▷ ¿Qué hace un analista de datos? Habilidades para trabajar en el campo

El trabajo de analista de datos es un trabajo muy interesante y orientado al futuro. Los graduados universitarios en ciencias económicas (finanzas, estadística, cibernética, etc.) o incluso en informática, matemáticas o informática pueden sentirse atraídos por puestos en el campo del análisis de datos (análisis de datos).

Aunque la manipulación de conjuntos de datos y los pasos para gestionar, almacenar, procesar y analizar datos pueden parecer complicados, esta actividad es hermosa y está cada vez más dirigida a los jóvenes.

Después de leer esto, llegué a esta conclusión. ¿Qué hace un analista de datos?, y recuerda que los datos son la base de cada acción, decisión y solución que toma una empresa u organización.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de recopilar información de conjuntos de datos para ayudar a tomar mejores decisiones (generalmente decisiones comerciales). El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información.

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Al mismo tiempo, el análisis de datos ayuda a las empresas a mejorar el desempeño de las actividades comerciales que realizan tomando decisiones informadas.

¿Qué hace un analista de datos?

Y Analista de datos recopila, limpia e interpreta conjuntos de datos para ayudar a la organización para la que trabajan a encontrar respuestas a preguntas importantes o resolver problemas.

Y Analista de datos Puede trabajar en muchas industrias, como negocios, finanzas, justicia, ciencia, medicina, estructuras gubernamentales, etc.

Las organizaciones/empresas necesitan Analistas de datos valorar los datos que recoge en las relaciones y actividades comerciales.

P.ej, el análisis de datos que hace un analista de datos puede ayudar a un banco a personalizar las interacciones con los clientes, hacer predicciones para eliminar largos tiempos de espera en un mostrador o identificar diversas necesidades basándose en patrones pasados.

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Sin embargo, es importante tener en cuenta que Data Analyst no es lo mismo que Data Scientist. Aunque ambos analistas trabajan con datos, es importante comprender que lo que hacen con los datos es diferente.

Y Analista de datos Normalmente trabajan con datos estructurados para resolver problemas tangibles/definidos por el negocio, utilizando herramientas como lenguajes de programación. SQL, R o Python, software de visualización de datos y análisis estadístico.

Y científico de datos construir algoritmos y modelos para hacer predicciones futuras. El Data Scientist muchas veces se enfrenta a lo desconocido, por lo que hace uso de técnicas más avanzadas. (aprendizaje automático, modelado de datos, etc.) para hacer predicciones sobre el futuro. Puede desarrollar algoritmos para manejar datos tanto estructurados como no estructurados.

¿En qué consiste el trabajo de un Analista de Datos?

El proceso de análisis de datos es complejo y comienza con la identificación del problema a resolver y finaliza cuando se han encontrado las soluciones al problema identificado. Así, de principio a fin, el proceso de análisis de datos incluye las siguientes etapas:

1. Identificar el problema que la empresa quiere resolver

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¿Qué problema está tratando de resolver la empresa? ¿Qué necesitamos medir para resolver el problema y cómo mediremos este problema? Entonces, para determinar estas cosas, necesitamos hacer preguntas efectivas y colaborar con las personas interesadas en el resultado del análisis.

- ¿Cuál es el problema que estamos tratando de resolver?

- ¿Cuál es el propósito de este análisis?

- ¿Qué pretendemos conseguir tras este análisis?

2. Recopilación y almacenamiento de datos

En esta etapa, el analista de datos identifica el tipo de datos que necesita para alcanzar el resultado deseado: pueden ser datos de una encuesta, de bases de datos internacionales, de campo, de varias entrevistas, etc.

3. Procesamiento de datos mediante limpieza y verificación de información.

Digamos que recopilamos datos a través de una encuesta. En esta etapa debemos asegurarnos de que los datos se hayan limpiado para garantizar que estén completos, correctos, relevantes y seguros.

La limpieza de datos es extremadamente necesaria para prepararlos para el análisis. Este trabajo implica limpiar datos duplicados, caracteres no compatibles, formato de datos y eliminar espacios en blanco u otros errores de sintaxis.

En esta etapa, debemos asegurarnos de tener lo que necesitamos:

- Estructura de datos/¿los datos recopilados son de calidad?

- ¿Tenemos todos los datos que anticipábamos que tendríamos?

- ¿Nos faltan datos?

4. Analizar datos para encontrar patrones, relaciones y tendencias.

Al manipular los datos utilizando diversas técnicas y herramientas de análisis de datos, el analista de datos puede comenzar a buscar tendencias y correlaciones que puedan identificar respuestas a las preguntas iniciales. En esta etapa, puede recurrir al software de visualización de datos para transformar los datos en un formato gráfico fácil de entender.

5. Interpretar

La interpretación de los resultados del análisis ayuda a preparar algunas recomendaciones para la empresa, basadas en los datos analizados. También en este punto es importante descubrir las limitaciones de las conclusiones extraídas del proceso de análisis de datos.

¿Qué se recomienda para aprender a ser Analista de Datos?

La mayoría de los puestos de analista de datos requieren una licenciatura en un campo como matemáticas, estadística, informática o finanzas.

Sin embargo, existen otras formas de adquirir conocimientos para conseguir un trabajo de analista de datos, por ejemplo, un certificado profesional en análisis de datos de Google o IBM, que encontré en Coursera y noté que son extremadamente buenos y bien vistos por los empleadores.

Un curso de este tipo podría ayudarle a adquirir conocimientos de análisis de datos en cuatro a seis meses de estudio. Entre las habilidades más importantes que debe dominar un Analista de Datos se encuentran: