Original article: How to Get Started in Data Analytics – A Roadmap for Beginners
¡Hola y bienvenidos al mundo del Análisis de Datos! Si estás pensando en una carrera dentro de este campo, estás en buenas manos. El Análisis de Datos es un campo emocionante y en constante crecimiento, que últimamente está cobrando importancia en nuestro mundo actual impulsado por datos.
Seamos sinceros, actualmente nos estamos ahogando en información. Desde publicaciones de redes sociales a transacciones financieras, pasando hasta por historias clínicas, no hay nada que nos permita hacer un filtro.
Aquí es donde aparecen los analistas de datos. Ellos son quienes nos ayudan a entender los datos y convertirlos en conocimiento valioso.
Y ese conocimiento puede ser innovador. Puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios, a los Estados a tomar decisiones informadas sobre políticas, y a las personas a hacer mejores elecciones para su vida personal y profesional.
Pero no es solamente sobre el impacto. El Análisis de Datos también puede ser bastante lucrativo. De acuerdo con estudios recientes, el sueldo promedio en E.E.U.U es de alrededor de USD 70.000 al año. Y puede ser aún mayor de acuerdo si tenemos en cuenta la experiencia de la persona.
Por supuesto, como cualquier profesión, el Análisis de Datos tiene sus desafíos. Existe ese conjunto de datos que nos produce dolor de cabeza, la amenaza siempre latente del síndrome del impostor, y los debates infinitos sobre cuál es el mejor lenguaje de programación o herramienta de visualización de datos. Pero, si te gustan los desafíos, este podría ser campo para tí.
Entonces, si estás tratando de convertirte en un analista de datos, este artículo es para tí. Con suerte, te ahorrará mucho tiempo y esfuerzo para que no desperdicies tu tiempo en aprender cosas irrelevantes como me pasó a mí.
Paso 1: Investiga el rol de Analista de Datos
¿Estás pensando en convertirte en analista de datos? ¡Fantástico! Empecemos por comprender de qué se trata el rol antes de continuar.
Verás, el trabajo de un analista es mucho más que hacer cuentas y crear cuadros (aunque eso también puede ser bastante interesante). El trabajo implica aprovechar la información para encontrar ideas y resolver problemas. Esto significa hacer las preguntas correctas, organizar y evaluar la información y explicar tus conclusiones a otros.
Algunas de las habilidades básicas y actividades que un analista de datos realiza incluyen:
- Recolectar y analizar grandes grupos de datos para identificar patrones, tendencias, o cualquier otro conocimiento que pueda ayudar a tomar decisiones de negocios informadas.
- Usar herramientas y técnicas de estadística para obtener conocimiento de los datos.
- Desarrollar e implementar de sistemas de recolección de datos y otras estrategias para optimizar la eficiencia y la calidad de los datos.
- Colaborar con otros equipos para identificar necesidades de negocios y desarrollar soluciones usando datos para resolverlas.
- Comunicar las conclusiones a las partes interesadas, de una manera clara y accionable.
Así que si no eres un prodigio de la matemática o un genio de la computación, no te preocupes. La estadística, la informática y los negocios son sólo algunas de las numerosas disciplinas que se incorporan al tema multidisciplinar del análisis de datos. A quien le guste aprender, resolver problemas y hacer una diferencia puede disfrutar de esta disciplina.
Entonces, ¿dónde puedes encontrar información adicional sobre lo que hace un analista de datos? Puede empezar por consultar los numerosos recursos gratuitos disponibles en internet.
Muchos blogs, podcasts y canales de YouTube ofrecen contenido informativo y entretenido sobre el análisis de datos. Voy a dejar abajo algunos canales de YouTube que me han ayudado a lo largo de los años.
Para obtener una idea de las habilidades y cualidades que requiere el rol, puedes conectar con otros analistas de datos, ir a reuniones o seminarios, y hasta mirar descripciones del puesto.
No te olvides de tener cuenta si trabajar con datos es algo que disfrutas. ¿Te gusta encontrar patrones y resolver acertijos? ¿Quieres hacer del mundo un lugar mejor? Si la respuesta es sí, entonces el análisis de datos puede ser tu carrera ideal.
El primer paso en tu camino es entender lo que hace un analista de datos. Disfruta el camino, tomate tu tiempo y no dudes preguntar.
Paso 2: Explora los requisitos para el rol de Analista de Datos
Ahora que ya sabes de qué se trata el rol de analista de datos, es momento de empezar a mirar qué es lo que buscan los empleadores. Al fin y al cabo, querrás asegurarte de que tus habilidades y conocimientos son lo que se necesita en el mercado laboral.
