El análisis de datos es el procedimiento de inspección, depuración, transformación y modelado de datos para la toma de decisiones organizacionales. Los analistas de datos trabajan con cualquiera de estos procesos o con todos ellos, apoyándose en herramientas muy variadas. En la actualidad, debido a la cantidad y diversidad de datos con los que operamos diariamente, ha crecido la necesidad de que los analistas recojan y procesen la información de manera eficiente.
El análisis de datos es vital en todas las industrias. Descubre cuál es tu rol dentro de este panorama y prepárate para desempeñarlo. Con este curso de LinkedIn Learning, podrás averiguar si ya eres un analista o convertirte en uno. Aprenderás a mejorar significativamente la calidad de los análisis que realizas aplicando las pautas y recomendaciones que abordaremos.
Hola, soy Ana María Bisbé, consultora y formadora en Business Intelligence, Microsoft Data Platform MVP, y Microsoft Partner en Power BI, y me gustaría que me acompañaras en este viaje que te ayudará a convertirte en un buen analista de datos, capaz de interpretar la información que ves, y por ende, identificar patrones, anomalías, así como las necesidades de depuración y transformación. ¿Empezamos?
Definición de Análisis de Datos y el Rol del Analista
Hoy en día, existe una creciente demanda de realizar análisis de datos, lo que implica que se requieren muchos analistas. Pero, ¿qué es realmente el análisis de datos? Hay muchas definiciones, pero en esencia es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos para la toma de decisiones empresariales. Puedes preguntarte: ¿qué es un analista de datos?
Los analistas de datos trabajan con cualquiera de estos procesos o con todos ellos. Estoy colaborando constantemente con mi equipo, mostrándoles los resultados de estos procesos o simplemente organizando datos para la toma de decisiones que deben ocurrir en cada proyecto. La labor de los analistas de datos es tan variada como las descripciones de los puestos de trabajo que encontrarás en línea al buscar ofertas disponibles. Ellos trabajan con datos que se presentan en múltiples formatos, y las herramientas son tan diversas como los datos que encontramos.
Los analistas de datos a menudo pueden comenzar con filas de bases de datos, hojas de cálculo o incluso archivos CSV. Transforman estos registros en resultados más significativos para que otros puedan interpretarlos. Recuerda, una imagen vale más que mil palabras, o en el caso de los datos, un gráfico vale más que mil líneas. Los analistas de datos tienen la fortuna de crear a menudo excelentes visualizaciones de datos.
¿Por Qué Son Necesarios los Analistas de Datos?
Cada vez tenemos más datos; vivimos en un mundo de big data con nuevos estilos, tipos y orígenes de datos, incluidos dispositivos electrónicos que generan y almacenan grandes cantidades de información. La demanda supera la oferta; se requieren más personas con habilidades analíticas profundas, personas que sepan cómo enfrentar los cambios en el tratamiento de datos. En resumen, se necesitan analistas de datos con formación que les permita desempeñar su labor con alta calidad y eficiencia.
Descubrir si Ya Eres un Analista de Datos
Puedes comenzar preguntándote si ya eres un analista de datos. Creo que muchas personas ya son analistas, pero simplemente no lo saben, porque no cuentan con un título que lo respalde, pero realizan procesos de análisis de datos constantemente. Puedes empezar a identificarse como analista de datos si te sumerges todo el tiempo en datos, si creas gráficos, si vives en hojas de cálculo, o si encuentras maneras de mejorar los procesos a través de los datos.
Para mí, este trabajo es una bendición. Casi todos los proyectos de datos requerirán algún tipo de limpieza de datos para prepararlos para los informes; a veces, tu trabajo puede ser simplemente limpiar los datos. Todos los analistas de datos deberían aprender las mejores formas de limpiar adecuadamente los datos. Como analista, es posible que diseñes informes y compartas tus descubrimientos iniciales con tu equipo, y en ocasiones, será necesario realizar un análisis más profundo.
