Guía profesional: Analista de datos
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso final de recopilación de información a partir de datos y su evaluación con un enfoque lógico y analítico. Este proceso incluye varias fases como la recopilación de datos, el procesamiento de datos y la limpieza de datos.
Este concepto podría confundirse con la ciencia de los datos o el análisis empresarial. Si nos fijamos en los nombres comunes que incluyen, es comprensible. El análisis de datos ocupa un lugar como un puente entre la ciencia de datos y el análisis empresarial. La ciencia de datos trata de encontrar las preguntas correctas que formular, el análisis de datos encuentra las respuestas a las preguntas y el análisis empresarial utiliza las percepciones del análisis de datos para conducir a decisiones empresariales.
Para ser más claros;
Ciencia de datos es un término general que engloba también el análisis de datos. Los científicos de datos crean modelos y algoritmos para abordar los big data utilizando múltiples herramientas. Además del análisis de datos, puede referirse a la minería de datos, el aprendizaje automático o el desarrollo de software.
El análisis empresarial se encarga de convertir los datos existentes en ideas empresariales estratégicas. Para los analistas empresariales, los datos son una herramienta de la que obtener información. Aunque los conocimientos técnicos son necesarios, aquí intervienen más las habilidades blandas, como la resolución de problemas y el pensamiento crítico.
Sin embargo, el análisis de datos es la fase en la que se crean perspectivas para resolver problemas. Tiene lugar en el marco de la ciencia de datos, y apoya el análisis empresarial con información.
Entonces, ¿qué hace un analista de datos?
Un analista de datos es la persona que se encarga del proceso final de recopilación de datos, la realización de análisis estadísticos de conjuntos de datos, el desarrollo de soluciones y la construcción de modelos para planteamientos estratégicos. Un día normal de un analista de datos consiste en moverse entre grandes conjuntos de datos y extraer datos para desarrollar modelos analíticos. En primer lugar, comprenden las tendencias y, por lo tanto, mediante el análisis de los datos, proporcionan perspectivas críticas a la empresa para la que trabajan. Porque las empresas los contratan para eso en primer lugar; para que puedan tomar decisiones críticas basadas en esa información y mejorar su negocio.
Trabajo significa datos; y en el mundo actual los datos recogidos en un lugar de trabajo pueden ser increíblemente enormes. Si es usted una empresa, es inevitable enfrentarse a datos masivos y no saber qué hacer con ellos. Si es una empresa que aspira a ser mejor, entonces los complicados conjuntos de datos tienen mucho que ofrecerle. Para sacar provecho de ellos, necesita un profesional llamado «analista de datos».
Funciones del analista de datos – Responsabilidades
Ahora ya sabe lo que hace un analista de datos en términos generales. Su principal responsabilidad es recopilar y analizar datos, aunque lo que hacen en la descripción de su trabajo puede variar de una empresa a otra. Veamos juntos cuáles pueden ser las funciones del analista de datos.
- Recopilación e interpretación de datos
- Realización de análisis estadísticos
- Comprobación y corrección de errores
- Identificar las tendencias de los datos
- Escribir códigos SQL
- Diseño de sistemas empresariales
- Dar ideas y recomendaciones
- Identificar los problemas de datos y proponer soluciones
- Proporcionar asesoramiento técnico sobre sistemas de datos
- Mejorar el rendimiento de los datos
- Desarrollar los KPI para las decisiones estratégicas
- Tutoría de otros analistas de datos
- Trabajar con analistas empresariales y socios comerciales
Cargos
Está planeando una carrera como profesional de los datos pero se pregunta, ¿cuál va a ser su título? ¿Qué tipo de trabajo busca? La ciencia de los datos puede entrelazarse con otras profesiones y disciplinas. Por lo tanto, no es posible mencionar un único título de trabajo ni el mismo salario. La lista puede continuar; pero he aquí algunos de los títulos de trabajo más comunes además de analista de datos y los salarios estimados en la ciencia de datos hoy en día.