Pero antes de que empieces a asustarte por no tener demasiada experiencia, tienes que saber que cada empresa es distinta. Algunas priorizan las habilidades de programación, mientras que otras valoran la comunicación y la perspicacia empresarial. Por eso es importante que hagas tu propia investigación para saber qué habilidades y conocimientos específicos están en demanda dentro de tu industria o empresa soñada.
¿Cómo puedes encontrar esta información? Por ejemplo, un buen lugar es mirar ofertas de empleo y descripciones de puesto en sitios como LinkedIn, Indeed, o Glassdoor. Esto puede ayudarte a darte una idea de los requisitos y conocimientos para distintos roles de analista de datos.
Algunos ejemplos de lo que una oferta laboral puede incluir son:
- Conocimiento en SQL y experiencia trabajando con grandes conjunto de datos.
- Experiencia en Python y herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI.
- Fuertes habilidades analíticas y capacidad de sacar conclusiones a partir de datos complejos.
- Experiencia en análisis estadístico y técnicas de modelado de datos.
- Excelente habilidad para comunicar conclusiones complejas a audiencias técnicas y no técnicas.
¡Pero no te detengas ahí! También puedes contactar a personas que estén trabajando en el sector o que tengan puestos que te interesen. Pregúntales sobre su experiencia y qué habilidades, ellos consideran que son las más importantes para ser exitoso en su rol. Quizás hasta quieras tener alguna entrevista para informarte más sobre la industria u obtener consejos sobre cómo empezar.
Y hablando de empezar, es importante recordar que no hay ningún sustituto para la experiencia práctica. Si bien es tentador pasar horas mirando tutoriales, aprenderás mucho más rápido y de forma efectiva creando cosas y trabajando con proyectos de análisis de datos reales.
Por eso, tomate tu tiempo para analizar los requisitos de un puesto, pero no te olvides de seguir perfeccionando tus habilidades y obtener experiencia práctica. Con poco esfuerzo, pero mucha curiosidad, estarás en camino de convertirte un analista de datos exitoso.
Paso 3: Sentirse cómodo con las matemáticas y las estadísticas
Ok, sé lo que estás pensando ¿Matemática y Estadística? ¡Oh, no!
Pero escúchame antes de que te vayas corriendo. Para que un analista de datos pueda entender los datos y obtener conclusiones valiosas de ellos, es esencial que tenga un conocimiento básico de estos conceptos.
¿Qué conceptos básicos y fórmulas estadísticas debes saber?
Para empezar, hay medidas de tendencia central conocidas como media, mediana y moda, que pueden darte una idea del valor típico en un conjunto de datos. Debes saber cómo calcularlas.
La desviación típica es una medida que se utiliza para saber cuánto difiere la distribución de los datos de la media, y debes saber cómo calcularla.
Para poder encontrar relaciones entre variables y generar predicciones basadas en esas asociaciones, también debes estar familiarizado con correlación y regresión.
Pero no es solamente saber sobre números. También debes tener un conocimiento básico de álgebra lineal, ya que se utiliza en distintas formas de análisis de datos. Aquí tiene un curso para estudiar a fondo y su libro de texto ,en inglés, para que puedas empezar.
Quizás necesites matrices para modificar y manipular datos o quizás necesites usar regresión lineal (en inglés) para predecir valores futuros basados en tendencias históricas.
Si no tienes un conocimiento sólido en Matemática, esto puede parecer difícil. ¡Pero no te preocupes! Hay muchos recursos disponibles para ayudarte a aprender.
Por ejemplo, la Academia Khan ofrece lecciones y ejercicios de práctica de Matemática y Estadística. Si prefieres libros, "Ciencia de Datos para principiantes" ("Data Science for Beginners", en inglés) de Andrew Park es un recurso excelente que explica principios matemáticos y estadísticos de manera accesible.
freeCodeCamp está desarrollando un programa de Matemática sobre el cual puedes leer aquí ,en inglés.
Y aquí tienes una guía ,en inglés, sobre los conocimientos de Estadística que necesitas saber para entrar al campo de la ciencia de datos y desarrollarte en disciplinas como Machine Learning.
La clave es empezar de a poco y gradualmente ir ampliando tus conocimientos. No tengas miedo de hacer preguntas o de buscar ayuda cuando lo necesites. Con un poco de práctica y perseverancia, descubrirás que la Matemática y la Estadística son realmente divertidas (¡de en serio!).
Paso 4: Domina Excel para analizar datos
Excel es una herramienta esencial dentro del arsenal de un analista de datos. Es prácticamente usado por todas las empresas que existen y dominarlo te ayudará a limpiar, manipular y analizar datos fácilmente.
