En la actualidad, en un mundo en el que la recolección y almacenamiento de datos es más común que nunca, conocer la mejor forma de analizar y extraer información de los mismos es la clave del éxito para muchas empresas y organizaciones. El análisis de datos, que surgió en los años 60, es la respuesta a esta necesidad. Con el advenimiento del big data, la computación en la nube, el aprendizaje automático y otros software y hardware, el análisis de datos ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en una parte integral de la toma de decisiones comerciales actuales.
Si su empresa aún no se ha sumado a la ola de análisis de datos, es posible que esté perdiendo oportunidades valiosas para obtener información significativa sobre su negocio y mejorar su rendimiento. El análisis de datos puede ayudarle a comprender mejor a sus clientes, identificar patrones y tendencias, y tomar decisiones informadas basadas en hechos concretos.
Además, el análisis de datos no solo es útil para grandes empresas con enormes cantidades de datos. Las pequeñas y medianas empresas también pueden beneficiarse del análisis de datos, ya que puede ayudarles a optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia.
El crecimiento de la industria del análisis de datos ha hecho que se convierta en un campo popular para aquellos que buscan un cambio de carrera. Sin embargo, los principiantes pueden tener muchas preguntas sobre el campo, como: ¿qué es exactamente el análisis de datos? ¿Cómo puedo convertirme en un analista de datos? En esta guía de análisis de datos para principiantes, responderemos estas preguntas y más.
En esta guía, abordaremos los siguientes temas y preguntas. Si desea saltar a una sección específica, simplemente utilice el menú que se puede hacer clic:
¿Qué es el análisis de datos?
Cada vez que utilizamos una aplicación, realizamos una compra en el supermercado, respondemos una encuesta o completamos un CAPTCHA para acceder a nuestro correo electrónico, generamos datos que son recopilados por empresas y organizaciones.
Estas actividades diarias generan enormes cantidades de datos que son recopilados por estas entidades. Pero, ¿qué sucede con estos datos? Para la gran mayoría, es decir, hasta un 99,5%, no se les da ningún uso. Solo el 0,5% restante se utiliza con fines de análisis de datos.
En el campo del análisis de datos, los expertos tienen como objetivo extraer información significativa de los datos sin procesar que se les presentan. Las empresas y organizaciones pueden aprovechar el poder predictivo del análisis de datos para tomar decisiones comerciales informadas. Con el análisis de datos, pueden responder preguntas importantes, como ¿qué ocurrió en el pasado? ¿Qué está sucediendo actualmente? ¿Qué podría suceder en el futuro?
Tipos de análisis de datos
En la tarea de analizar datos, existen diferentes métodos para extraer la información necesaria y obtener conocimientos, patrones y tendencias que orienten la toma de decisiones empresariales. En análisis de datos y ciencia de datos, nos enfocamos principalmente en los siguientes cuatro métodos:
Análisis descriptivo: ¿Qué sucedió?
Como su nombre indica, este tipo de análisis se enfoca puramente en describir lo que ha ocurrido y lo presenta en una instantánea fácil de entender. El análisis de datos descriptivos utiliza la agregación de datos y la extracción de datos para proporcionar una visión general de las acciones pasadas, lo que a menudo se convierte en el punto de partida para un análisis más profundo.
Análisis de diagnóstico: ¿Por qué sucedió?
El análisis de diagnóstico se diferencia del análisis descriptivo porque, mientras que el análisis descriptivo busca proporcionar una visión general objetiva de lo que sucedió, el análisis de diagnóstico busca establecer por qué se produjeron esos sucesos. Esto se puede lograr mediante la identificación y el manejo de valores atípicos o anomalías dentro de los datos.
Análisis predictivo: ¿Qué es probable que suceda en el futuro?
El análisis predictivo utiliza patrones y tendencias anteriores en los datos para estimar la probabilidad de un resultado o evento futuro. Para ello, un analista de datos diseñará modelos predictivos que utilicen la relación entre un conjunto de variables.
El modelo predictivo puede, por ejemplo, utilizar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para predecir qué períodos del año son los mejores para las ventas y cuáles son los peores. Con base en esta información, es posible que se desee crear campañas de marketing que impulsen los períodos de ventas más tranquilos y aumenten la capacidad del equipo durante los períodos de ventas intensas.
Prescriptivo: ¿Cuál es el mejor curso de acción?
El análisis prescriptivo se considera como la conclusión de las otras formas de análisis: ahora que se ha determinado qué sucedió, por qué sucedió y qué puede suceder en el futuro, ¿qué debe hacerse a continuación?