Científico de datos
A diferencia de los analistas de datos, los científicos de datos también construyen modelos de aprendizaje automático. Trabajan experimentalmente con datos con los que se relacionan, y eso es lo que los convierte en científicos. Un científico de datos se ocupa de los datos técnica y estadísticamente. Interpretan los datos, los procesan y los gestionan con métodos tecnológicos. Este papel requiere serios conocimientos informáticos.
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos dan una estructura a lo que hacen los científicos de datos. Construyen canalizaciones de datos e infraestructuras de datos de una empresa y convierten los datos en algo funcional. Los ingenieros de datos pueden considerarse como el respaldo de los equipos de datos. Cuando se produce un problema, los ingenieros de datos están ahí para solucionarlo. Sus habilidades de desarrollo de software son más prominentes que las habilidades estadísticas.
Analista de negocios
Los analistas empresariales son las personas que pueden utilizar los datos y la información proporcionados de forma eficaz. Toman los datos y los convierten en estrategias empresariales. Puede que necesiten conocimientos de ciencia de datos en algunos casos; sin embargo, analizar los datos con métodos técnicos detallados no es lo suyo. Guían a las empresas para mejorar su negocio con las acciones adecuadas.
Arquitecto de IA
El Arquitecto de Inteligencia Artificial es como el jefe del equipo de ciencia de datos; estas personas comprenden las necesidades y deciden las mejores soluciones posibles de aplicar; dirigiendo a otros miembros del equipo para reunir la información adecuada. Saben muy bien cómo utilizar la información teórica en la práctica y manejar los problemas. Este papel requiere sobre todo capacidad para resolver problemas.
Gestor de productos de IA
Este título es relativamente nuevo en estos momentos. La gestión de productos es algo con lo que estamos familiarizados desde hace bastante tiempo; pero la inteligencia artificial ha empezado a requerirse recientemente en los productos. Los gestores de productos de IA se encargan de los productos con IA, ayudan a las empresas con los procesos de adopción de productos. El pensamiento crítico es la cualificación clave para este puesto.
Salarios
Los salarios medios mensuales de estos empleos son los siguientes.
- Analista de datos: 5.608 dólares
- Científico de datos: 10.000 dólares
- Analista de negocios: 6.860 dólares
- Arquitecto de IA: 10.760 dólares
- Gestor de productos de IA: 9.714 dólares
- Ingeniero de datos: 10.800 dólares
Habilidades necesarias para ser analista de datos
Ser analista de datos requiere tanto habilidades blandas como técnicas. Si quiere ser analista de datos, debe aprender ciertas herramientas a la vez que afina sus habilidades blandas. Veamos qué habilidades clave se necesitan para ser un analista de datos en su mejor momento.
Habilidades de programación
Si vamos a hablar de competencias técnicas, deberíamos empezar por los lenguajes de programación, sin duda.
- R: es un software gratuito de código abierto utilizado especialmente para el análisis estadístico de datos. Lo utilizan habitualmente los estadísticos, y también los científicos de datos en términos de minería de datos o aprendizaje automático.
- Python: es quizá el mejor lenguaje de programación para los analistas de datos. Lo que lo hace preferible y adecuado para usos múltiples es que puede utilizar Python no sólo para el desarrollo web, sino también para otros tipos de programación y desarrollo de software.
- SQL: que significa «Lenguaje de consulta estructurado», es un lenguaje de programación común diseñado para gestionar datos mediante el acceso, la lectura, la manipulación y la modificación de los datos.
- MatLAB: no es la herramienta más popular cuando se trata de la ciencia de datos; sin embargo, sería definitivamente beneficioso conocer su lenguaje debido a su caja de herramientas o algoritmos de aprendizaje automático que se pueden utilizar para el análisis de datos.
- HTML & Javascript & CSS: HTML es un lenguaje de marcado para páginas web; añade significado al contenido en bruto. CSS es un lenguaje de hojas de estilo que da formato a ese contenido, y Javascript hace que ese contenido y ese formato sean interactivos.
