Contenido

• ¿Qué hace un analista de datos?
• Fuentes de datos y roles
• ¿Cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?
• Habilidades, calificaciones y herramientas.
• Sobresalir
• SQL

Un analista de datos manipula datos para ganarse la vida. En una era en la que las empresas dependen cada vez más de conjuntos de datos en constante expansión, esta es una habilidad más importante que nunca. También es uno de gran demanda.

Uno de los principales factores impulsores en el futuro mercado laboral será Internet of Things (IoT), que se refiere a todos los dispositivos de su hogar conectados a la web. Todos esos centros inteligentes, bombillas y refrigeradores crean cantidades gigantescas de datos para que las empresas trabajen (para bien o para mal), y el análisis de datos desempeñará un papel importante en esta industria en el futuro, según la firma de análisis tecnológico Foote Partners.

Si está buscando una línea de trabajo a prueba de futuro con grandes oportunidades que pueda disfrutar desde su hogar, convertirse en un analista de datos podría ser adecuado para usted. Echemos un vistazo a las habilidades que necesita para aprender y cómo puede comenzar.

¿Qué hace un analista de datos?

Un analista de datos es alguien que extrae "ideas útiles" de grandes conjuntos de datos. Eso significa traducir números al inglés simple. Pueden crear informes y visualizaciones para mostrar esta información y mostrar correlaciones o tendencias útiles. Luego, las empresas pueden usarlos para informar sus decisiones.

Los analistas de datos pueden trabajar dentro de una sola organización o contratar numerosos clientes como parte de una agencia.

Para el marketing, un analista de datos podría determinar un gran porcentaje de clientes que compraron productos X que eran estudiantes de psicología. Luego pueden recomendar que el cliente se dirija más a ese grupo demográfico con el marketing futuro. Alternativamente, podrían notar una tendencia que muestra que cada vez más hombres se están interesando en el producto. Esto también es algo que el negocio puede capitalizar. Es posible que descubran que este es un grupo demográfico que la competencia no está atendiendo actualmente.

Un analista de datos traduce los números al inglés simple

Otro ejemplo práctico proviene de Forecastwatch.com, que recopila pronósticos de miles de informes diferentes y los compara con informes humanos reales de cómo era el clima. Usando toda esta información, los pronosticadores pueden refinar y mejorar sus modelos.

Fuentes de datos y roles

Estos conjuntos de datos pueden provenir de varias fuentes diferentes: estadísticas de ventas, tarjetas de fidelización, cuentas de usuario, comentarios de clientes, aplicaciones y software, análisis de tráfico del sitio web, estudios de mercado, estudios de laboratorio y más.

Una gran parte de este trabajo implicará la creación de informes, que proporcionarán información y tendencias que pueden ser útiles para la gestión. Los analistas de datos también deberán obtener datos para "hablar" cuando los obtengan de múltiples fuentes diferentes. Pueden ser necesarios para eliminar datos defectuosos (limpieza). ¡A veces incluso se les puede pedir que "masajeen" los datos para que sean un poco más accesibles a los objetivos de la organización!

Este puede ser un trabajo emocionante y gratificante, y puede ayudar a dirigir la dirección de una empresa basada en información inteligente basada en datos. Sin embargo, también puede ser una línea de trabajo muy aburrida, solo unos pocos pasos eliminados de la entrada de datos. Cuidar una sola hoja de cálculo no es desafiante ni gratificante para la mayoría de las personas. Su rol dependerá de la organización y su lugar dentro de ella.

¿Cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?

Una distinción útil para entender es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos. La línea puede volverse un poco borrosa, pero en general los científicos de datos trabajan más con el aprendizaje automático y el modelado predictivo. Usan datos para hacer predicciones sobre el futuro y, en general, tienen antecedentes más sólidos en matemáticas, estadísticas y codificación por computadora.

Los científicos de datos también trabajan con inteligencia artificial y aprendizaje automático. El aprendizaje automático es esencialmente una versión más grande y automatizada de lo que hace un analista de datos, con algoritmos que buscan patrones en conjuntos de datos gigantescos, de modo que eventualmente puedan aprender a identificar ciertos elementos dentro de una imagen, detectar el lenguaje humano natural o hacer decisiones sobre publicidad. Como científico de datos, puede escribir código en Python y SQL para ayudar a recuperar estos datos y ponerlos en uso.

Lee mas: Cloud AutoML Vision: entrene su propio modelo de aprendizaje automático

El salario promedio de un analista de datos es de $ 64,975 por año según Indeed.com, mientras que el salario promedio de un científico de datos es de $ 120,730.

Si está interesado en convertirse en un científico de datos y trabajar con algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia, un excelente lugar para comenzar es con el Paquete de certificación de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Habilidades, calificaciones y herramientas.

Si bien no es esencial, un título en cualquiera de las siguientes materias puede ser útil para un analista de datos:

• Matemáticas
• Ciencias de la Computación
• Estadística
• Ciencias económicas
• Negocio

Una serie de habilidades específicas también serán muy útiles y ciertamente vale la pena desarrollarlas. Afortunadamente, la web ahora hace que sea más fácil que nunca obtener estas habilidades y certificaciones desde casa. Udemy ofrece cursos útiles para casi todas las habilidades que pueda necesitar como analista por menos de $ 20 en la mayoría de los casos. Esto es lo que sería bueno saber.

Sobresalir

No es glamoroso, pero muchos analistas de datos pasan mucho tiempo en Excel, creando tablas y elaborando ecuaciones. Al ir a una entrevista o solicitar un concierto a corto plazo, es probable que deba demostrar habilidades avanzadas de Excel. ¡Así que repasad!

Prueba el curso Udemy: Microsoft Excel - Excel de principiante a avanzado.

SQL

SQL significa Structure Query Language y es un lenguaje declarativo para crear y recuperar datos de una base de datos. Si está intentando recuperar datos de ciertos usuarios de un sitio web, es probable que lo haga hablando con una base de datos almacenada en un servidor utilizando SQL. SQL parece desalentador al principio, pero es bastante fácil de entender y puede ser inmensamente poderoso una vez que lo haga.

Prueba el curso Udemy: el campo de arranque SQL completo.