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¿Qué hay que estudiar para ser analista de datos?

Tecnología | Artículo
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  • May 2024
ESIC University

ESIC University

ESIC University es un centro de formación universitaria privada de primer nivel en Madrid. 

Nos encontramos en un momento en el que la información es poder. De hecho, cada vez son más los datos que se acumulan en las compañías (especialmente las tecnológicas) y, por supuesto, los que nos impactan cada día. Con la digitalización, las empresas han tenido que aceptar que esto ya no es un juego y que es necesario incorporar perfiles especializados en el análisis de datos.

El manejo de los datos se ha convertido en una competencia esencial para las empresas y organizaciones de todo el mundo. Los analistas de datos desempeñan un papel crucial en la interpretación de grandes volúmenes de datos para ayudar en la toma de decisiones estratégicas. Si quieres saber exactamente los pasos que hay que dar para convertirte en un profesional de los datos, a continuación te los explicamos:

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Grados universitarios

  • Ingeniería informática: Este es uno de los caminos más comunes para los aspirantes a analistas de datos. Los programas de este tipo proporcionan una sólida base en programación, estructuras de datos, algoritmos y bases de datos, todos esenciales para el análisis de datos.
  • Estadística: Un título en estadística es muy valioso, ya que el análisis de datos depende en gran medida de métodos estadísticos. Los estudiantes aprenden sobre probabilidad, inferencia estadística, regresión y otros métodos cuantitativos cruciales para interpretar datos.
  • Matemáticas: Las matemáticas proporcionan una base sólida para el razonamiento lógico y cuantitativo, por lo que los cursos de cálculo, álgebra lineal y matemáticas discretas son particularmente útiles.
  • Ingenierías generales: Los programas del resto de las ingenierías, especialmente la ingeniería industrial y de sistemas, pueden ofrecer una buena mezcla de habilidades analíticas y prácticas.
  • Economía: Un grado en Economía combina el análisis cuantitativo con la comprensión de modelos económicos, lo que es útil para el análisis de datos en contextos financieros y de mercado. Sin embargo, tras la finalización de este grado es importante profundizar en los aspectos más técnicos de la profesión con un máster o un posgrado.
  • Data science: Con la revolución tecnológica han aparecido carreras nuevas, como los estudios de data science o las carreras enfocadas en big data, totalmente especializadas en esta profesión cada vez más demandada. De hecho, en ESIC contamos con el novedoso grado en Data Science, una excelente oportunidad para entrar de lleno en este mundo que tanto futuro (y presente) tiene, aprendiendo a identificar y resolver problemas empresariales basándose en el análisis de la información disponible.

Programas de posgrado

Para avanzar en la carrera de análisis de datos, muchos profesionales optan por estudiar programas de posgrado como los que indicamos a continuación:

  • Ciencia de datos: Estos programas están diseñados específicamente para preparar a los alumnos en técnicas avanzadas de análisis de datos, aprendizaje automático y manejo de grandes volúmenes de datos.
  • Estadística aplicada: Enfocado en el uso práctico de métodos estadísticos para resolver problemas del mundo real, este programa es ideal para aquellos interesados en aplicaciones específicas del análisis de datos.
  • MBA con especialización en análisis de datos: Un MBA con esta especialización combina la formación en habilidades empresariales y análisis de datos, ideal para roles de liderazgo.

Habilidades técnicas de un analista de datos

Programación

El conocimiento de lenguajes de programación es indispensable para un analista de datos. Los lenguajes más comunes son:

  • Python: Ampliamente utilizado debido a su simplicidad y sus potentes bibliotecas para el análisis de datos como pandas, NumPy y scikit-learn.
  • R: Popular en la comunidad estadística, es excelente para el análisis de datos y la visualización.
  • SQL: Es el lenguaje estándar para gestionar y consultar bases de datos relacionales.

Herramientas y software

  • Excel: Aunque es una herramienta básica, sigue siendo fundamental para análisis preliminares y visualización rápida.
  • Tableau y Power BI: Son herramientas de visualización de datos que permiten crear gráficos interactivos y dashboards.
  • SAS y SPSS: Se utilizan en industrias específicas para análisis estadístico avanzado.

Bases de datos y big data

  • Manejo de bases de datos relacionales: Conocimiento en MySQL, PostgreSQL o SQL Server.
  • Tecnologías sobre big data: Familiaridad con Hadoop, Spark y sistemas de bases de datos NoSQL como MongoDB.

Métodos estadísticos y análisis cuantitativo

Un buen analista de datos debe estar familiarizado con:

  • Análisis de regresión: Para entender y predecir relaciones entre variables.
  • Análisis multivariante: Para manejar y analizar datos que tienen múltiples variables.
  • Pruebas de hipótesis: Para validar los resultados de los análisis.

Aprendizaje automático y modelado predictivo

Con el auge de la inteligencia artificial, las habilidades en aprendizaje automático se han vuelto cruciales. Esto incluye el conocimiento de:

  • Algoritmos supervisados y no supervisados: Regresión lineal, árboles de decisión, clustering y redes neuronales.
  • Modelado predictivo: Creación de modelos que puedan predecir resultados futuros basados en datos históricos.

Habilidades sociales

Además de las habilidades técnicas, un analista de datos eficaz debe tener otras habilidades que faciliten su trabajo:

  • Pensamiento crítico y resolución de problemas: Para interpretar los datos y encontrar soluciones a problemas complejos.
  • Comunicación: Capacidad para presentar hallazgos de manera clara y comprensible a públicos no técnicos.
  • Trabajo en equipo: Colaboración con otros departamentos y roles dentro de la organización.

Certificaciones y cursos online

Para complementar tu formación, puedes optar por certificaciones y cursos online muy valorados en el sector:

  • Certificación en ciencia de datos de Coursera o edX: Ofrecen programas completos impartidos por universidades de renombre.
  • Certificación en análisis de datos de Google: Un programa práctico que cubre los fundamentos del análisis de datos.
  • Cursos específicos de Python, R y SQL en plataformas como Udemy o DataCamp: Para mejorar tus habilidades técnicas en áreas clave.

Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados sobre que hay que estudiar para ser un analista de datos. Os invito a que miréis detenidamente el Grado en Data Science.

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