Habilidades estadísticas
El análisis estadístico es la parte vital del análisis de datos; como hemos mencionado hasta ahora. Naturalmente, dicho análisis requiere unas habilidades relacionadas que estamos a punto de enumerar. Es importante tener en cuenta que las habilidades estadísticas que puede necesitar difieren en función de su puesto de trabajo. No para todos los posibles puestos de analista de datos se necesitan conocimientos detallados.
- Elementos estadísticos básicos: media, mediana, moda, desviación típica y varianza, comprobación de hipótesis.
- Métodos estadísticos para la extracción de datos: análisis de la varianza, análisis de regresión logística multivariante, análisis de regresión no lineal, análisis discriminante, etc.
- Principios de bases de datos: modelo de datos, diseño de bases de datos.
- Tipos de distribución de datos: normal estándar, exponencial/poisson, binomial, chi-cuadrado.
- Pruebas de significación: Prueba Z, prueba t, U de Mann-Whitney, chi-cuadrado, ANOVA.
- Métodos cuantitativos: análisis del eje temporal, modelo de probabilidad, optimización.
Habilidades matemáticas
Los análisis y las matemáticas no pueden considerarse por separado. El análisis necesita de las matemáticas para realizarse correctamente. Piense en el concepto de análisis de datos durante un minuto; las piedras angulares del proceso y casi cada fase requieren conocimientos matemáticos.
- Resolución de problemas: Los datos, especialmente los grandes datos, vienen acompañados de problemas que resolver. A veces esos problemas se complican mucho. Por eso, una de las cualificaciones más importantes de un analista de datos es la habilidad para resolver problemas. Se trata de una gran baza a tener en cuenta a la hora de enfrentarse a fallos o errores en el camino.
- Álgebra lineal y cálculo: Los métodos del álgebra lineal se utilizan en el aprendizaje automático, con vectores y matrices. El cálculo, por su parte, se utiliza para optimizar los problemas y construir algunas funciones.
Habilidades de visualización de datos
La creatividad mejora la mayoría de las cosas. La creación de visualizaciones de datos facilita su comprensión. La ciencia de datos es un tema complicado; especialmente para quienes no están familiarizados con el concepto. Como analista de datos, visualizar los datos es una habilidad que conviene tener. Cuando se percibe un elemento visual, en lugar de intentar leer los números, es mucho más fácil captar los puntos críticos e interpretar las cosas.
Esos trabajos creativos son asombrosos. Otra forma de visualizar los datos es crear cuadros de mando o informes. Cuando tiene esos datos que recopilar de forma organizada y quiere que se muestren de forma visual, lo que busca son cuadros de mando gráficos. Consulte esta plantilla de Excel de Cuadro de mando de ventas y este Generador de mapas de calor para ver cómo son estos cuadros de mando gráficos. Cuando se introducen tantos datos en el proceso, estos cuadros de mando son salvavidas. La creación de cuadros de mando/informes es una buena habilidad para un analista de datos cuando se trata de la visualización de datos.
Google Analytics
Google Analytics es un popular servicio web diseñado por Google, para el seguimiento y la elaboración de informes sobre el tráfico de los sitios web. Es una gran plataforma para gestionar las actividades de marketing y la optimización de los motores de búsqueda. Para el análisis de datos, Google Analytics proporciona a sus usuarios información detallada e incluso informes sobre el tráfico de su sitio web, de modo que puedan mejorar el retorno de la inversión de sus sitios web. Este servicio no es nada complicado. Puede aprender a leer los insights fácilmente en muy poco tiempo. Por lo tanto, Google Analytics es una habilidad que puede mejorar rápidamente un analista de datos.
Aprendizaje automático
No necesariamente utilizará el aprendizaje automático en su experiencia de análisis de datos; pero al fin y al cabo, un poco de conocimiento no mata a nadie. Sigue siendo una gran ganancia conocer el aprendizaje automático para alguien que trabaja en la ciencia de datos. Comprenderlo puede abrirle muchas puertas que ni siquiera imagina. Puede tener una ventaja competitiva teniendo incluso una idea general en el proceso de búsqueda de empleo.
