Las 7 habilidades que deberías aprender para controlar el Análisis de Datos

En el estado actual en que se encuentra la industria, con una gran demanda de talento por parte de las compañías tecnológicas, es importante entender cuáles son las principales destrezas con las que debemos contar para desempeñar nuestras labores y, por ende, para acceder a los puestos de trabajo en los que queremos estar. En el caso de los expertos en Data Analytics, los analistas de datos, es clave que adquieran una serie de habilidades que, a día de hoy, resultan fundamentales en esta industria. 

No debemos olvidar que el principal cometido de un Data Analyst es extraer la información más relevante que se pueda extraer de los datos. Es decir, como ya os contamos, en todas aquellas industrias en las que se ha implementado el análisis de datos, una aplicación mucho más concreta de Data Science, el rol de los profesionales que lo aplican no es otro que extraer la información de las distintas fuentes que existan, para más adelante procesar los datos que obtengan de ahí y así poder hallar posibles tendencias que permitan a las compañías analizar la situación que dibujan esos datos con el fin de mejorar la toma de decisiones y, de ese modo, obtener mejores resultados.

Quiero ser Data Analyst, ¿por dónde empiezo?

Si siempre has sentido curiosidad por los datos y, tal y como está el mercado, estás pensando dar un giro a tu carrera profesional para convertir en analista de datos, ya habrás sentido una de las principales dudas que asaltan a todos los que quieren iniciarse en esta industria: ¿por dónde diantres empiezo? 

Si tu sueño es convertirte en un Data Analyst pero no sabes cómo emprender tu camino, no te preocupes que aquí te traemos algunas recomendaciones. Para empezar a zambullirte en este universo, una alternativa siempre aconsejable leer y consultar algunos libros sobre esta aplicación de la ciencia de los datos. Así podrás saber más acerca de este fascinante terreno y tomar nota de las herramientas que tendrás que controlar para alcanzar la meta que te has propuesto. Podrás dar tus primeros pasos en Python, entender a la perfección en qué consiste el Machine Learning y aprender las prácticas más extendidas en el mercado.

Como podrás comprobar por tí mismo, una vez dentro del Data Science son numerosos los caminos que puedes tomar. Y tengas o no claro qué camino emprender, lo mś importante siempre es ponerse en marcha. Para ello puedes optar por realizar el Bootcamp de Data Analytics de Ironhack. Ahí, empezarás a manejar las principales herramientas que se utilizan en los equipos de Data de todo el mundo y te saldrás preparado para iniciarte en esta industria con tu primer empleo. 

Las habilidades o ‘skills’ esenciales para el Data Analytics

Además, ahí podrás conocer de primera mano, e incluso desempeñar, el trabajo que día a día realiza un analista de datos. De esta forma, no solo podrás conocer cuáles son las principales herramientas que utilizan, como Pandas, Tableau, Jupyter, lenguajes de programación como Python… sino que también entenderás cuáles son las principales habilidades y destrezas que tiene que tener todo buen Data Analyst. Para que vayas entrando en contacto con ellos, aquí repasamos las principales ‘skills’ que deberás tener para emprender tu trayectoria como Data Analyst, en las distintas fases del trabajo que tendrás que desarrollar.

  • Analizar es depurar

La principal habilidad que debe tener todo buen analista de datos que se precie, es saber cómo obtener los datos, así como realizar las tareas oportunas para limpiarlos y prepararlos. Le guste más o menos, esta labor le ocupará hasta el 80% de su tiempo, por lo que se torna una de las ‘skills’ fundamentales. Y si bien es cierto que puede no parecer demasiado apasionante, lo cierto es que le planteará numerosos retos como, por ejemplo, resolver qué hacer con los datos que faltan de las distintas fuentes de información a las que accede, o cómo realizar un análisis acertado cuando los datos sean inconsistentes.