Entender los Roles en el Análisis de Datos
La ciencia de datos tiene una definición muy amplia. Creo que siempre será un objetivo móvil, porque los datos evolucionan, las herramientas que utilizamos evolucionan y las habilidades requeridas también evolucionan. En mi opinión, la escasez de personas capacitadas para ejercer como científicos de datos se debe a que se relaciona la palabra "datos" con "ciencia". Esto puede hacer que algunas personas se sientan descalificadas de inmediato.
Puede que ya estés preparado o que estés en el camino hacia la ciencia de datos. Si es el caso, mantente en esta senda y sigue avanzando. Por otro lado, puede ser que tu camino no pase por la ciencia de datos. No pasa nada, lo importante es tener claras las bases necesarias para ser un analista de datos. O incluso, ir más allá y convertirte en científico de datos.
Un analista de datos es una pieza fundamental para cualquier equipo de ciencia de datos; y más aún, es clave para cualquier equipo, por muy multidisciplinario que sea. Los analistas de datos a veces trabajan de forma independiente, o pueden encontrarse en un equipo que incluye otros analistas, investigadores, estadísticos y expertos de negocio. He tenido la oportunidad de realizar análisis de datos en múltiples sectores de la economía y la vida. De todos ellos, recuerdo con gran aprecio proyectos realizados en colaboración con equipos médicos, técnicos del sector turístico y equipos de confección textil. Es increíblemente valioso tener la oportunidad de trabajar con personas con estas habilidades. Aprendí muchísimo de ellas, y al mismo tiempo, pude aportar mi experiencia como analista para responder a sus necesidades.
Desarrollar las Habilidades del Analista de Datos
Es importante aprender a identificar los datos. Aprender a detectar los datos es una habilidad fundamental si vas a trabajar con datos, especialmente si vas a construir sistemas de datos. Los datos realmente están en todas partes y casi siempre hay más de lo que se piensa inicialmente. Por ejemplo, piensa en una silla. ¿Qué atributos podemos identificar cuando vemos una silla? ¿Identificamos su color? ¿Sabemos de qué material está hecha? Si profundizamos, además de ser simplemente una silla, podemos considerarla un mueble, obteniendo así más datos.
Los datos pueden estar en formatos variados y con diferentes atributos, como fechas de orden, envío y entrega. Identificar datos que no son obvios puede ser de gran utilidad en todos los procesos y proyectos de datos, especialmente al comenzar tu carrera como analista. Utiliza tu "lupa de datos" en los elementos con los que trabajas y verifica cuántos datos puedes identificar. Esto te ayudará a formular mejores preguntas en las reuniones donde se definen y describen los datos.
Comprender Campos y Tipos de Datos
Es crucial entender cómo se presentan los datos. Los datos se ven de forma diferente dependiendo de quién los está analizando. La mayoría de las personas que no son analistas pensarán en los valores de los datos, pero un analista piensa en tipos de datos, campos y valores. ¿Qué es un tipo de datos? El tipo de datos define la estructura que tienen los valores almacenados en una columna o campo de la base de datos.
Por ejemplo, una columna con un tipo de datos de fecha contendrá solo fechas. Si el tipo de dato es numérico, contendrá solo números. Los tipos de datos también determinan las acciones que se pueden realizar con los valores de datos de ese tipo específico. Por ejemplo, si necesito agregar 30 días, debo asegurarme de que estoy trabajando con un tipo de datos de fecha.
Los tipos de datos más comunes son: Texto o cadena, Fecha, Fecha y Hora, Número, y uno muy particular, el tipo de datos booleano, que identifica valores de tipo sí o no, verdadero o falso. Al observar un conjunto de datos, generalmente nos detenemos en los encabezados del campo, como nombres, apellidos y edad. Sin embargo, un analista de datos se detiene en los tipos de datos que se están utilizando para poder realizar las operaciones necesarias. Recuerda: un analista necesita interpretar la historia detrás de los datos, y comprender su contexto es esencial para lograrlo.
Conclusión
En este curso de LinkedIn Learning, nos enfocaremos en la importancia del análisis de datos y las habilidades necesarias para destacar como analista. Si deseas explorar más sobre este tema y conocer las herramientas de análisis, te invito a unirte a mí en este viaje hacia el descubrimiento del apasionante mundo del análisis de datos.
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