Con Excel puedes crear fórmulas y funciones que hagan cálculos, tablas dinámicas y cuadros para visualizar datos, y usar herramientas de análisis de datos para hacer predicciones e identificar patrones. Excel es bastante útil para hacer análisis de regresión, predicciones y análisis de escenarios.
Si realmente quieres convertirte en un analista de datos, es esencial que domines Excel. Por suerte, hay muchos recursos disponibles en línea, en inglés, para que aprendas: ExcelIsFun, Excel Chandoo, Tutorials Point, Ashutosh Kumar , y MyOnlineTrainingHub en YouTube.
También estos cursos, en inglés, te ayudarán a sacarle provecho a Excel.
- Introducción al Análisis de Datos usando Excel , por Coursera
- Análisis de Datos con Python para usuarios de Excel, en el canal de YouTube de freeCodeCamp
- Desarrollo de habilidades en Excel para especialización en negocios ,por Coursera
- Analizando y mostrando datos con Excel por EdX
Recuerda, Excel es solo una herramienta dentro de tu caja de herramientas para el análisis de datos. Pero es la más importante y la cual usaras diariamente como analista de datos. Al dominar Excel, estarás más que preparado para realizar cualquier tarea relacionada con datos que llegue a tus manos.
Pasemos a la siguiente habilidad, que también es la más importante que necesitarás como analista de datos.
Paso 5: Domina SQL para extracción de datos
SQL (por sus siglas en inglés Structured Query Language) es una herramienta importante en el análisis de datos. Como analista de datos, una de tus principales tareas será la de extraer datos de bases de datos y SQL es el lenguaje que se utiliza para hacerlo.
SQL es más que hacer queries básicas como SELECT, FROM y WHERE.
Es un lenguaje complejo que te permite manipular y transformar datos en numerosas maneras. SQL se usa para juntar datos de varias tables, filtrado y agregado de información, además de para crear nuevas tablas y visualizaciones.
Para ser un analista de datos eficaz, es esencial que domines SQL. Debes poder escribir queries, crear tablas y entender cómo optimizar el desempeño de tus queries.
Por suerte, hay muchos recursos disponibles para que aprendas SQL. Algunos de los mejores recursos para empezar son Khan Academy SQL, W3Schools, SQLZoo, SQLbolt, Luke Barousse, Alex the Analyst, Microsoft Power Tools y juegos basados en SQL como SQL Island (en alemán, pero está traducido al inglés) y SQL Murder (en inglés)
Además, hay muchos cursos en línea, en inglés, y libros disponibles para que puedas aprender SQL en detalle. Aquí tienes algunos para que empieces:
- Aprende SQL y Bases de Datos- Curso completo para principiantes
- Plan de Estudios sobre Base de Datos Relacionales de freeCodeCamp
- Colección de cursos gratuitos sobre base de datos relacionales
Al dominar SQL, podrás obtener conocimientos valiosos de bases de datos y manipular datos de manera que ofrezcan valiosos conocimientos de negocio.
Paso 6: Aprende Python para Análisis de Datos
Es sabido que hay mucha especulación sobre si es necesario que un analista de datos necesita Python -algunos dicen que si mientras otros dicen que no.
En mi opinión, me gustaría decir que depende de la empresa en la que trabajes - pero saber Python es una ventaja ya que es uno de los lenguajes de programación más usado en el mundo de la ciencia de datos. Python es conocido por su simplicidad, facilidad para leerse y versatilidad, convirtiéndolo en una elección popular entre los analistas de datos.
Python tiene una gran cantidad de librerías y herramientas que hacen que el Análisis de Datos sea más fácil, como Panda para manipulación de datos y análisis, NumPy para trabajar con arrays, y Matplotlib para visualización de datos. También permite la automatización de tareas, lo que hace al análisis de datos más eficiente y eficaz.Aprender Python para Análisis de Datos es una gran inversión para tu carrera como analista de datos. No solo te permitirá trabajar con librerías poderosas, sino que también te abrirá muchas más oportunidades para trabajar con grandes conjuntos de datos y análisis más complejos.
Hay muchos recursos disponibles para que aprendas Python, desde cursos gratuitos hasta programas en línea pagos y libros. Algunos recursos disponibles en inglés son freeCodeCamp, DataCamp, CodeBasis, Programming with Mosh and Microsoft Learn.
Al aprender Python, podrás realizar análisis de datos más complejos, automatizar tareas y trabajar con un mayor rango de conjuntos de datos, convirtiéndote en un recurso valioso dentro de cualquier empresa orientada a datos.
