Aquí hay cinco pasos a considerar si está interesado en seguir una carrera en ciencia de datos:
- Obtener una licenciatura en un campo con énfasis en habilidades estadísticas y analíticas, como matemáticas o ciencias de la computación
- Aprenda habilidades importantes de análisis de datos
- Considere la certificación
- Obtenga su primer trabajo de analista de datos de nivel básico
- Obtenga una maestría en análisis de datos
¿Qué hace un analista de datos?
Un analista de datos recopila, procesa y realiza análisis estadísticos en grandes conjuntos de datos. Descubren cómo se pueden usar los datos para responder preguntas y resolver problemas. Con el desarrollo de las computadoras y un movimiento cada vez mayor hacia el entrelazamiento tecnológico, el análisis de datos ha evolucionado. El desarrollo de la base de datos relacional dio un nuevo aliento a los analistas de datos, lo que permitió a los analistas utilizar SQL (pronunciado «secuela» o «s-q-l») para recuperar datos de bases de datos.
BOOTCAMPS PATROCINADOS
Universidad Case Western Reserve
CWRU Data Analytics Boot Camp
CWRU Data Analytics Boot Camp es un programa riguroso a tiempo parcial que prepara a los estudiantes con las habilidades fundamentales para el análisis y la visualización de datos. A través de la instrucción práctica en persona, cubrirá una amplia gama de temas y se graduará listo para aplicar sus habilidades en la fuerza laboral.
Universidad de Columbia
Campamento de entrenamiento de análisis de datos de ingeniería de Columbia
¿Estás listo para convertirte en un profesional basado en datos? Columbia Engineering Data Analytics Boot Camp es un desafiante bootcamp a tiempo parcial que equipa a los estudiantes con las habilidades especializadas para el análisis y la visualización de datos a través de clases prácticas en persona.
Universidad de California, Berkeley
Berkeley Data Analytics Boot Camp
Convierta los datos en información procesable. Berkeley Data Analytics Boot Camp es un programa dinámico a tiempo parcial que cubre las herramientas y tecnologías en demanda para el análisis y la visualización de datos a través de clases rigurosas basadas en proyectos.
Descripción típica del trabajo de analista de datos
La mayoría de los trabajos en análisis de datos implican la recopilación y limpieza de datos para descubrir tendencias y conocimientos comerciales. El trabajo diario de analista de datos varía según la industria o la empresa o el Tipo de análisis de datos Consideras tu especialidad. Los analistas de datos pueden ser responsables de crear paneles, diseñar y mantener bases de datos y sistemas de relaciones para diferentes departamentos de su organización. Uso de software de inteligencia empresarial, Cuadroy programación.
La mayoría de los analistas de datos trabajan con equipos de TI, administración y / o científicos de datos para determinar los objetivos de la organización. Extraen y limpian datos de fuentes primarias y secundarias y luego analizan e interpretan los resultados utilizando herramientas y técnicas estadísticas estándar. En la mayoría de los casos, señalan tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complejos e identifican nuevas oportunidades para la mejora de procesos. Los analistas de datos también deben crear informes sobre sus hallazgos y comunicar los próximos pasos a las partes interesadas clave.
Cualificaciones de analista de datos
Habilidades requeridas para los analistas de datos
- Lenguajes de programación (R / SAS): los analistas de datos deben ser competentes en un lenguaje y tener conocimiento práctico de algunos más. Los analistas de datos utilizan lenguajes de programación como R y SAS para la recopilación de datos, la limpieza de datos, el análisis estadístico y la visualización de datos.
- Pensamiento creativo y analítico: La curiosidad y la creatividad son atributos clave de un buen analista de datos. Es importante tener una base sólida en métodos estadísticos, pero aún más crítico pensar en los problemas con una lente creativa y analítica. Esto ayudará al analista a generar preguntas de investigación interesantes que mejorarán la comprensión de una empresa sobre el asunto en cuestión.
- Comunicación sólida y efectiva: los analistas de datos deben transmitir claramente sus hallazgos, ya sea a una audiencia de lectores o a un pequeño equipo de ejecutivos que toman decisiones comerciales. Una comunicación sólida es la clave del éxito.
- Visualización de datos: La visualización efectiva de datos requiere prueba y error. Un analista de datos exitoso entiende qué tipos de gráficos usar, cómo escalar visualizaciones y saber qué tablas usar dependiendo de su audiencia.