¿Cómo se puede evitar un problema futuro o capitalizar una tendencia emergente? Un uso cotidiano del análisis de datos prescriptivos es en mapas y aplicaciones de tráfico. Tomemos como ejemplo a Google Maps. Cuando se ingresan los destinos de inicio y final, la aplicación ofrece la mejor manera de llegar allí, ya sea a pie, en transporte público, en bicicleta o conduciendo. Además, tiene en cuenta las condiciones de tráfico actuales, así como las rutas tranquilas, planas o escénicas informadas. Con toda esta información, se pueden tomar decisiones de viaje que se adapten mejor a las necesidades del usuario.
Para una comprensión más detallada de cada tipo de análisis, consulte esta guía:
>>> Los 4 tipos de análisis de datos
El proceso de análisis de datos
Si bien los distintos tipos de análisis de datos requieren metodologías, habilidades y conocimientos diferentes para obtener información útil, el proceso subyacente sigue siendo el mismo. A continuación, se presenta el proceso que podría seguir un analista de datos:
Paso 1: Definir la pregunta
Para establecer las bases de su análisis, un analista de datos primero deberá definir su objetivo, también conocido como «enunciado del problema». Este proceso es esencial para cualquier análisis de datos exitoso. Sin una definición clara del problema a resolver, el análisis puede perderse en una multitud de datos irrelevantes y puede no proporcionar la información necesaria para tomar decisiones informadas.
La definición del enunciado del problema es el primer paso en el análisis de datos. Para empezar, el analista de datos puede preguntarse: ¿qué problema de negocio estoy tratando de resolver? Al definir esto, puede establecer el marco para todo el análisis. Una vez que se ha establecido el problema de negocio, el analista debe determinar los datos necesarios para resolver el problema. Este proceso implica identificar las fuentes de datos disponibles y evaluar si esos datos son suficientes para abordar el problema.
Paso 2: Recopilar los datos
Una vez que el analista de datos ha establecido su objetivo para el análisis, el siguiente paso es diseñar una estrategia para recopilar los datos apropiados. La recopilación de datos es un paso crucial en el análisis de datos, ya que los datos son la materia prima del análisis. Para obtener los mejores resultados, el analista de datos debe asegurarse de que los datos sean relevantes, precisos y fiables.
En primer lugar, el analista de datos debe determinar qué tipo de datos necesitarán: datos cuantitativos (numéricos) o datos cualitativos (descriptivos). Los datos cuantitativos son números que se pueden medir y cuantificar, como las cifras de ventas, los ingresos o el número de visitantes de un sitio web. Los datos cualitativos, por otro lado, son datos descriptivos que no se pueden medir numéricamente, como las opiniones de los clientes o la información sobre la cultura y los valores de una empresa.
Una vez que se ha decidido qué tipo de datos se necesitan, el analista de datos debe determinar la fuente de los datos. Hay varias fuentes de datos disponibles, como encuestas, registros financieros, bases de datos de clientes, datos de redes sociales y más. Es importante elegir la fuente de datos adecuada que proporcionará los datos necesarios de manera precisa y confiable.
Después de identificar la fuente de datos, el analista de datos debe diseñar una estrategia para recopilar los datos. La estrategia de recopilación de datos debe ser diseñada de manera que maximice la eficiencia y la calidad de los datos. En algunos casos, el analista de datos puede necesitar recopilar datos de múltiples fuentes para obtener una imagen completa del problema.
>>> Datos cuantitativos vs cualitativos: ¿cuál es la diferencia?
Paso 3: Limpia los datos
Una vez que los datos han sido recopilados, el siguiente paso en el análisis de datos es la limpieza de datos. La limpieza de datos es esencial para garantizar que los datos sean precisos, completos y de alta calidad. La limpieza de datos, también conocida como «fregado», es un proceso que implica la identificación y corrección de errores, la eliminación de datos duplicados o innecesarios, y el relleno de los datos faltantes.
El primer paso en el proceso de limpieza de datos es la identificación y eliminación de datos no deseados. Esto puede incluir datos que no son relevantes para el análisis o datos que son redundantes. La eliminación de datos no deseados puede reducir el tamaño del conjunto de datos y mejorar la eficiencia del análisis.
El siguiente paso en el proceso de limpieza de datos es la identificación y corrección de errores importantes. Los errores pueden incluir valores que no son válidos, valores que están fuera del rango esperado, valores que son inconsistentes con otros datos, y más. Es importante identificar y corregir estos errores para garantizar la precisión de los resultados del análisis.
Otro aspecto importante de la limpieza de datos es la identificación y eliminación de datos duplicados. Los datos duplicados pueden introducir errores en el análisis y reducir la eficiencia del proceso. La eliminación de datos duplicados puede reducir el tamaño del conjunto de datos y mejorar la precisión del análisis.
Además, la limpieza de datos también implica la identificación y eliminación de valores atípicos. Los valores atípicos pueden ser el resultado de errores en la entrada de datos o pueden indicar un problema en los datos. La eliminación de valores atípicos puede mejorar la precisión del análisis y garantizar que los resultados sean confiables.
