Cada año, crece la demanda de analistas de datos y científicos, sin embargo las organizaciones tienen dificultades para encontrar a las personas con las habilidades adecuadas.
Pero, ¿qué habilidades son las más demandadas en el mundo de los datos? Al respecto, Coursera ofrece datos de cuáles son estos conocimientos, de acuerdo a las búsquedas e inscripciones a cursos en su plataforma, de 87 millones de estudiantes en el mundo.
El lenguaje de consulta estructurado, o SQL por sus siglas en inglés, es el lenguaje estándar que se utiliza para comunicarse con las bases de datos. Conocer SQL permite actualizar, organizar y consultar datos almacenados en bases de datos relacionales, así como modificar estructuras de datos.
Dado que casi todos los analistas de datos necesitarán utilizar SQL para acceder a los datos de la base de datos de una empresa, podría decirse que es la habilidad más importante antes de conseguir un trabajo. De hecho, es común que las entrevistas con analistas de datos incluyan una selección técnica con SQL.
Programación estadística
Los lenguajes de programación estadística, como R o Python, permiten realizar análisis avanzados de formas que Excel no puede. Poder escribir programas en estos lenguajes significa que puedes limpiar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos de manera más eficiente.
Ambos lenguajes son de código abierto y es una buena idea aprender al menos uno de ellos. Existe cierto debate sobre cuál es mejor para el análisis de datos. Cualquiera de los dos puede realizar tareas de ciencia de datos similares. Si bien R fue diseñado específicamente para análisis, Python es el más popular de los dos y tiende a ser un lenguaje más fácil de aprender.
El ML, una rama de la inteligencia artificial (IA), se ha convertido en uno de los avances más importantes en la ciencia de datos. Esta habilidad se centra en la creación de algoritmos diseñados para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, mejorando su precisión con el tiempo.
Cuantos más datos procesa un algoritmo de Machine Learning, más «inteligente» se vuelve, lo que permite predicciones más precisas.
Por lo general, no se espera que los analistas de datos dominen el ML. Pero desarrollar esta habilidad podría brindarte una ventaja competitiva y encaminarte hacia una futura carrera como científico de datos.
Probabilidad y estadística
La estadística se refiere al campo de las matemáticas y las ciencias que se ocupa de recopilar, analizar, interpretar y presentar datos. Eso puede sonar familiar, se asemeja mucho a la descripción de lo que hace un analista de datos.
Con una base sólida en probabilidad y estadísticas, serás capaz de:
- Identificar patrones y tendencias en los datos.
- Evitar sesgos, falacias y errores lógicos en el análisis.
- Producir resultados precisos y confiables.
Gestión de datos
La gestión de datos se refiere a las prácticas de recopilación, organización y almacenamiento de datos de una manera eficiente, segura y rentable. Si bien algunas organizaciones tendrán roles dedicados a la administración de datos (arquitectos e ingenieros de datos, administradores de bases de datos y analistas de seguridad de la información).
Diferentes empresas utilizarán diferentes sistemas de gestión de datos. A medida que desarrolles un conjunto de habilidades, puede ayudarte a obtener una comprensión amplia de cómo funcionan las bases de datos, tanto en entornos físicos como en la nube.
Con la econometría, los analistas aplican modelos de datos estadísticos y matemáticos al campo de la economía para ayudar a pronosticar tendencias futuras basadas en datos históricos. Comprender la econometría es clave para los analistas de datos que buscan trabajo en el sector financiero, particularmente en bancos de inversión y fondos de cobertura.
Visualización estadística
La recopilación de conocimientos a partir de los datos es sólo una parte del proceso de análisis de datos. Otra parte fundamental es contar una historia con esos conocimientos para ayudar a tomar mejores decisiones comerciales. Ahí es donde entra en juego la visualización de datos. Como analista de datos, puedes usar tablas, gráficos, mapas y otras representaciones visuales de datos para ayudar a presentar sus hallazgos de una manera fácil de entender.
Mejorar tus habilidades de visualización de datos a menudo significa aprender a utilizar software de visualización, como Tableau. Esta pieza de software estándar en la industria permite transformar tu análisis en cuadros de mando, modelos de datos, visualizaciones e informes de business intelligence.
Los analistas de datos aprovechan estas y otras habilidades técnicas para ayudar a informar las decisiones en sus organizaciones. Dedicar tiempo y esfuerzo a aprender estas habilidades puede prepararte para una carrera exitosa como analista de datos.
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