Ruta de aprendizaje del analista de datos 2025

En 2025, los datos no solo son los reyes, sino todo el imperio. Se prevé que el mercado mundial de análisis de datos crezca hasta$ 279.31 2030 millones de dólares por, con un notable 27.3% CAGREste rápido crecimiento significa que la demanda de analistas de datos capacitados se está disparando. Para destacar en este campo en rápida evolución, necesitas más que solo conocimientos básicos: necesitas una hoja de ruta para navegar por el futuro impulsado por los datos. Ya seas un principiante o estés buscando mejorar tus habilidades, esta guía te mostrará exactamente cómo convertirte en el analista de datos que las empresas anhelan. ¿Estás listo para convertir los datos en tu superpoder? ¡Comencemos!

¿Qué es el analista de datos?

Las empresas de todas las industrias quieren profesionales que puedan recopilar datos, evaluarlos, extraer de ellos información valiosa basada en datos y utilizar esa información para ayudarlas a abordar desafíos comerciales críticos.

Un analista de datos es un profesional que tiene las habilidades técnicas para trabajar con datos y la capacidad analítica para extraer información significativa y perspectivas prácticas de los conjuntos de datos. Su función es cerrar la brecha entre los datos sin procesar y las decisiones comerciales informadas mediante la aplicación de métodos estadísticos, programación, visualización de datos y técnicas de resolución de problemas.

¿Por qué debería comenzar una carrera como analista de datos?

En los últimos años, ha aumentado la cantidad de personas que buscan información sobre cómo convertirse en analistas de datos. El puesto ha ganado popularidad, lo que no sorprende dada la gran cantidad de datos que generamos hoy en día.

Las empresas de todas las industrias quieren profesionales que puedan recopilar datos, evaluarlos, obtener información valiosa basada en datos y usar esa información para ayudarlos a abordar los desafíos comerciales críticos. Como resultado, hay varias razones por las que elegiría trabajar como analista de datos:

• Alta demandaHistóricamente, ha habido una escasez de analistas de datos capacitados, lo que ha resultado en una gran demanda de profesionales que puedan interpretar y obtener información de conjuntos de datos complejos. La Oficina de Estadísticas Laborales proyecta que el empleo de analistas de datos crecerá un 23% entre 2021 y 2031, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.
• Salarios competitivos:Los analistas de datos suelen tener salarios competitivos debido a sus habilidades especializadas y al valor creciente de la toma de decisiones basada en datos. Los analistas de datos ganan un buen salario salario medio anual de $ 84,352.
• Diversas oportunidades industriales:Las habilidades de análisis de datos son transferibles a diferentes industrias, lo que permite a los profesionales explorar diversos sectores y trabajar en diversos proyectos.
• Perspectivas impactantes:Ser analista de datos permite descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones que pueden tener un impacto significativo en su éxito.
• Crecimiento y aprendizaje continuo:El campo del análisis de datos es dinámico y requiere que las personas se mantengan actualizadas con las últimas herramientas, técnicas y tecnologías, por lo que se ofrecen oportunidades de aprendizaje continuo.

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos en 2025

Nunca ha habido un mejor momento para comenzar una carrera en análisis de datos. En este ensayo, te guiaré a través de todo el proceso para convertirte en analista de datos en 2025. Debes dominar las siguientes habilidades:

Habilidades Técnicas

• Contar historias con datos: Las habilidades necesarias para el análisis de datos giran en torno a la presentación de datos de forma convincente y comprensible. Implica comprender a la audiencia, estructurar la información y utilizar herramientas de visualización de datos para contar una historia coherente.
• Programación: El dominio de lenguajes de programación como Python, R, SQL u otros es fundamental para la manipulación, el análisis y la automatización de datos. También es beneficioso el conocimiento de bibliotecas y marcos de trabajo para la manipulación y el análisis de datos.
• Análisis de datos exploratorios (EDA): Esta habilidad implica explorar y comprender conjuntos de datos mediante diversas técnicas estadísticas y de visualización. EDA ayuda a identificar patrones, valores atípicos y relaciones dentro de los datos.
• Estadísticas básicas: Comprender conceptos estadísticos fundamentales como la media, la mediana, la desviación estándar, la probabilidad, la prueba de hipótesis y el análisis de regresión es esencial para interpretar los datos con precisión.

Habilidades blandas

• Pensamiento estructurado: La capacidad de abordar los problemas de forma lógica y sistemática es fundamental. El pensamiento estructurado ayuda a dividir los problemas complejos en partes manejables, lo que facilita el análisis y la resolución de problemas de forma eficaz.
• Habilidades Analíticas: Esto implica el pensamiento crítico y la capacidad de analizar información, identificar tendencias, sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en datos. Unas sólidas habilidades analíticas ayudan a resolver problemas complejos y a extraer información valiosa de los datos.
• Habilidades Comunicativas: La comunicación clara es fundamental para presentar los hallazgos, explicar análisis complejos y colaborar con los miembros del equipo. Esto incluye la comunicación oral para los debates y la comunicación escrita para los informes y la documentación. Las habilidades de presentación también son esenciales para transmitir la información de manera eficaz.