Inteligencia artificial
Mientras que el aprendizaje automático se centra en la idea de que las máquinas pueden aprender cosas y adaptarse; la inteligencia artificial añade una perspectiva más amplia a eso: las máquinas pueden volverse inteligentes. Pueden hacer inteligentemente cualquier cosa. La inteligencia artificial, con su definición más simple, es la inteligencia demostrada por las máquinas y su capacidad para racionalizar.
En el análisis de datos, la IA hace referencia al conjunto de tecnologías que ayudan a los analistas de datos a extraer perspectivas de los conjuntos de datos. Puede aprender a utilizar eficazmente la IA en el análisis de datos y empezar a obtener perspectivas.
Y, en el mundo actual, es obvio que todos los trabajos de ciencia de datos también van hacia una mayor integración con aplicaciones de inteligencia artificial. Ya existen herramientas de elaboración de informes impulsadas por la inteligencia artificial para automatizar los procesos de análisis de datos y elaboración de informes.
Redacción / Habilidades de comunicación
Las habilidades blandas son un gran apoyo para las técnicas. Porque no importa lo bien formado que se esté en informática, mientras no se sea capaz de expresarse, los datos no tienen sentido. Las conclusiones deben dirigirse a los colegas con claridad y los malentendidos deben aclararse a posteriori si los hubiera. Un analista de datos debe ser comunicativo no sólo para explicar datos complejos, sino también para escuchar a las personas con las que colabora. Garantizar la comunicación global es muy necesario en un trabajo como el análisis de datos.
Sólidos conocimientos de Microsoft Excel
Tal vez no le venga a la mente una herramienta conocida y polivalente como Excel al hablar de cosas complejas y difíciles de entender como la ciencia de datos. Es posible que espere oír hablar de nuevas tecnologías y programas detallados. Algunos de ustedes probablemente piensen «¿qué tiene que ver Excel con esto?». En realidad, a Excel le encantan los datos y tiene su propio lenguaje de programación. Puede hacer con él más cosas de las que cree. Sus conocimientos de Excel pueden convertirse de repente en una habilidad de analista de datos. Necesita conocer algunos fundamentos para utilizar Excel en el análisis de datos.
Estas son algunas de las características y funciones importantes de Excel.
- Funciones básicas: impresión, consulta, filtrado, ordenación y tratamiento sencillo de datos de tablas.
- Funciones y fórmulas: funciones comunes, fórmulas de matrices, búsquedas múltiples, funciones avanzadas de datos como suma, if, concatenar.
- Opciones de visualización: tablas avanzadas, mapas, gráficos, plugins de tablas.
- PivotTable, desarrollo de programas VBA.
Preguntas de la entrevista de trabajo para analistas de datos
¿Se pregunta con qué se encontrará en una entrevista de trabajo como analista de datos? Probablemente se prepare lo mejor que pueda, pero si se hace una idea general de las posibles preguntas que le harían, la experiencia de la entrevista será más llevadera. Habría tanto preguntas genéricas para examinar qué tipo de analista de datos es usted, como preguntas específicas con ciertos detalles para examinar su lógica y su pensamiento. A continuación se enumeran algunas de las principales preguntas para una entrevista de trabajo.
- ¿Cuál es su motivación para ser analista de datos?
- ¿En qué área en particular le gustaría trabajar y por qué?
- ¿En qué software y lenguaje de programación está formado?
- ¿Qué haría con los datos que faltan?
- ¿Qué parte de un proyecto de análisis de datos le gusta más trabajar?
- Explique la «limpieza de datos» y las mejores formas de practicarla.
- ¿Qué métodos estadísticos preferiría utilizar para un análisis?
- ¿Cuáles son las características de un buen modelo de datos?
- ¿Cuáles son los posibles problemas que encuentra al realizar el análisis de datos?
- ¿Qué herramientas utiliza para crear cuadros de mando?
- ¿Cómo calcularía cuántos vaqueros podrían venderse en Nueva York cada mes de marzo?
