Un gran número de organizaciones enfrentan el reto de administrar y darle valor a los datos que recopilan, esto con la finalidad de generar beneficios comerciales, así que la demanda de Analista de Datos y Científicos de Datos va en aumento.

Un informe de 2021 de McKinsey indicó que tan sólo en Estados Unidos se tiene una escasez de más de 190 mil profesionales relacionados a la ciencia de datos. Desde entonces, la demanda se ha multiplicado.

De acuerdo, a BBVA entre los perfiles que más se requiere en la industria está el del analista de datos, o ‘data analyst’, concretamente 2.199 puestos en 2018, casi 2.000 más que hace diez años cuando las vacantes publicadas en diferentes plataformas de empleo fueron 200. Este profesional es el responsable de buscar en las distintas fuentes de información del negocio patrones que expliquen rendimientos pasados y que puedan servir para predecir comportamientos futuros.

Así que es conveniente preguntarse, ¿qué habilidades son las más demandadas en el mundo de los datos? En Coursera comparten algunos de los conocimientos más buscados en su plataforma respecto al perfil de Analista de Datos.

SQL

El lenguaje de consulta estructurado, o SQL, es el lenguaje estándar que se utiliza para comunicarse con las bases de datos. Aprender SQL te permitirá actualizar, organizar y consultar datos almacenados en bases de datos relacionales, así como modificar estructuras de datos (esquema).

Dado que casi todos los analistas de datos necesitarán usar SQL para acceder a los datos, podría decirse que es la habilidad más importante que se debe aprender para conseguir un trabajo. De hecho, es común que las entrevistas con analistas de datos incluyan una evaluación técnica con SQL.

Programación estadística

Los lenguajes de programación estadística, como R o Python, permiten realizar análisis avanzados de formas que Excel no puede. Ser capaz de 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 qué tecnología es mejor para el análisis de datos. Cualquiera de los puede realizar tareas similares de ciencia de datos. 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 (especialmente si es el primero).

Machine Learning (ML)

Esta rama de la inteligencia artificial (IA), se ha convertido en uno de los desarrollos más importantes en la ciencia de datos. Esta habilidad se enfoca en construir algoritmos diseñados para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, mejorando su precisión con el tiempo.

Cuantos más datos procesa un algoritmo de ML, más «inteligente» se vuelve, lo que permite predicciones más precisas.

Por lo general, no se espera que los analistas de datos dominen el machine learning. Pero desarrollar estas habilidades podría brindarte una ventaja competitiva y establecer un curso para una futura carrera como científico de datos.

Probabilidad y estadística

La estadística se refiere al campo de las matemáticas y las ciencias relacionado con la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de datos. Eso puede sonar familiar: coincide mucho con la descripción de lo que hace un analista de datos.

Con una base sólida en probabilidad y estadística, podrás:

• Identificar patrones y tendencias en los datos.
• Evite sesgos, falacias y errores lógicos en su 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 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), los analistas de datos a menudo administran datos de cierta manera.

Cada empresa utilizará diferentes sistemas de gestión de datos. A medida que desarrolla su 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.

Visualización estadística

Obtener información de los datos es solo una parte del proceso de análisis de datos. Otra parte fundamental es contar una historia con lo recopilado para ayudar a informar mejores decisiones comerciales. Ahí es donde entra la visualización de datos. Como analista de datos, puedes usar cuadros, 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 algún software de manera concreta.

Econometría

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.

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