¿Te sientes abrumado? No te preocupes. Hemos elaborado un plan de seis meses para ayudarte a aprender estas habilidades. Para facilitar las cosas, hemos dividido la hoja de ruta en dos trimestres. Estas habilidades son necesarias para el análisis de datos El camino supone que estudiarás al menos 4 horas al día, 5 días a la semana. Si sigues esta estrategia, deberías poder:

• Comience a postularse para puestos de analista de datos de nivel inicial después del primer trimestre. 
• Funciones de analista de datos de pleno derecho a partir del segundo trimestre.

Trimestre 1: Enderezar los conceptos básicos

En el primer trimestre, nuestro objetivo es prepararte para una pasantía en análisis de datos o incluso para un trabajo de analista de datos de nivel inicial. Por lo tanto, aquí debes concentrarte en aprender tres habilidades principales de análisis de datos: programación en Microsoft Excel y SQL, narración de historias con datos y EDA con ChatGPT. Ahora, veamos lo que necesitas aprender.

Mes 1: Exploración de datos con Excel+SQL 

En el primer mes, enfócate en las herramientas que todo Analista de Datos debe conocer: Microsoft Excel y SQLEstas herramientas le ayudarán con la exploración de datos, el primer paso en el análisis de datos. 

En Excel, debes centrarte en

• Crear y formatear hojas de trabajo.
• Funciones esenciales como Promedio, Mín/Máx, Conteo, etc.
• Funciones avanzadas como Vlookup, SumIf, CountIf, SumProduct, Concatenar, etc.
• Tablas dinámicas / Formato condicional
• Varios tipos de gráficos
• Ejecución: Análisis de sensibilidad
• Elaboración de un diagrama de Gantt/estado financiero

En SQL, aprenda cosas como consultar bases de datos y administrar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales. Para practicar, puede realizar proyectos SQL como estos. Esto le permitirá dominar SQL.

Mes 2: Contar historias con datos

En el segundo mes aprenderás a contar historias con tus datos. Para ello, céntrate en aprender una de estas herramientas de visualización de datos: TAbleau, PowerBI, o Qlik Sense. Después, use estas herramientas para analizar y presentar datos determinados de forma visualmente atractiva e interactiva. También debe aprender a crear un panel interactivo sobre temas como:

• Panel de vacunación contra el Covid
• Panel de visualización de la Copa Mundial de Críquet, etc.

Mes 3: Análisis exploratorio de datos (con integración de IA)

Para el mes 3, te sumergirás en Análisis de datos exploratorios (EDA)—un paso crucial para descubrir patrones ocultos en sus datos. EDA implica técnicas como el análisis univariado y bivariado, que lo ayudan a comprender mejor las relaciones dentro de sus datos. Tradicionalmente, EDA puede requerir mucho tiempo, pero con el auge de herramientas de IA como ChatGPT y Intérprete de código, el proceso es más rápido y eficiente.

Con ChatGPT, puede optimizar su flujo de trabajo de EDA. Simplemente cargue su conjunto de datos y haga preguntas como: “Verifique si faltan valores y sugiera cómo manejarlos: ¿media, mediana u otro método?” or "¿Qué visualización funciona mejor para este conjunto de datos?" ChatGPT puede proporcionar información rápidamente, realizar cálculos e incluso ayudarlo a visualizar los datos, lo que le permitirá ahorrar horas de trabajo manual.

Para aprovechar esto al máximo, necesitarás refinar tu habilidades de ingeniería rápidasLa elaboración de indicaciones claras y efectivas garantizará que extraiga las respuestas más relevantes y precisas de ChatGPT u otros LLM similares, lo que hará que su proceso de exploración de datos sea aún más fluido.

Habilidades blandas en las que centrarse en el primer trimestre

Además de la experiencia técnica, las habilidades interpersonales desempeñan un papel fundamental para convertirse en un analista de datos exitoso. En este primer trimestre, concéntrese en fortalecer sus habilidades la comunicación y pensamiento analíticoPractique la presentación clara de sus hallazgos creando blogs, videos de YouTube o participando en debates. Esto no solo mejora sus habilidades de redacción y expresión oral, sino que también lo ayuda a explicar información compleja a otras personas.

Para capacidad de análisisContinúe resolviendo problemas de razonamiento lógico e interpretación de datos. Estos ejercicios afinarán su pensamiento crítico y le permitirán interpretar los datos de manera eficaz.

Cosas que hacer después del primer trimestre

Al final del primer trimestre, tendrá una comprensión sólida de dibujando ideas y Creando narrativas de datosAhora estás listo para dar el siguiente paso: postularte para pasantías o puestos de analista de datos de nivel inicial.