  • Aportar siempre respuestas

Por obvio que parezca, es importante destacar que una de las destrezas que debe de tener todo Data Analyst debe de ser el análisis de datos. A la hora de realizar esta tarea, puede que haya una pregunta previa a la que dar respuesta o puede que no. Es decir, en esta labor, el analista puede tener alguna cuestión o alguna duda respecto al negocio que le hayan hecho llegar, y su cometido será buscar la respuesta en los datos. En caso de no haber una cuestión ni una duda respecto al negocio, el Data Analyst también puede explorar los datos para tratar de descubrir tendencias o relaciones que puedan resultar interesantes para que la compañía tome una u otra decisión. 

  • La estadística, un valor en alza

Entre los múltiples conocimientos con los que tiene que contar un Data Analyst se encuentra amplia base de estadísticas y probabilidad. Solo así podrá realizar de forma correcta tanto el análisis como la exploración de los datos. Además, una vez completadas ambas tareas, tendrá las herramientas necesarias para comprobar si ha completado correctamente su cometido y evitará errores en la lógica. 

  • Capacidad para visualizar los datos

Otro de los ‘skills’ que debe desarrollar un buen analista de datos es la capacidad de crear gráficos y diagramas que permitan al resto de los equipos con los que trabaja entender sus análisis y sus hallazgos. Es de vital importancia entender que los seres humanos somos criaturas visuales y mientras que ver un gigantesco documento con millones de números no nos va a aportar absolutamente nada, visualizar esos datos de un modo u otro nos ayuda a entender la información que albergan. Además, esta habilidad puede ser de gran utilidad para un Data Analyst, puesto que en la exploración de datos hay tendencias que pueden quedar ocultas y salir a la luz cuando los datos han quedado plasmados en un gráfico. 

  • Habilidades comunicativas: cómo explicar los datos correctamente

Al margen de todas sus habilidades depurando, analizando, explorando o visualizando los datos, un buen analista debe de contar con destrezas comunicativas. Debe de saber expresarse tanto por escrito como oralmente, para realizar informes adecuados y poder explicarlos al resto de departamentos. Esa explicación, además, debe de ser precisa y adaptada a su audiencia, que puede no tener el mismo nivel de conocimientos. Por esto mismo, también será muy importante que sepa escuchar, para adaptarse a las circunstancias y adaptar su discurso a las mismas. 

  • Mentalidad resolutiva

Al final, todas las anteriores ‘skills’ te servirán para aplicarlas en una de las principales capacidades que tiene que tener todo Data Analyst, que no es otra que resolver entuertos. Desde suplir las limitaciones que pueda tener la compañía, por ejemplo, en cuanto a las fuentes de datos; hasta los ‘bugs’ que puedes encontrar por el camino, pasando por las nuevas herramientas que vayan llegando al mercado y de cuyo funcionamiento tenga que empaparse. Una de las principales habilidades de todo analista de datos es adaptarse a las situaciones y resolver las situaciones a las que tendrá que enfrentarse en su día a día.

  • Teamwork, la fuerza del equipo

Pero más allá de tener un conocimiento más amplio de un lenguaje de programación como Python, de saber cuáles son las principales herramientas para realizar las tareas que hemos ido señalando, es importante entender que, como en prácticamente todo, esto se trata de un trabajo en equipo. Aunque tendrá que realizar trabajos de forma individual, el analista de datos no desempeña su labor de forma aislada y solitaria, sino que tiene que colaborar y estar sincronizado con el resto de los equipos de la compañía. Para poder sacar el máximo partido a todas las tareas realizadas descritas, es importante comprender que la fuerza reside en el equipo.

En definitiva, si tu meta es llegar a ser un gran profesional del Data Analytics tendrás que tener en tu caja de herramientas todas las ‘skills’ que hemos mencionado. Además, claro está, de los conocimientos necesarios para ponerlas en práctica. ¿Qué? ¿Estás preparado para afrontar el reto? 

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