- Almacenamiento de datos: Algunos analistas de datos trabajan en el back-end. Conectan bases de datos de múltiples orígenes para crear un almacén de datos y utilizan lenguajes de consulta para buscar y administrar datos.
- Bases de datos SQL: las bases de datos SQL son bases de datos relacionales con datos estructurados. Los datos se almacenan en tablas y un analista de datos extrae información de diferentes tablas para realizar análisis.
- Lenguajes de consulta de bases de datos: El lenguaje de consulta más común que utilizan los analistas de datos es SQL y existen muchas variaciones de este lenguaje, incluyendo PostreSQL, T-SQL, PL / SQL (Procedural Language / SQL).
- Minería de datos, limpieza y munging: Cuando los datos no se almacenan ordenadamente en una base de datos, los analistas de datos deben usar otras herramientas para recopilar datos no estructurados. Una vez que tienen suficientes datos, limpian y procesan a través de la programación.
- Microsoft Excel avanzado: Los analistas de datos deben tener un buen manejo de Excel y comprender las técnicas avanzadas de modelado y análisis.
- Aprendizaje automático: los analistas de datos con habilidades de aprendizaje automático son increíblemente valiosos, aunque el aprendizaje automático no es la habilidad esperada de los trabajos típicos de analista de datos.
Responsabilidades del analista de datos
Un día en la vida de un analista de datos
El día a día de un analista de datos depende de dónde trabaje y con qué herramientas trabaje. Algunos analistas de datos no usan lenguajes de programación y prefieren el software estadístico y Excel. Dependiendo de los problemas que están tratando de resolver, algunos analistas realizan análisis de regresión o crean visualizaciones de datos. Los analistas de datos experimentados a veces se consideran «científicos de datos junior» o «científicos de datos en formación». En algunos casos, un analista / científico de datos podría estar escribiendo consultas o abordando solicitudes estándar por la mañana y creando soluciones personalizadas o experimentando con bases de datos relacionales, Hadoop y NoSQL por la tarde.
«Una gran parte de mi trabajo es crear proyecciones de jugadores para Fantasy Baseball. Estos potencian las clasificaciones predeterminadas en nuestras salas de draft e informan mis clasificaciones de jugadores de pretemporada y durante la temporada. Nuestros lectores y clientes de nuestro producto Fantasy confían en la precisión de estas proyecciones, por lo que es importante tener una base estadística sólida para hacerlas. Durante la temporada, tenemos un alto grado de interacción con nuestra audiencia, ya que una gran parte de nuestra responsabilidad es responder a las preguntas sobre el valor y el rendimiento del jugador. El análisis estadístico informa estas recomendaciones, ya sea que se realicen a través de plataformas de redes sociales, contenido escrito y de video, o podcasts.
–Al Melchior, analista de datos de Fantasy Sports para CBSSports.com
¿Qué herramientas utilizan los analistas de datos?
Aquí hay algunas otras herramientas importantes que los analistas de datos usan en el trabajo:
- Google Analytics (GA): GA ayuda a los analistas a comprender los datos de los clientes, incluidas las tendencias y las áreas de la experiencia del cliente que necesitan mejoras en las páginas de destino o las llamadas a la acción (CTA).
- Tableau: los analistas usan Tableau para agregar y analizar datos. Pueden crear y compartir paneles con diferentes miembros del equipo y crear visualizaciones
- Sistema Jupyter Notebook: los blocs de notas de Jupyter facilitan a los analistas de datos la prueba del código. Las personas no técnicas prefieren el diseño simple de los cuadernos Jupyter debido a su característica de rebaja.
- Github: Github es una plataforma para compartir y construir proyectos técnicos. Una necesidad para los analistas de datos que utilizan la programación orientada a objetos
- AWS S3: AWS S3 es un sistema de almacenamiento en la nube. Los analistas de datos pueden usarlo para almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos
Perspectiva del trabajo de analista de datos
Los analistas de datos de hoy deben estar preparados para un cambio. Los roles de los analistas son cada vez más complejos. Los analistas experimentados utilizan técnicas de modelado y análisis predictivo para generar información y acciones útiles. Luego tienen que explicar lo que han descubierto a las habitaciones de laicos confundidos. En otras palabras, tienen que transformarse de analistas de datos en científicos de datos.
