{"id":42193,"date":"2022-06-07T13:14:00","date_gmt":"2022-06-07T11:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/?p=40765"},"modified":"2022-06-08T10:37:39","modified_gmt":"2022-06-08T08:37:39","slug":"que-es-un-data-analyst-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/que-es-un-data-analyst-2\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un data analyst?"},"content":{"rendered":"\n

El Big Data aparece por la gran cantidad de datos digitalizados que la humanidad genera desde la aparici\u00f3n de internet. Se suele hablar de las tres v<\/em> del Big Data: velocidad<\/em>, variedad<\/em> y volumen<\/em>. Piense el lector en las llamadas de tel\u00e9fonos, mensajes de What\u2019sApp, Tweets, p\u00e1ginas web, etc., y ver\u00e1 claramente estas tres v<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan un informe de la consultora Mckinsey de 2021, solo en USA hay una falta de m\u00e1s de 190.000 profesionales relacionados con el an\u00e1lisis de datos. \u00bfQu\u00e9 perfil tienen estos analistas y c\u00f3mo podemos entrenar a tal cantidad de ellos?<\/p>\n\n\n\n

Concepto 1: Data Scientist<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Vivimos el nacimiento de una nueva profesi\u00f3n y por ello existe mucha confusi\u00f3n. El concepto de data science<\/em> fue acu\u00f1ado por primera vez en 2001 por William Cleveland de Bel labs. Para hacerlo f\u00e1cil, un data scientist<\/em> es una persona con una formaci\u00f3n en ingenier\u00eda de software y en algoritmos complejos, cuya principal misi\u00f3n es programar dichos algoritmos (software) para hacer an\u00e1lisis de datos. Muchos de los algoritmos que hoy est\u00e1n en uso son fruto de tesis doctorales de estas personas.<\/p>\n\n\n\n

Formar a un data scientist bajo esta definici\u00f3n supone unos 10 a\u00f1os de preparaci\u00f3n, como m\u00ednimo.<\/p>\n\n\n\n

Seguir\u00e1 habiendo data scientist<\/em>, ser\u00e1n muy buscados y muy bien pagados, pero no en la cantidad que prev\u00e9 Mckinsey.<\/p>\n\n\n\n

Concepto 2: Data Architect<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las empresas tienen bases de datos desde que usan computadoras. Y hay personas en las empresas, dentro del departamento de administraci\u00f3n de sistemas que se ocupan de estas bases de datos. Los datos son cada vez m\u00e1s importantes y los gestores de bases de datos tambi\u00e9n. Esta profesi\u00f3n est\u00e1 viviendo un nuevo auge y va a jugar un papel clave en el futuro.<\/p>\n\n\n\n

Un data architect<\/em> es un perfil complejo, especializado, con formaci\u00f3n en computer science<\/em> y experiencia en administraci\u00f3n de sistemas. Tampoco se necesitan 1,5 millones de data architects<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Concepto 3: Data manager<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un data manager<\/em> es una persona que, desde el negocio, realiza procesos de an\u00e1lisis de datos y obtiene conclusiones v\u00e1lidas para mejorar la gesti\u00f3n del negocio.<\/p>\n\n\n\n

En un plazo de 5 a 10 a\u00f1os, cualquier ejecutivo de l\u00ednea en cualquier \u00e1rea, finanzas, HR, log\u00edstica, marketing, ventas\u2026. deber\u00e1 tener experiencia en an\u00e1lisis de datos, ya que todas las decisiones empresariales se basar\u00e1n en este tipo de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Un data analyst<\/em> es, en esencia, un data manager<\/em> junior.<\/p>\n\n\n\n

Concepto 4. El proceso de an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si un data manager<\/em> es una persona que realiza procesos de an\u00e1lisis de datos para el negocio, \u00bfc\u00f3mo podemos formalizar este proceso? Estos son los pasos principales:<\/p>\n\n\n\n

Paso 0.<\/strong>– Plantear un problema o hip\u00f3tesis a demostrar. Aunque parezca una obviedad los datos nos van a dar una respuesta a una pregunta que queremos validar. Este primer paso, que nos acerca al puro razonamiento cient\u00edfico, supone el conocimiento de un \u00e1rea de negocio concreta, los problemas que tiene y los datos de que disponemos. Algunas de las preguntas que se puede hacer el gestor son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n