Deberías tener tu currículum, carta de presentacióny Perfil de Linkedin Listo. Gracias a su conocimiento de ChatGPT y a la ingeniería rápida, estas tareas se pueden completar de manera rápida y eficiente, lo que le permitirá concentrarse en avanzar en su carrera. Incluso hemos creado una serie de videos tutoriales para ayudarlo con esto.

¿Estás listo para dar el siguiente paso? Pasemos al segundo trimestre, donde seguirás desarrollando tus habilidades de análisis de datos con inteligencia artificial.

Lea también Los 10 mejores proyectos SQL para el análisis de datos

Trimestre 2: Aprendizaje de las habilidades esenciales de análisis de datos

Nuestro objetivo es prepararte para desempeñar funciones de analista de datos en el segundo trimestre. Por lo tanto, nuestro enfoque debe estar en fortalecer nuestro conocimiento de la materia. Para un buen analista de datos, es imprescindible tener un conocimiento profundo de matemáticas, estadística o programación. Estas habilidades brindan una base técnica sólida para realizar análisis exploratorios de datos y estadísticas básicas. 

Mes 4: Aprendiendo Python y Estadísticas Básicas

Lo primero que aprenderemos en el mes 4 es un lenguaje de programación de propósito general como Python/REn la actualidad, Python es una opción popular entre los analistas de datos. Esto se debe a que: 

• Es facil de aprender
• tiene una amplia gama de aplicaciones
• Y un puñado de bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn que facilitan el análisis de datos. 

Basic Estadísticas A continuación se muestra lo siguiente. En las estadísticas, nos centraremos en:

• Análisis de regresión como
• Estadística descriptiva
• Probabilidad, y
• Finalmente, la prueba de hipótesis

Mes 5: Proyectos de principio a fin

Este es el penúltimo mes de nuestro viaje. Este mes se trata de práctica. Has aprendido todas las habilidades que necesitas saber. ¿Qué sigue? Lo siguiente son los proyectos de principio a fin, en los que resuelves un problema del mundo real como lo hace un verdadero analista de datos.

Los proyectos también te brindan la plataforma que tanto necesitas para practicar lo que has aprendido, revisar tus habilidades y convertirte en un mejor analista de datos. Este mes, estos son los proyectos que puedes realizar. Además de esto, también practicarás preguntas de entrevistas de análisis de datos. Aquí tienes un video que hemos hecho sobre esto.

Mes 6: Algoritmos básicos de aprendizaje automático

Por último, también debes tener conocimientos básicos de algunos conceptos simples. Algoritmos de aprendizaje automático. Es decir, regresión lineal, regresión logística, Árbol de decisión, K-Vecino más cercano, etc.

Lo crea o no, estos algoritmos de aprendizaje automático de nivel principiante se pueden aplicar a casi cualquier problema de datos.

Habilidades blandas en las que centrarse en el segundo trimestre

La habilidad blanda en la que nos centraremos en este segundo trimestre es el pensamiento estructurado. Una excelente manera de hacerlo es practicando la estimación y analizando varios casos prácticos. Con el pensamiento estructurado, puedes aprender cómo trabajan y piensan los analistas de datos. 

Otra habilidad que debes aprender es la creación de mapas mentales, que te ayudará a delinear la estructura de tu pensamiento.

Conseguir un trabajo después del segundo trimestre

Amigos, este trimestre podrán comenzar a postularse para puestos de analista de datos en la industria. Anteriormente, les contamos cómo crear un perfil de LinkedIn, un currículum y una carta de presentación. Actualícenlos según la experiencia laboral que tengan. 

Ahora, el siguiente paso es conseguir un trabajo. Hemos realizado videos sobre cómo conseguir un trabajo en el ámbito de la tecnología de datos. Estos pueden ayudarte a que te devuelvan la llamada y a superar las entrevistas con la ayuda de IA generativa.

Conclusión

Convertirse en un analista de datos competente en 2025 es un camino emocionante pero desafiante, lleno de oportunidades a medida que el campo continúa evolucionando. Con el auge de la IA, el aprendizaje automático y las herramientas de análisis avanzadas, la demanda de analistas de datos capacitados nunca ha sido mayor. A medida que se embarca en este camino transformador, aceptando las complejidades y mejorando constantemente sus habilidades se abrirán las puertas a una carrera próspera.

¿Estás listo para comenzar tu viaje de aprendizaje? Aquí tienes nuestro curso gratuito para ayudarte. ¡Ruta de aprendizaje integral para convertirse en analista de datos en 2025!

¿Te interesa convertirte en un científico de datos? Consulta nuestra Hoja de ruta del científico de datos por eso también.

Preguntas frecuentes

Analista de datos con más de 2 años de experiencia en el aprovechamiento de información obtenida a partir de datos para tomar decisiones informadas. Me apasiona resolver problemas complejos y explorar nuevas tendencias en análisis. Cuando no estoy sumergiéndome en datos, disfruto jugando al ajedrez, cantando y escribiendo shayari.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/becoming-a-data-analyst/