Se espera que las posiciones de analistas de investigación de mercado crezcan un 22% y Se espera que las posiciones de analistas de gestión crezcan un 14%, que es mucho más rápido que el crecimiento promedio del empleo según datos recientes de la Oficina de Estadísticas Laborales. Debido a que los analistas de datos pueden encajar en la mayoría de las industrias como finanzas, atención médica, información, fabricación, servicios profesionales y venta minorista, el crecimiento de la tecnología trae el crecimiento de más posiciones de analistas. Estamos recopilando datos a cada paso, su organización y la implicación del análisis predictivo ayuda a la sociedad a convertirse en una mejor versión de sí misma.
Salario de analista de datos
Sueldo Los números dependen de las responsabilidades laborales. Un analista de datos senior con las habilidades de un científico de datos puede tener un alto precio.
ESCUELAS PATROCINADAS
Universidad de Texas en Austin
El campamento de entrenamiento de análisis y visualización de datos en Texas McCombs
El Campamento de Entrenamiento de Análisis y Visualización de Datos en Texas McCombs pone la experiencia del estudiante en primer lugar, enseñando el conocimiento y las habilidades para realizar análisis de datos en una amplia gama de problemas del mundo real. Los estudiantes se sumergen en un plan de estudios integral, aprendiendo a recopilar, analizar y visualizar big data.
Salarios para analistas de datos:
Salario promedio para analistas de datos de nivel de entrada: $83,750
Salario promedio para analistas de datos: $ 100,250
Salario promedio para analistas de datos senior: $ 118,750- $ 142,500
¿Interesado en una carrera diferente? Más información sobre bootcamps
Si está interesado en un cambio de carrera o profundizar su comprensión del análisis de datos, es posible que desee considerar un bootcamp. Bootcamps tecnológicos son entrenamientos de ritmo rápido en lenguajes de programación como Pitón, Ro .SQL que se ofrecen en una variedad de formatos. Bootcamps de programación en línea Ofrezca experiencias de aprendizaje intensivas que imiten el mundo real y aprenda a crear proyectos desde cero.
Si está interesado en una carrera en análisis, asista a un Bootcamp de análisis de datos puede ayudarlo a prepararse para una nueva oportunidad de trabajo. Los bootcamps de análisis de datos generalmente cubren el análisis estadístico, el análisis de datos para descubrir ideas, el uso de Software de inteligencia empresarial como Cuadro y otras herramientas diversas que los analistas de datos pueden usar en el trabajo.
Otra opción es inscribirse en un Bootcamp de ciencia de datos. Los bootcamps de ciencia de datos generalmente cubren conceptos analíticos más avanzados, así como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y Redes neuronales. Si no está seguro de en qué bootcamp inscribirse, considere sus objetivos profesionales y lo que desea lograr en su rol actual o nuevo.
Los bootcamps pueden durar de una semana a unos pocos meses, dependiendo de si se inscribe en un programa de medio tiempo o tiempo completo. Puede elegir una opción que funcione con su horario y objetivos de aprendizaje. Algunos bootcamps ofrecen cursos de preparación y talleres para ayudar a garantizar el éxito de los estudiantes.
Preguntas frecuentes sobre analistas de datos
Hay una variedad de herramientas que los analistas de datos utilizan día a día. Algunos analistas de datos utilizan software de inteligencia empresarial. Otros pueden usar lenguajes de programación y herramientas que tienen varias bibliotecas estadísticas y de visualización, como Python, R, Excel y Tableau. Otras habilidades incluyen: pensamiento creativo y analítico, comunicación, consulta de bases de datos, minería de datos, limpieza de datos.
Algunos analistas de datos son competentes en lenguajes de programación, mientras que otros pueden usar software de análisis o Excel para analizar datos y proporcionar información. Si se requiere o no codificación para un analista de datos generalmente depende del trabajo o del empleador. Los empleadores pueden o no enumerar la programación como una habilidad requerida para los analistas de datos en los listados de trabajo. Es importante mirar la descripción del trabajo y considerar sus antecedentes antes de postularse.
Si está sopesando sus opciones entre convertirse en un Analista de datos o científico de datos, se proyecta que ambas ocupaciones crecerán más rápido que el promedio. Los analistas de datos tienen una perspectiva laboral brillante según O*NET OnLine (O*NET). El El crecimiento proyectado para los analistas de datos es del 15% entre 2020 y 2030. Los salarios de los analistas de datos generalmente dependen de dónde trabajan y de su industria. Según O*NET, los analistas de datos ganaron un salario anual promedio de $ 98,230 en 2020.
Última actualización: abril de 2022
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