite para guardar tus contactos (nombre, correo electrónico, número de teléfono, dirección, etc.).

• Practica la limpieza y normalización de este conjunto de datos de más de 200.000 preguntas de Jeopardy de Reddit.

7. Participa en la comunidad de datos.

Nunca es demasiado pronto para empezar a crear tu red de contactos. Tanto si estás trabajando en un curso de grado, en un libro de codificación o en tu propio proyecto de datos, considera la posibilidad de involucrarte en una comunidad de otros estudiantes y profesionales de los datos. Cuando te encuentres con un punto de atasco en un programa que estés escribiendo o no consigas resolver un problema estadístico, puedes acudir a tu comunidad en busca de ideas.

• GitHub te permite publicar tu código para recibir comentarios o colaborar en proyectos de codificación. A veces, los proyectos que publicas pueden incluso atraer la atención de los responsables de la contratación.

• En Kaggle, una de las mayores comunidades de ciencia de datos del mundo, puedes unirte a competiciones para resolver problemas de datos del mundo real y colaborar con otros profesionales de los datos.

• Reddit tiene varios subreddits centrados en temas de datos. Algunos de ellos son r/dataisbeautiful, r/datasets, r/learnpython, r/learnSQL y r/DataScienceJobs.

8. Concéntrate también en tus habilidades en el lugar de trabajo.

Los analistas de datos de éxito aprovechan sus habilidades técnicas en el trabajo, pero también se apoyan en las habilidades humanas, como una comunicación sólida. Como analista, es posible que tengas que presentar tus conclusiones a los responsables de la toma de decisiones, que pueden no poseer los mismos conocimientos técnicos. La capacidad de traducir ideas complejas en presentaciones fáciles de entender puede ser una gran ventaja.

Otras habilidades laborales, como la curiosidad, la resolución de problemas, el trabajo en equipo y la atención al detalle, también atraen a los empleadores. La buena noticia es que probablemente ya tengas algunas de estas habilidades.

9. Comprométete con el aprendizaje permanente.

Hablemos de lo que esto significa realmente. No significa que tengas que comprometerte con un programa de grado a tiempo completo o esperar años para conseguir un trabajo como analista de datos. Es posible desarrollar las habilidades que necesitas para conseguir un puesto de entrada como analista de datos en cuestión de meses. Pero conseguir un trabajo no significa que tu aprendizaje deba detenerse. En este campo, tendrás la oportunidad de seguir mejorando tus habilidades con el tiempo

Y seguirás mejorando en ello. La investigación ha demostrado que el aprendizaje es una habilidad. Cuanto más practicamos el aprendizaje, más rápido y eficazmente desarrollamos nuestra experiencia

10. Comprende el cómo, el qué, el dónde, el cuándo y el por qué de las habilidades de los datos.

Es menos crítico saber todo lo que hay que saber sobre Tableau, Python Pandas o un modelo de aprendizaje automático concreto, y más crítico saber cómo funciona una herramienta concreta, qué hace, y cuándo y por qué debes utilizarla.

El software de visualización de datos o el lenguaje de programación más popular de hoy podría estar obsoleto dentro de cinco años. En un sector que cambia constantemente, el aprendizaje debería consistir menos en memorizar fragmentos específicos de sintaxis de programación o piezas de información y más en mejorar conjuntos de habilidades más amplios