- Explique la diferencia entre minería de datos y perfilado de datos.
- ¿Cómo utilizaría Excel como herramienta de análisis de datos?
- ¿Cómo se manejan los conjuntos de datos desordenados?
- ¿Qué habilidades de analista de datos cree que tiene?
Libros
Hay algunos libros de lectura obligada para las personas que se dedican a la ciencia de datos. A continuación se enumeran algunos de los mejores libros para el análisis de datos.
Ciencia de datos desde cero, por Joel Grus
Un gran libro para empezar a aprender sobre la ciencia de datos. En Data Science from Scratch encontrará información introductoria y se familiarizará rápidamente con conceptos como algoritmos, estadística, bibliotecas, etc.
Estadística práctica para científicos de datos, de Peter Bruce y Andrew Bruce
Este es otro libro de nivel principiante para analistas de datos. Ofrece a los lectores los principios de la estadística y cómo utilizarlos en el análisis de datos. Puede aprender en profundidad los métodos estadísticos en la ciencia de datos leyendo este libro guía escrito en un lenguaje muy fácil.
Python para el análisis de datos, por Wes McKinney
Este libro aborda el análisis de datos desde la perspectiva de Python. Tendrá tanto ideas sobre el análisis de datos en general, como información detallada sobre las características de Python.
El análisis de datos hecho accesible, por A. Maheshwari
Si es usted un novato en el análisis de datos y tiene intención de aprender más, este libro le servirá. Este libro enseña el análisis de datos con ejemplos del mundo real. Los lectores de nivel avanzado también se beneficiarán de este libro tanto como los principiantes.
Grandes datos: Una revolución que transformará nuestra forma de vivir, trabajar y pensar, de V. Mayer-Schönberger y K. Cukier
Este libro se centra en la importancia del análisis de datos. Aprenderá más sobre cómo el análisis de datos puede ser tan crucial en diferentes campos y cómo los conceptos de big data se van perfilando con el paso del tiempo.
Demasiado grandes para ignorarlos: The Business Case for Big Data por P. Simon
Especialmente para quienes se interesan por los grandes datos en los negocios, este libro es esencial. Aporta ideas sobre cómo convertir los datos en inteligencia y, a continuación, cómo utilizarlos.
Desinteligencia empresarial: Insight and Innovation Beyond Analytics and Big Data, por B. Devlin
Este libro pone de relieve algunas cuestiones del campo del análisis de datos. En este libro, además de descifrar los conceptos erróneos, también conocerá la historia de la analítica de datos y la inteligencia empresarial; cómo son hoy y cómo serán en el futuro.
Cursos y formación
El aprendizaje es un proceso interminable. Incluso si cree que está totalmente capacitado para algo, siempre hay lugar para cosas nuevas. La ciencia de datos es un tema multidimensional que requiere invertir en uno mismo. Puede apoyar sus conocimientos actuales con el material de formación adicional. Veamos qué tipo de curso o formación puede recibir un analista de datos.
Programa de Analista de Datos de IBM: Este programa de máster en analista de datos es impartido por simplilearn.com en colaboración con IBM. Aprenderá sobre herramientas de análisis, estadística, bases de datos SQL, R y Python, y visualizaciones de datos.
Formación para analistas de datos de Cloudera: Se trata de un curso de cuatro días para analistas de datos impartido por Cloudera Educational Services. Los participantes aprenderán a transformar y analizar conjuntos de datos masivos en el clúster Hadoop utilizando SQL y lenguajes de scripting conocidos.
Curso Udemy de Ciencia de Datos: El Curso de Ciencia de Datos 2020: Complete Data Science Bootcamp es una guía definitiva para la ciencia de datos. Aprenderá matemáticas, estadística, python, machine & deep learning.
Analista de datos en Python por Dataquest: Este curso se centra en la probabilidad, la estadística, la limpieza y la visualización de datos mediante la enseñanza de los fundamentos de Python. Podrá aprender y perfeccionar sus conocimientos de Python después de este curso.