En algunos casos, los datos pueden faltar o ser incompletos. En estos casos, el analista de datos debe rellenar los datos faltantes utilizando técnicas como la interpolación o la extrapolación. El relleno de los datos faltantes puede garantizar que el conjunto de datos esté completo y que el análisis sea preciso.
Finalmente, la limpieza de datos también implica la aportación de estructura a los datos. La aportación de estructura implica la organización de los datos de manera que sea fácil de analizar. Esto puede incluir la creación de categorías o la organización de los datos en tablas.
>>> ¿Qué es la limpieza de datos?
Paso 4: analizar los datos
Una vez que los datos han sido limpiados y preparados, el analista de datos está listo para la fase de análisis. Esta es la parte emocionante del proceso de análisis de datos, en la que el analista de datos aplica las metodologías y técnicas adecuadas para extraer información valiosa de los datos. Existen cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Paso 5: Visualiza y comparte tus hallazgos
Una vez que se han comprendido las necesidades de las partes interesadas, el analista de datos puede comenzar a utilizar software de visualización para presentar los hallazgos. Los tres programas más populares para esto son Google Looker Studio, Tableau y Microsoft Power BI. Estos programas permiten la creación de informes, tableros y visualizaciones interactivas que pueden ser compartidos con las partes interesadas.
Es importante elegir el software de visualización adecuado según las necesidades de las partes interesadas y el tipo de datos que se están analizando. Por ejemplo, si se está trabajando con datos geográficos, es posible que Tableau sea la mejor opción debido a su capacidad para crear mapas interactivos.
Esta es solo una descripción general básica del proceso de análisis de datos. Para obtener más información, lea más en este artículo: Una guía paso a paso para el proceso de análisis de datos
¿Qué habilidades necesito para convertirme en analista de datos?
El análisis de datos es una profesión en constante evolución que se ha convertido en una parte vital de muchas empresas y organizaciones. Como resultado, cada vez hay más demanda de analistas de datos calificados. Si está considerando un cambio de carrera a la profesión de análisis de datos, hay algunas habilidades técnicas y sociales que necesitará para tener éxito en este campo.
Habilidades técnicas necesarias para convertirse en analista de datos
Para ser un analista de datos exitoso, debe tener un conjunto sólido de habilidades técnicas que incluyen:
- Conocimiento avanzado de Excel: La hoja de cálculo de Excel es una herramienta esencial en el análisis de datos, y los analistas de datos deben tener un conocimiento avanzado de la aplicación. Deben estar familiarizados con las fórmulas, gráficos y tablas dinámicas de Excel.
- Lenguajes de programación: Los analistas de datos deben tener conocimientos en al menos un lenguaje de programación. Python y R son lenguajes populares para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
- Bases de datos: Los analistas de datos deben tener conocimientos en bases de datos, incluyendo SQL. Deben saber cómo consultar datos de bases de datos y realizar análisis y agregaciones de datos.
- Herramientas de visualización de datos: Los analistas de datos deben ser capaces de crear visualizaciones efectivas de datos. Esto puede incluir herramientas como Google Looker Studio, Tableau o Power BI.
- Comprensión sólida de cada paso del proceso de análisis de datos.
Habilidades blandas necesarias para convertirse en analista de datos
Además de las habilidades técnicas, los analistas de datos también deben tener habilidades blandas. Algunas de las habilidades sociales y de comunicación necesarias para tener éxito como analista de datos son:
- Pensamiento crítico: Los analistas de datos deben ser capaces de analizar los datos de manera crítica y comprender los patrones y tendencias.
- Resolución de problemas: Los analistas de datos deben ser capaces de resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas en función de los datos.
- Comunicación efectiva: Los analistas de datos deben ser capaces de comunicar sus hallazgos y recomendaciones de manera clara y efectiva a diferentes audiencias.
- Trabajo en equipo: Los analistas de datos a menudo trabajan en equipos interdisciplinarios, por lo que deben tener habilidades de trabajo en equipo y colaboración.
- Curiosidad: Los analistas de datos deben ser curiosos y estar dispuestos a aprender y explorar nuevas herramientas y técnicas para mejorar su trabajo.
Las habilidades blandas, en comparación con las habilidades duras, no son medibles . Piense en las habilidades blandas como características que forman parte de su personalidad existente, aunque es posible que haya adquirido o refinado estas habilidades a través de otros roles o experiencias que haya tenido.
¿Cómo me convierto en analista de datos?
Si está interesado en convertirse en un analista de datos, hay varias cosas que puede hacer para prepararse para esta carrera emocionante y en constante evolución. Aquí hay algunos consejos prácticos que pueden ayudarlo a comenzar.