Paso 7: Domina una herramienta de visualización de datos
Como analista de datos, es esencial que puedas comunicar tus conclusiones de manera clara y concisa. Una forma de hacer esto es a través de la visualización de datos. Herramientas de visualización de datos como PowerBI y Tableau pueden ayudarte a crear cuadros interactivos, gráficos y tableros de control para que otros entiendan tus conclusiones de manera fácil. Hablaremos sobre ellas dentro de un momento.
Aquí tienes un curso, en inglés, de Tableau para análisis de datos y visualización de datos para darle un vistazo.
Mientras que SQL es bueno para peticionar y manipular datos, no sirve para mostrar completamente tus datos. Y aquí es donde una herramienta de visualización de datos entra en juego. Estas herramientas permiten transformar tus datos en visualizaciones valiosas y fácil de entender que puedes compartir con aquellos interesados.
Puedes aprender lo básico de la visualización de datos en detalle con este curso gratuito y en inglés, disponible en el canal de YouTube de freeCodeCamp.
PowerBI es una gran elección para visualización de datos ya que es fácil de aprender e integrar con otros productos de Microsoft. Esto la convierte en una herramienta ideal para aquellas empresas que usan Microsoft Office. Tableau también es otra elección popular que tiene una gran comunidad de usuarios y con un gran abanico de opciones.
Aprender un herramienta de visualización de datos como PowerBI o Tableau te permitirá crear visualizaciones atrapantes que te ayudarán a entender mejor tus datos y comunicar las conclusiones a otros. Hay muchos cursos en línea y tutoriales disponibles que te ayudarán a aprender estas herramientas, como el curso de capacitación oficial de Microsoft PowerBI y los cursos de capacitación de Tableau
Al dominar una herramienta de visualización de datos, podrás aprender a crear visualizaciones atrapante e interactivas que te permitan entender mejor tus datos y comunicar las conclusiones a otros, convirtiéndote en un recurso valioso para cualquier empresa orientada a datos.
También puedes sumergirte en aprender otras herramientas de visualización de datos como D3.js- Aquí tienes un curso para empezar, en inglés.
Paso 8: Conecta con otros Analistas de Datos y Desarrolladores.
Relacionarse con otros es una parte esencial de cualquier profesión y el campo del Análisis de Datos no es la excepción. Al conectar con otros analistas de datos y desarrolladores, podrás aprender de sus experiencias, obtener información clave sobre las últimas tecnologías y tendencias dentro de la industria y hasta quizás encontrar oportunidades de trabajo.
Aquí tienes distintas formas de conectar con otros dentro de este campo:
1. Asiste a eventos de la industria: Busca conferencias, encuentros y cualquier otro evento relacionado con el análisis de datos y asiste a ellos. Es una gran forma de conocer a otras personas dentro del campo y aprender sobre nuevos avances y tecnologías.
2. Únete a comunidades online: Existen muchas comunidades online para analista de datos y desarrolladores como foros, grupos de LinkedIn y en redes sociales. Únete a ellos y participa en las conversaciones para conectar con otros profesionales.
3. Habla con otros profesionales: No temas contactar a otros analistas de datos y desarrolladores a través de sus redes sociales, correo electrónico o en persona si los ves en algún evento. Preséntate, pide consejos y construye amistades.
Recuerda que al conectar con otros, tú también debes estar abierto a ofrecer ayuda o dar consejos. Al crear una red de contactos fuerte dentro del campo del Análisis de Datos, puedes potenciar tus oportunidades laborales, además de estar al día con las últimas tecnologías y tendencias dentro de la industria.
Paso 9: No te olvides de las "habilidades blandas"
Una habilidad final que creo que debes trabajar antes de convertirte en un gran analista de datos son tus habilidades blandas. Esto incluye tus habilidades para comunicarte, resolver problemas, etc.
Una vez que lo hagas, haz proyectos y no dejes de practicar.
Conclusión.
Convertirte en un analista de datos, requiere dedicación, trabajo duro y ser apasionado por el Análisis de Datos. Si sigues los pasos que fui detallando en esta guía, conseguirás el conocimiento y las habilidades necesarias para convertirte en un analista de datos exitoso.
Desde entender el rol de analista de datos, hasta dominar SQL y Python, pasando por conectar con otros desarrolladores, cada paso es esencial para alcanzar el éxito en este campo.
Recuerda ser curioso, no dejar de aprender y siempre ser flexible para adaptarse a nuevas tecnologías y metodologías. Con determinación y persistencia, podrás convertirte en un analista de datos competente y desbloquear un mundo de excitantes oportunidades laborales.