Introducción al análisis de datos con Excel: Impartido por Coursera, este curso ofrece principalmente información sobre cómo realizar análisis de datos en Microsoft Excel. Aprenderá a leer, organizar y manipular datos utilizando las funciones de Excel.
Certificaciones
Profesional certificado en análisis
El CAP es una certificación general de analítica que abarca el encuadre de los problemas de la empresa y la analítica, la implantación, la selección de metodologías, la creación de modelos y la gestión del ciclo de vida de los modelos. El certificado debe renovarse cada tres años.
Organización: INFORMS
Precio: 495 $ para los miembros de INFORMS, 695 $ para los no miembros
Requisitos: Examen CAP y adhesión al Código Ético del CAP.
Certificación de Logro Profesional en Ciencias de la Información
Se trata de un programa sin titulación que consta de cuatro partes: Algoritmos para la Ciencia de Datos, Probabilidad y Estadística, Aprendizaje Automático para la Ciencia de Datos, y Análisis Exploratorio de Datos y Visualización.
Organización: Universidad de Columbia
Precio: 1.968 $ por crédito, tasa de solicitud de 85 $ para el programa en el campus, 150 $ para el programa en línea y tasa de tecnología de 395 $ por curso.
Requisitos: Título universitario, cursos previos de programación cuantitativa e informática.
Analista de datos asociado certificado por Microsoft
Esta certificación es una de las varias certificaciones importantes del programa «Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Gestión y Análisis de Datos». El certificado proporciona a sus titulares capacidades analíticas y la capacidad de gestionar datos mediante la creación de modelos escalables, la limpieza y la transformación de los datos.
Organización: Microsoft
Precio: 165 dólares por examen
Requisitos: Formación en línea gratuita y un curso de pago.
Cloudera Certified Associate (CCA) Analista de datos
Este programa certificado proporciona a los candidatos las cualificaciones básicas pertinentes para aprender a utilizar Impala y Hive para generar informes en el entorno CDH de Cloudera.
Organización: Cloudera
Precio: 295 dólares
Requisitos: Examen de analista de datos CCA
Profesional acreditado en ciencias de datos de EMC (EMCDSA)
Esta certificación es una oportunidad para que los analistas de datos contribuyan a los proyectos de análisis de big data. Con este certificado, podrá aprender a aplicar técnicas analíticas a los big data y a crear modelos estadísticos.
Organización: Servicios educativos de Dell EMC
Precio: 230 dólares el bono para el examen
Requisitos: Examen de ciencia de datos y análisis de big data, y experiencia con SQL, Java, Perl, Python o R.
Científico de Datos Certificado Abierto
Se trata de un certificado global independiente que perfecciona las habilidades que poseen los analistas de datos. El programa de certificación no requiere ningún examen escrito y no ofrece cursos de formación.
Organización: The Open Group
Precio: 1.250 $ para la certificación, 250 $ para la recertificación.
Requisitos: Formulario de solicitud de experiencia y una revisión de la junta.
Profesional certificado en análisis avanzado de SAS utilizando SAS 9
Esta certificación SAS, cuando se obtiene, es una confirmación de que el titular tiene la capacidad de analizar big data con análisis estadísticos, aprendizaje automático, optimización y técnicas de modelado predictivo. Por lo tanto, se espera que los candidatos tengan experiencia en aprendizaje automático, optimización, previsión de series temporales, detección de patrones, etc.
Organización: SAS
Precio: 250 $ por un examen, 180 $ por los otros dos (cada uno)
Requisitos: Tres exámenes:
- Modelado predictivo utilizando SAS Enterprise Miner 7, 13 ó 14
- Modelado predictivo avanzado de SAS
- SAS Text Analytics, Series Temporales, Experimentación y Optimización
Los KPI en el análisis de datos
Determinar los KPI del análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a centrarse en la información correcta. Conocer cuáles son los indicadores clave de rendimiento hace que las empresas estén más cerca de sus objetivos empresariales.
