Cómo convertirte en analista de datos

Como las empresas se están expandiendo y multiplicando, la necesidad de analistas de datos es cada vez más alta. Si eres una persona a la que le encantan los números, la resolución de problemas y la comunicación de tus conocimientos a los demás, desarrollar una carrera profesional como analista de datos puede ser la elección perfecta. Mediante la obtención de un título universitario, el aprendizaje de habilidades analíticas importantes y la adquisición de experiencia laboral valiosa, estarás en el camino de convertirte en un analista de datos de éxito.

editarPasos

editarAvanzar en tu educación

1. Obtén una licenciatura. La mayor parte de los trabajos de analistas de datos de nivel básico exigen al menos un título de licenciatura. Para convertirte en analista de datos, es recomendable obtener un título en una temática como matemáticas, estadística, economía, marketing, finanzas o informática.^[1]
   
2. Decide si quieres obtener un título de máster o de doctorado. Los trabajos de analistas de datos de nivel superior pueden exigir un título de máster o de doctorado y suelen garantizar un salario más elevado. Si consideras que puede ser de tu interés, piensa en el tipo de título adicional que podría ser mejor para ti y tus metas profesionales.^[2]
   
   • Algunos ejemplos de títulos superiores serían la obtención de un máster en Ciencias de Datos o Análisis de Negocios.
3. Matricúlate en clases dirigidas a una temática específica. Si consideras que necesitas ayuda con el cálculo o deseas aprender sobre codificación, matricúlate en una clase en la que aprendas las habilidades necesarias para convertirte en analista de datos. Además, las clases pueden ser presenciales o en línea.^[3]
   
   • Cuando busques las clases, infórmate de si algún colegio local o la universidad ofrece un seminario o curso en la temática que desees. También puede haber talleres a los que puedas asistir en tu zona.

editarAprender las habilidades necesarias

1. Domina el álgebra a nivel de universidad. Un analista de datos trata a diario con números, así que debes asegurarte de sentirte cómodo con las matemáticas. Contar con una sólida comprensión del álgebra universitaria es importante, ya que debes saber cómo interpretar y realizar gráficos para distintas funciones, así como trabajar en problemas verbales de la vida real.^[4]
   
   • Asimismo, saber sobre el cálculo multivariable y álgebra lineal también ayudará.
2. Entiende la estadística. Para convertirte en analista de datos, deberás ser capaz de interpretar datos, que es donde entra en juego la estadística. Empieza con estadística básica a nivel de bachillerato o universidad y, luego, céntrate en otra información más desafiante que pueda ser necesaria para un trabajo.^[5]
   
   • Media, mediana y moda, así como la desviación estándar, son ejemplos de los tipos de conceptos que aprenderías en el bachillerato o en la universidad.
   • También será útil tener una buena comprensión de la estadística descriptiva e inferencial.
3. Trabaja en tus habilidades de codificación y programación para convertirte en un candidato más atractivo. Aunque no necesitas ser un experto en codificación ni en programación para comenzar como analista de datos, deberías dominarlas a un nivel bajo. Aprende primero cómo utilizar programas como Python, R y Java y luego continúa con otros.^[6]
   
   • La programación SQL también es otra parte común entre los analistas de datos.
   • Ten en cuenta que puedas realizar cursos en línea para aprender codificación y programación.
4. Desarrolla fuertes habilidades de comunicación y presentación. Cuando hayas analizado datos, tendrás que ser capaz de hablar con otras personas sobre ello. Por lo tanto, es bueno que aprendas a explicar datos complicados de forma que los analistas no expertos entiendan tus resultados, y que entrenes con programas que ilustren los datos de una manera visualmente práctica.^[7]
   
   • Tienes que ser capaz de comunicar los datos visualmente y también verbalmente. Aprende, además, cómo utilizar herramientas como ggplot y matplotlib para ilustrar los resultados.
5. Familiarízate con Microsoft Excel. Te vas a dedicar a organizar datos y calcular números como analista de datos, por lo que necesitas dominar Excel. Existen muchos vídeos tutoriales en línea, así como sitios gratuitos, que te enseñarán todo lo que necesitas saber sobre el uso de Excel en todo su potencial.^[8]
   
6. Estudia el aprendizaje automático. Enseñar a un ordenador a generar predicciones o decisiones por sí mismo después del estudio de datos, o el aprendizaje automático, es esencial cuando se trata de análisis de datos. Busca cursos en línea para aprender todo lo que necesitas saber sobre este; algunos son incluso gratuitos.^[9]
   
   • Para comprender el aprendizaje automático, tendrás que tener una base sobre programación y estadística.
   • Hay tres tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado.
   • Un ejemplo de aprendizaje supervisado es el correo electrónico que filtra la bandeja de entrada de un usuario y coloca el correo no deseado en su propia carpeta, o Netflix a la hora de sugerir programas de televisión o películas que puedan gustarte. Por su parte, un ejemplo de aprendizaje reforzado es un vehículo sin conductor y su capacidad de ver y de adaptarse al entorno.

