¿Qué se necesita para ser analista de datos? La mayoría de las empresas de hoy en día se dan cuenta del valor de una estrategia empresarial basada en los datos y necesitan personas con talento que proporcionen una visión del flujo constante de información recopilada.
Las investigaciones muestran que casi el 70% de los ejecutivos estadounidenses dicen que preferirán candidatos a un puesto de trabajo con conocimientos de datos para 2021, y la demanda de analistas no hará más que crecer a medida que sigamos digitalizando nuestro mundo físico.
¿En qué consiste el análisis de datos?
El análisis de datos consiste, en última instancia, en recuperar y expresar la información contenida en los datos, por lo que el conjunto de habilidades necesarias es amplio: desde el pensamiento creativo y la atención al detalle hasta la comunicación eficaz. Pero en la base de todo está el conjunto de habilidades duras que necesitarás, empezando por un sólido conocimiento de algunos lenguajes de programación clave.
¿Cuáles son las principales habilidades de los analistas de datos?
El conocimiento de SQL es la piedra angular de una carrera de análisis de datos. También es esencial la familiaridad con otros lenguajes de programación, como Python o R, y la capacidad de crear visualizaciones de datos utilizando software como Tableau.
SQL
Abreviatura de «lenguaje de consulta estructurado», SQL es justo lo que parece: un lenguaje formal diseñado para consultar un conjunto de datos estructurados, como una base de datos. Consultar, en este caso, significa simplemente dar al ordenador una orden para manipular esos datos de alguna manera.
Los datos por sí solos son inertes; SQL es una forma de actualizar esos datos, recuperar datos específicos o subconjuntos de ellos, identificar relaciones entre sus variables, etc. Como lenguaje, SQL se utiliza en diversas plataformas, como MySQL, Microsoft SQL y Oracle.
Excel
Con más de 30 años, Excel ha demostrado que la simplicidad tiene sus ventajas. Pero que Excel sea sencillo en su premisa básica (una hoja de cálculo que puede realizar cálculos o gráficos correlacionando la información de sus celdas) no significa que no sea también increíblemente útil.
Cuando se trata de trabajar con datos en su forma más cruda -incluyendo una amplia gama de visualizaciones sencillas, desde gráficos circulares y de barras hasta gráficos de área apilados, gráficos de doble eje y de combinación, sparklines y gráficos de burbujas- Excel sigue siendo el programa al que hay que recurrir.
Programación estadística
Aunque hay un puñado de lenguajes de programación estadística, la mayor parte del análisis de datos se realiza con R o Python. R está diseñado para el análisis y la extracción de datos; Python, más utilizado, es un lenguaje de programación de uso general que también resulta adecuado para las operaciones de análisis de datos. Ambos se utilizan para ejecutar funciones estadísticas complejas, como el análisis de regresión, el modelado lineal y no lineal, las pruebas estadísticas y el análisis de series temporales, entre otras.
Visualización de datos
¿De qué sirve identificar tendencias significativas en los datos si no puedes comunicarlas a los demás? Las herramientas de visualización siguen el camino que deja Excel, permitiendo a los analistas de datos tomar conjuntos de datos complejos y presentarlos de forma más intuitiva, normalmente a través de diagramas y gráficos, una tarea que puede ser tanto arte como ciencia. Aquí es donde entra en juego el software diseñado para convertir millones de puntos de datos en sofisticadas representaciones visuales, a través de programas como Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly e Infogram, que pueden producir diagramas de acordes fáciles de leer -e incluso hermosos-, mapas de calor, gráficos de dispersión y mucho más.
Hay otras habilidades duras que pueden ser una gran ventaja para un analista de datos -el lenguaje de marcado XML, por ejemplo, y las plataformas de análisis como Google Analytics y Adobe Analytics-, pero con estas cuatro habilidades en tu haber, estás en camino de convertirte en un analista de datos profesional.
¿Qué habilidades sociales son necesarias para los analistas de datos?
Hay una serie de habilidades blandas que todos los aspirantes a Analistas de Datos deben desarrollar, entre ellas
Manejo de los números
No hace falta decirlo, pero un analista de datos debe sentirse cómodo trabajando con números. Y no sólo introduciendo cifras en un programa informático; tiene que tener cabeza para los conceptos abstractos, como la modelización matemática, la regresión estadística, el análisis multivariante y univariante, y otras formas de manipular los datos brutos para aislar y extraer información relevante.
Ojo al detalle
Los grandes analistas de datos se dan cuenta de lo que otros pasan por alto. Una vez que lo detectan, deben ser precisos. Precisión en el cálculo de los números, sí, pero también (y quizás más importante) en su enfoque. Los seres humanos son muy buenos para entender la intención que hay detrás de una pregunta vagamente formulada; los ordenadores no lo son, así que las consultas deben ser exactas.
Pensamiento creativo y analítico
Ya conoces los datos de una empresa. ¿Comprendes sus objetivos empresariales lo suficientemente bien como para saber cómo se pueden aplicar esos datos? Un analista de datos de primer nivel entiende los retos a los que se enfrenta la empresa y su sector, ve las preguntas adecuadas y cómo desarrollar soluciones creativas para ellos. Más concretamente, son capaces de identificar patrones, tendencias y relaciones, hacer y probar inferencias, formar juicios y sacar conclusiones.
Capacidad para comunicar ideas
Para que el análisis de datos sirva a su propósito, sus ideas deben ser compartidas eficazmente con los demás, y los cuadros y gráficos sólo te llevarán hasta cierto punto (véase también: hacer las preguntas correctas, más arriba). Por esta razón, los analistas de datos también confían en sus habilidades de comunicación escrita y oral para hacer que sus conclusiones sean comprensibles y convincentes.
Con estas habilidades blandas, los analistas de datos están mejor equipados para trabajar estrechamente con gestores, desarrolladores, clientes y usuarios de forma habitual.