Adquirir habilidades técnicas
Como hemos mencionado anteriormente, las habilidades técnicas son fundamentales para ser un analista de datos exitoso. Aprender lenguajes de programación como Python o R, así como tener un conocimiento avanzado de Excel y bases de datos, pueden ser un buen punto de partida para construir sus habilidades técnicas.
Existen cursos en línea y programas de capacitación que pueden ayudarlo a adquirir habilidades técnicas para el análisis de datos. Además, hay muchas comunidades en línea donde puede encontrar recursos y ayuda de otros profesionales del campo.
Desarrollar habilidades blandas
Además de las habilidades técnicas, también es importante desarrollar habilidades blandas para tener éxito como analista de datos. Algunas de estas habilidades incluyen pensamiento crítico, resolución de problemas, comunicación efectiva y trabajo en equipo.
Puede desarrollar estas habilidades blandas al involucrarse en proyectos de equipo, practicar la comunicación efectiva con diferentes audiencias y buscar oportunidades para tomar decisiones informadas basadas en datos.
Obtener experiencia práctica
La experiencia práctica es fundamental para convertirse en un analista de datos exitoso. Busque oportunidades para trabajar en proyectos de análisis de datos y para aplicar sus habilidades en situaciones reales.
Una manera de obtener experiencia práctica es buscar prácticas profesionales o proyectos de análisis de datos en línea para poner en práctica sus habilidades.
Obtener una certificación
Obtener una certificación en análisis de datos puede ayudarlo a demostrar sus habilidades y conocimientos a los empleadores. Existen varias certificaciones en análisis de datos disponibles, como las certificaciones de Google, Microsoft o de IBM.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que las certificaciones no son necesarias para ser un analista de datos exitoso. La experiencia práctica y las habilidades técnicas y blandas son igualmente importantes.
Completar un bootcamp o programa de análisis de datos
Si estás interesado en ingresar al campo de análisis de datos pero no tiene experiencia o habilidades técnicas, un bootcamp de análisis de datos puede ser la mejor opción para cubrir todas las habilidades y conocimientos básicos necesarios para convertirse en analista de datos.
Un bootcamp de análisis de datos es un programa intensivo de formación en análisis de datos que generalmente se imparte en persona o en línea. Estos programas están diseñados para enseñar las habilidades técnicas y blandas necesarias para trabajar como analista de datos en una variedad de industrias.
¿Por qué considerar un bootcamp de análisis de datos para iniciar su carrera?
Aquí hay algunas razones por las que debería considerar un bootcamp de análisis de datos para iniciar su carrera:
- Aprendizaje basado en proyectos
Los bootcamps de análisis de datos suelen tener un enfoque en el aprendizaje basado en proyectos. Esto significa que, en lugar de simplemente aprender teoría, trabajará en proyectos prácticos que le permitirán aplicar sus habilidades en situaciones reales.
Los proyectos que realice en el bootcamp pueden agregarse a su cartera futura, lo que puede ayudarlo a destacar entre los solicitantes de empleo en el futuro.
- Tutoría individual y certificado de finalización
La mayoría de los bootcamps de análisis de datos ofrecen tutoría individual y un certificado de finalización al completar el programa. La tutoría individual puede ayudarlo a abordar las áreas en las que pueda tener dificultades y garantizar que comprenda los conceptos clave.
El certificado de finalización puede ayudarlo a demostrar sus habilidades y conocimientos a los empleadores potenciales y mejorar su currículum.
- Enfoque en la preparación laboral
Los bootcamps de análisis de datos también pueden tener un enfoque en la preparación laboral, lo que significa que lo prepararán para entrevistas de trabajo y presentaciones de portafolio. También pueden proporcionar consejos y recursos para la búsqueda de empleo en el campo de análisis de datos.
- Oportunidades de trabajo y garantía de trabajo
Algunos bootcamps de análisis de datos también pueden ofrecer oportunidades de trabajo y garantía de trabajo. La garantía de trabajo significa que si no puede obtener un trabajo en el campo de análisis de datos dentro de un período de tiempo determinado después de completar el programa, el bootcamp puede reembolsarle todo o parte de la matrícula.
Escribir un currículum dedicado
El mercado laboral puede ser difícil en cualquier industria, y esto es especialmente cierto para los trabajos en análisis de datos. Si está buscando cambiar de carrera hacia el análisis de datos, deberá volver a escribir su currículum para resaltar las nuevas habilidades que ha adquirido durante el curso de su programa de análisis de datos, o cualquier otra habilidad de roles anteriores que pueda ser importante para el puesto.
Aquí hay algunos consejos para redactar un currículum efectivo para un puesto de analista de datos:
- Destaque sus habilidades técnicas
- Resalte sus habilidades blandas
- Destaque su experiencia en análisis de datos
- Utilice palabras clave relevantes