editarGanar experiencia laboral

1. Busca industrias que necesiten analistas de datos. Enfoca tu búsqueda de trabajo en industrias que tiendan a necesitar más analistas de datos que otras. Las empresas de marketing, las compañías tecnológicas y las instituciones financieras suelen contratar analistas de datos para ayudarles a interpretar datos y explicarlos en términos comprensibles.^[10]
   
   • Revisa las páginas webs de compañías en las que estés interesado para ver si tienen vacantes o realiza una búsqueda general en línea. Si ya conoces a alguien que trabaje en uno de estos campos, pregúntale si saben de alguna empresa que esté contratando.
2. Solicita unas prácticas como analista de datos. Las prácticas representan una excelente manera de acercarte a grandes compañías. Muchas de estas prácticas te exigirán que obtengas el título antes de postularte. En función de la industria, tendrás que estar familiarizado con Python, R o la programación SQL (si conoces los tres es incluso mejor).^[11]
   
   • Muchas de las prácticas no están remuneradas o solo se ofrecen en verano, así que revisa todo antes de la solicitud para que conozcas todos los detalles.
3. Únete a una organización comercial. Las organizaciones comerciales suponen una excelente forma de aprovechar recursos, como talleres, oportunidades de contactos o centros de ayuda en línea. Existen varias organizaciones relacionadas con el análisis de datos, como TechAmerica o la Asociación de Maquinaria Computacional. Realiza búsquedas en línea para comprobar si tienes interés en unirte a una de ellas.^[12]
   
   • Para unirte a una organización comercial, dirígete a su página web para encontrar información sobre la afiliación. Es posible que puedas registrarte como usuario gratuito que te dé acceso a un número limitado de recursos. Por lo general, hay diferentes niveles de afiliaciones que te conceden distintos beneficios en función de lo que pagues.
4. Busca trabajos de nivel básico. Los trabajos de nivel básico te permitirán obtener valiosos conocimientos y experiencia que necesitarás en trabajos de nivel superior como analista de datos. Los trabajos de nivel básico también son muy bien pagados y las compañías siempre están buscando personas para cubrir puestos de analista de datos estadísticos o analista de negocios.^[13]
   
   • Es más probable que los trabajos de nivel básico exijan una licenciatura, pero no un máster o doctorado.

editarTener una entrevista para el trabajo

1. Escribe un currículo y una carta de presentación profesionales. Tu currículo y la carta de presentación suponen la primera impresión que tendrá un posible empleador sobre ti. Dedica tiempo a expresar el conjunto de tus habilidades y la experiencia laboral para demostrar que eres perfecto para el trabajo. Cuando termines, procura revisar el currículo y la carta de presentación para que no haya errores.^[14]
   
2. Investiga la compañía antes de la entrevista. Realizar de antemano una investigación sobre la compañía te permite ir preparado a la entrevista para tener una charla real sobre el trabajo. Vete a la página web de la compañía y lee sobre los proyectos en los que han estado trabajando o los programas que emplean.^[15]
   
   • Si la compañía tiene redes sociales, mira su cuenta para leer cualquier actualización que haya publicado.
3. Practica la respuesta de posibles preguntas. Busca en línea preguntas de entrevistas y practica tus respuestas con un amigo o grábate a ti mismo para ver si puedes mejorar.^[16]
   
   • Las posibles preguntas pueden incluir “¿Cómo define los macrodatos?” o “Hábleme sobre los problemas que a los analistas de datos suelen enfrentarse durante un análisis”.
4. Prepárate para demostrar tus habilidades técnicas. Según el trabajo, puede que te pidan que demuestres tus habilidades técnicas. Por lo tanto, averigua qué tipo de programas usa la compañía antes de la entrevista y prepárate para demostrar que eres capaz de utilizarlos en profundidad.^[17]
   
   • Las habilidades técnicas pueden incluir conocimientos para codificar, programar o analizar datos con diferentes recursos.
5. Piensa en las preguntas que tienes para el entrevistador. Al final de la entrevista, formúlale al entrevistador preguntas como “¿Qué tipo de proyectos se me asignarán por lo común?” o “¿Qué programa prefieren usar para la visualización de datos?”. El hecho de formular preguntas demuestra que tienes interés en el trabajo y puede convertirte en un candidato más que memorable.^[18]
   

editarConsejos

• Aprende lo básico de cada concepto antes de añadir material más avanzado. Al empezar con conceptos sobre los que tienes sólidos conocimientos y luego reforzarlos, evitarás sentirte abrumado o frustrado por toda la información nueva. Por ejemplo, si has utilizado Excel antes, revisa lo que ya conoces y después realiza un curso en línea, o lee un libro sobre técnicas más avanzadas que puedas aplicar.^[19] == Referencias ==

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Source: Wiki News