La pregunta es: ¿cómo establecer el éxito de las iniciativas de big data? ¿Cuáles son las métricas que miden el éxito en el análisis de datos? Los KPI pueden diferir de un sector a otro o de una empresa a otra; sin embargo, algunos KPI son comunes en casi todos los escenarios.
- Servicio al cliente: ¿Cómo contribuye el big data al servicio al cliente? Se producirían algunos cambios en la experiencia del cliente tras las iniciativas de datos. El valor vitalicio del cliente, la tasa de retención de clientes y la puntuación neta del promotor (NPS) son métricas relacionadas para ver cómo afectan los big data al servicio al cliente.
- Eficiencia de costes: Se habla de big data; lo que significa grandes inversiones tecnológicas. El objetivo de algunas iniciativas de datos puede ser reducir los costes a largo plazo; pero también pueden ocasionar costes adicionales durante los procesos de implantación. Así que el ahorro de costes debe medirse cuidadosamente teniendo en cuenta los gastos relacionados con la empresa, como el tiempo de inactividad, los costes de mantenimiento o los gastos indirectos.
- Eficiencia operativa: Es importante medir el efecto de las iniciativas de big data en las operaciones. La analítica de datos puede alterar todo el progreso operativo o mejorarlo. La utilización de la capacidad, la adopción de productos analíticos desplegados en la empresa intervienen en las métricas que deben tenerse en cuenta al evaluar la eficiencia operativa.
- Satisfacción de los empleados: Existe una relación innegable entre la satisfacción de los empleados y las iniciativas de datos. Por encima de todo, los empleados necesitan formarse en big data para familiarizarse al menos en general. La formación implica tiempo y esfuerzo adicionales. Las horas extra, la formación y el modo en que los empleados adquieren las capacidades para trabajar con big data son métricas para los KPI.
Herramientas
Excel
Python
Python es una herramienta gratuita de código abierto y uno de los lenguajes de programación más esenciales para el análisis de datos. Puede interpretar grandes conjuntos de datos, realizar visualizaciones y evaluar sus datos de forma eficaz con las potentes funciones de Python.
Tableau
El análisis y la visualización de datos pueden realizarse fácilmente a través de Tableau. Ofrece una plataforma realmente rápida y potente para el análisis de datos con sus características de mezcla de datos, análisis en tiempo real, colaboración de datos.
Power BI
Power BI es un servicio de análisis y un programa de visualización de datos creado por Microsoft. Al igual que los demás programas, le ayuda a gestionar los datos de principio a fin; analizando, visualizando y obteniendo perspectivas.
Google Data Studio
Google Data Studio es una herramienta gratuita de Google que le ayuda a convertir sus datos en cuadros de mando e informes personalizables. Dispone de cuadros, gráficos, tablas e incluso más opciones para crear cuadros de mando. No sólo visualizará sus datos, sino que también podrá conectarse para compartir fácilmente las perspectivas con otras personas. Su uso es muy sencillo.
Programación R / R Studio
R es una de las principales herramientas para la analítica. Es muy útil si está modelando datos o trabajando con estadísticas. R puede ejecutarse en varias plataformas como UNIX, Windows y MacOS.
SAS
Sas es un software de análisis estadístico y un lenguaje de programación líder. Es accesible, fácil de usar y muy adecuado para manipular datos.
PALABRAS FINALES
La carrera profesional es siempre un camino difícil de recorrer. Hay curvas inesperadas y retos a los que enfrentarse sea cual sea su profesión. Lo que hemos enumerado y examinado anteriormente son los puntos cruciales para labrarse una carrera en el análisis de datos. Si aspira a convertirse en analista de datos, o ya lo es, ya sabe lo que le espera por delante y cómo prepararse. Puede acercarse a la cima de su carrera siguiendo los pasos adecuados, aprovechando los cursos informativos y los programas certificados, aprendiendo más sobre las herramientas y leyendo libros esenciales. Utilice esta guía como kit de preparación y empiece a perfeccionar sus habilidades como analista de datos.
Lecturas relacionadas:
Puestos relacionados
