Te comparto la ruta completa para convertirte en analista de datos sin tener experiencia previa.
Vivimos en una revolución digital en la cual las empresas buscan perfiles altamente cualificados, varios años de experiencia y al mismo tiempo buscan conocimientos actualizados en herramientas y metodologías para analizar datos porque entendieron la importancia de tomar decisiones basadas en datos para no quebrar y sobresalir en este mundo tan competitivo.
Pero a su vez, las personas ya no se conforman con un trabajo de escritorio, buscan nuevas oportunidades de trabajo atractivo en el ámbito tecnológico, en el campo digital y es muy frecuente ver profesionales cambiando el rumbo de su carrera hacia la ciencia, análisis e ingeniería de datos.
Y si tú eres uno de esos profesionales que quiere dar ese cambio en su vida, déjame compartirte esta ruta; y lo más importante es que al terminar de leer este post romperás varios esquemas y/o mitos sobre el análisis de datos.
Lo que primero debes entender es que un Analista de Datos es una persona que desarrolló la capacidad de contar historias con los datos. Usa herramientas para la extracción, manipulación y visualización de datos para describir en términos sencillos el panorama actual de los datos….suena sencillo verdad, todos podemos contar buenas historias.
Con esto quiero que te quede claro que no tienes que pasar años estudiando en la universidad para desarrollar tu parte analítica, ni tampoco tienes que renunciar a tu trabajo actual para poder estudiar, basta con ponerte una meta y ser constante en el aprendizaje, es por esto que te muestro esta ruta de 5 pasos para que empieces a contar las mejores historias basadas en datos:
Paso 1: Lenguajes de programación Excel, SQL, R/Python
Los requisitos que solicitan como analistas de datos varían de acuerdo al campo de estudio y la posición, sin embargo, la mayoría de los analistas de datos deben tener conocimientos de Excel, SQL y para puestos más avanzados requieren conocimiento de R o Python.
Excel sigue siendo ampliamente usado para analizar datos estructurados (forma de tabla) como tendencias, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, etc. Por otra parte, SQL se usa para administrar bases de datos y realizar consultas de los datos que son posteriormente usadas por Excel, R, Python u otro software para análisis de datos. Tranquilamente, puedes empezar tu carrera como analista de datos con Excel y SQL, sin embargo, tener conocimientos en R o Python (los dos lenguajes más usados en ciencia de datos) ampliará tus posibilidades de
encontrar un trabajo.
Ahora te estarás preguntando ¿cuál estudio primero R o Python?, y si me preguntas a mí yo te diría que si no eres programador comiences con R (este lenguaje fue desarrollado por dos estadísticos de la Universidad de Auckland), ya que es bastante amigable con el usuario. De igual manera, si yo fuera tú, revisaría que lenguaje es el más usado en mi industria y tomaría la decisión, lo que si te sugiero es que estudies uno a la vez porque podrías llegar a confundirte con los dos al mismo tiempo.
Paso 2: Conocimientos matemáticos
Si completaste tus estudios universitarios en los primeros años debiste haber aprendido los conocimientos matemáticos que requieres como analista de datos (dependiendo del puesto y campo), ¡qué bien!, verdad. A diferencia del científico de datos que necesita un amplio conocimiento matemático que podría requerir años de estudio como un doctorado, los analistas de datos requieren los conocimientos matemáticos bases impartidas en la universidad. Ahora, lo que no se usa de se olvida, te recomiendo que puedas refrescar tus conocimientos de álgebra, cálculo, probabilidad y estadística
Paso 3: Análisis de datos
Para analizar datos debes tener una metodología clara y esta se divide en 5 pasos mundialmente conocidos:
- Define el objetivo general del análisis, con esto podrás identificar tus fuentes de datos relevantes para tu análisis. Recuerda que el éxito de un análisis depende del buen planteamiento del objetivo.
- Recolección de los datos: con tu objetivo bien definido recolectarás datos de calidad requeridos para tu análisis, es mejor tener más datos para tener una información más completa de lo que estás buscando.
- Limpieza de los datos: es tiempo de depurar los datos recolectados para que puedas analizarlos. Este paso involucra corregir o remover datos incorrectos y/o irrelevantes para el análisis, revisar que los datos estén completos, remover datos duplicados y crear nuevas variables importantes como promedios, cuartiles, etc.
- Análisis de datos: analizar los datos ya limpios implica que busques la información dentro de los datos, como patrones, relaciones, correlaciones o posibilidad de predicción. En este punto se puede aplicar toda la estadística básica que aprendiste.
Interpretación: debes presentar los datos amigablemente con visualizaciones de los resultados del análisis, estas visualizaciones deben contar la historia de los datos y debe ser de fácil comprensión para que personas externas al análisis puedan entenderlo, sacar conclusiones y tomar decisiones.
Paso 4: Visualización de datos Power BI, Tableu, Data Studio
Como te diste cuenta, uno de los pasos del análisis de datos es la visualización de estos. Ser capaz de crear visualizaciones claras, convincentes y precisas es una habilidad fundamental que deben desarrollar los analistas de datos.
Para esto, Power BI y Tableu son las herramientas más utilizadas para crear visualizaciones, también existen Data Studio, QlikView, de igual manera te invito a revisar los requisitos de tu industria para que te formes en el más demandado.
Paso 5: Conocimiento de la industria
Recuerdas que le querías dar un giro a tu profesión, pues todos tus conocimientos adquiridos en tu campo o industria te ayudarán resolver problemas diariamente.
Por ejemplo, es importante tener experiencia en banca y finanzas si vas a realizar análisis crediticios. Si debes despachar muchos pedidos en el menos tiempo pues debes crear la ruta más óptima para hacerlo y eso lo logras conociendo tu industria, debes apalancarte de tus conocimientos sobre la industria para hacer análisis objetivos que resuelvan grandes problemas.
Ahora si tienes las habilidades para analizar datos, pero aún no cuentas con experiencia en alguna es tiempo de que empieces adquirir conocimientos sobre la industria de tu interés. Como analista debes estar a la vanguardia de los cambios en el entorno que te ayuden a identificar tendencias, ver patrones, optimizar procesos, etc. Puedes adquirir conocimientos de la industria leyendo artículos, asistiendo a conferencias, leyendo boletines, enrolándote con personas de la industria y más, depende de ti.
Con estos 5 pasos puedes empezar tu carrera como analista de datos, ahora te dejo dos pequeños conejos que te ayudarán a mejorar tu perfil profesional.
- Construye tu portafolio de proyectos como analista de datos, con esto puedes demostrar tus habilidades y probar tus conocimientos con empleadores que te quieren en su equipo. Ten en cuenta que el portafolio debe ser relevante a la industria que estas aplicando.
- Ahora es tiempo de generar contactos comúnmente llamado networking. Ya tienes las habilidades, has creado tu portafolio, has aplicado a nuevos puestos de trabajo, entonces la generación de contactos implicará asistir a conferencias, hablar en eventos y enrolarte con analistas de datos que pueden hablar bien de ti y sobre todo validar tus conocimientos.
Espero que esta ruta y los consejos que te he dado te faciliten tu carrera como analista de datos, algunas personas pueden requerir más tiempo y recursos que otras; y está bien, aprende a tu ritmo y sobre todo disfruta del proceso que vas a vivir al convertirte en analista de datos. Todos los logros implican un esfuerzo, pero al final sabes que valió la pena, invierte en tu educación, invierte en ti mismo.
