Cómo convertirse en analista de datos en 2019: una guía completa

En los tiempos modernos, los datos contienen todas las respuestas, ¡pero lo principal es hacer las preguntas correctas!

Y este es el trabajo del analista de datos. De hecho, el Analista de Datos es quien debe convertir los datos en información y la información en insights. Y estas ideas son luego utilizadas por las empresas de muchas maneras, desde la formación de estrategias de marketing hasta la realización de mejoras en el proceso de producción.
En otras palabras, ser analista de datos es un trabajo extremadamente importante en la era actual de los datos. Procesan las cantidades casi infinitas de datos y luego los refinan y procesan para obtener algunos conocimientos prácticos que son útiles para los tomadores de decisiones en la empresa. Y lo principal es que estos trabajos son Muy Bien Remunerados por un aumento de la demanda y poca oferta. De hecho, actualmente hay 97.000Puestos de análisis y ciencia de datos vacantes en India debido a la escasez de candidatos calificados.

Y esa es la razón por la que este artículo es una guía completa para convertirse en analista de datos en 2019. Esta es una hoja de ruta que puede seguir si está interesado en obtener más información sobre el análisis de datos.

Pero todavía hay mucha confusión entre las diferencias en el rol de un analista de datos y un científico de datos, por lo que comenzaremos nuestro artículo con eso y pasaremos a otros temas como los requisitos de educación y los requisitos de habilidades para convertirse en analista de datos.

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

Es obvio que tanto un analista de datos como un científico de datos tienen una descripción de trabajo relacionada con los datos. ¡¡¿Pero que?!! Esa es una pregunta que muchas personas tienen con respecto a las diferencias entre un analista de datos y un científico de datos. ¡Así que despejemos esta duda aquí!

Un analista de datos utiliza los datos para resolver varios problemas y obtener información procesable para la empresa. Esto se hace mediante el uso de varias herramientas en conjuntos de datos bien definidos para responder preguntas corporativas como “ ¿Por qué una campaña de marketing es más efectiva en ciertas regiones? ” o “ ¿Por qué se han reducido las ventas de productos en el trimestre actual? » y así. Para esto, las habilidades básicas que posee un Analista de Datos son Minería de Datos, R, SQL , Análisis Estadístico, Análisis de Datos , etc. De hecho, muchos Analistas de Datos adquieren las habilidades adicionales requeridas y se convierten en Científicos de Datos.

Un científico de datos , por otro lado, puede diseñar nuevos procesos y algoritmos para el modelado de datos, crear modelos predictivos y realizar análisis personalizados de los datos de acuerdo con los requisitos de la empresa. Entonces, la principal diferencia es que un científico de datos puede utilizar una codificación pesada para diseñar procesos de modelado de datos en lugar de usar los preexistentes para obtener respuestas de los datos como un analista de datos. Para esto, las habilidades básicas que posee un científico de datos son minería de datos, R, SQL , aprendizaje automático , Hadoop , análisis estadístico, análisis de datos, OOPS , etc. ¡niveles de habilidad junto con alta demanda y baja oferta!

Requisitos de educación para convertirse en analista de datos

¡Hay muchos caminos para alcanzar tu objetivo como analista de datos y puedes seguir cualquiera de ellos! Pero tenga en cuenta que la mayoría de estos caminos pasan por una universidad, ya que una licenciatura de cuatro años es el requisito mínimo (¡una maestría y un doctorado ciertamente no hacen daño!)
Puede completar una licenciatura en ciencia de datos ya que obviamente le enseñará las habilidades necesarias para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos. Aprenderás todo sobre estadística, técnicas de análisis, lenguajes de programación , etc. que solo te ayudarán en tu trabajo como Analista de Datos.

Otra forma es que puede completar cualquier título técnico que lo ayude en su rol como analista de datos, como informática, estadística, matemáticas, economía , etc. Después de completar su título, puede realizar maestrías en Business Analytics, Big Data, Data Science , etc., ya que todos contribuirán a un trabajo en análisis de datos. O incluso puedes hacer una pasantía después de la licenciatura que te proporcionará la experiencia práctica que necesitas.

Requisitos de habilidades para convertirse en analista de datos

Como analista de datos, ¡sus habilidades son las herramientas que necesita para encontrar la aguja en el pajar de datos! Y, por lo tanto, hay múltiples habilidades que necesita que abarcan diferentes campos. La mayoría de ellos se mencionan a continuación:

1. Habilidades analíticas de datos: como analista de datos, obviamente debe tener habilidades analíticas de datos o ¿cuál es el punto? Esta es la capacidad de analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir información procesable para su empresa. Por lo tanto, debe estar familiarizado al menos con los conceptos básicos del análisis estadístico y el conocimiento de cuándo usar qué técnicas estadísticas para un problema de datos determinado. Además, hay muchas herramientas analíticas que son inmensamente útiles en el análisis estadístico como analista de datos. Los más populares son SAS , Hadoop , Spark , Hive , Pig , etc., por lo que es importante que los conozca a fondo.

2. SQL: los datos juegan un papel importante en la vida de un analista de datos (¡obviamente!). Por lo tanto, debe dominar SQL , ya que es una de las herramientas principales para la gestión de datos que implica la extracción, transformación y carga de datos . Esto significa que debe extraer los datos de varias fuentes, luego transformarlos en el formato requerido para el análisis y finalmente cargarlos en un almacén de datos. Un analista de datos también necesita SQL para ejecutar consultas con el fin de encontrar tendencias relevantes en los datos actuales y para el procesamiento de datos que podrían ser útiles para un científico de datos.

3. Microsoft Excel avanzado: puede pensar que Microsoft Excel es solo una hoja de cálculo, pero en realidad es una parte muy importante del análisis de datos. Aunque Excel puede no ser muy útil para análisis de big data como R o Python, es una bendición para análisis más pequeños con herramientas como métodos VBA . A lo largo de los años, Excel se ha mantenido muy relevante en el análisis de datos, ¡así que asegúrese de aprender tanto sobre las muchas funciones disponibles si desea tener éxito en su elección de carrera!

4. R o Python : ¡Las habilidades de programación son una herramienta necesaria en su arsenal como analista de datos! Son esenciales para realizar análisis predictivos en grandes conjuntos de datos para sacar conclusiones útiles. En general, Python y R son los lenguajes más utilizados para este fin. Python se usa debido a su capacidad para el análisis estadístico y su fácil lectura, pero puramente estadísticamente, R es un poco más popular ya que fue creado específicamente para el análisis de datos.

5. Habilidades de comunicación: ¡también debe ser excelente en habilidades de comunicación para convertirse en un analista de datos experto! Esto se debe a que, si bien comprende los datos mejor que nadie, necesita traducir sus hallazgos de datos en información cuantificada para que un equipo no técnico ayude en la toma de decisiones. ¡ Esto también puede implicar la narración de datos ! Por lo tanto, debe poder presentar sus datos en un formato narrativo con resultados y valores concretos para que otras personas puedan entender lo que está diciendo.