.- Puedo agrupar a mis clientes por criterios de agrupaci\u00f3n m\u00e1s inteligentes que la edad y la zona geogr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n

.- Puedo identificar el perfil de los clientes que van a cometer fraude en el uso de sus tarjetas de cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n

.- Puedo predecir la probabilidad de contraer una enfermedad en un paciente por comparaci\u00f3n de sus variables vitales.<\/p>\n\n\n\n

Paso 1.<\/strong>– El preproceso<\/strong> de los datos no es nada m\u00e1s que la depuraci\u00f3n de los mismos y hacerlos comprensibles para la herramienta con la vamos a trabajar. Puede ser que la base de datos est\u00e9 incompleta o tenga casillas vac\u00edas y el analista deber\u00e1 enfocar ese tema con delicadeza. C\u00f3mo tratar el problema de los missing values<\/em> es uno de los primeros puntos que tendr\u00e1 que decidir en casi el 100% de los casos. \u00a1La vida real es imperfecta!<\/p>\n\n\n\n

Puede que el analista tenga que hacer cambios para que la m\u00e1quina entienda qu\u00e9 variables hay que tratar como n\u00fameros y qu\u00e9 variables se deben tratar como caracteres. Es decir, los dos tipos de variables m\u00e1s comunes que se encontraran. Finalmente, decidir\u00e1 si alguno de los datos de los que dispone generan ruido o son innecesarios para el an\u00e1lisis y los eliminar\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

Paso 2.<\/strong>– Proceso.<\/strong> Ahora los datos est\u00e1n listos para ser procesados y es cuando el analista coger\u00e1 su caja de herramientas y empezar\u00e1 a procesarlos. Dentro de su caja, encontraremos varios programas como Excel, R, SAS u otras plataformas donde podr\u00e1 generar visualizaciones, modelos predictivos mediante distintas clases de algoritmos, series temporales, etc. La curiosidad, el control de la calidad de los datos y el rigor del an\u00e1lisis son las piezas fundamentales para que ese trabajo sea correcto.<\/p>\n\n\n\n

Un analista de datos no necesita programar algoritmos, ya existen y hay muchos y muy eficaces. Pero si entiende de algoritmos, sabe c\u00f3mo funcionan y los utiliza con soltura y solvencia.<\/p>\n\n\n\n

Paso 3.- Validaci\u00f3n. <\/strong>Los primeros resultados no son necesariamente \u00fatiles ni definitivos. El proceso es iterativo. La pregunta que se hace el analista es \u00bfqu\u00e9 grado de fiabilidad tienen estas conclusiones? Si la fiabilidad es baja, por ejemplo, menor del 60%, hay que seguir trabajando con los datos y con los algoritmos hasta alcanzar una fiabilidad suficiente para el caso en cuesti\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Paso 4 .- Conclusiones. <\/strong>Finalmente, el analista se encuentra con respuestas concretas a las preguntas que se ha planteado. Sin embargo, durante los procesos de an\u00e1lisis se suelen abrir tantas o m\u00e1s puertas, con nuevas preguntas, de las que se consiguen cerrar. Esto puede ser, a veces, desmotivador o generar incertidumbre, pero hay que aprender a gestionar los tiempos y a poner objetivos concretos. Una vez el analista ya tiene un paquete de conclusiones, puede trabajar en presentarlas a quien toque en cada caso y luego iterar en el proceso de an\u00e1lisis siguiendo el mismo esquema para entrar en mayor profundidad en los mismos temas o en los nuevos intereses que van surgiendo.<\/p>\n\n\n\n

Paso 4.- Dar visibilidad a las conclusiones. <\/strong>El \u00faltimo paso, muchas veces olvidado, es la traducci\u00f3n de estas conclusiones a un lenguaje de gesti\u00f3n, no t\u00e9cnico y que ayude a tomar decisiones en la organizaci\u00f3n en la que est\u00e9 trabajando. Para esto, el analista debe tener capacidad de s\u00edntesis y de jerarquizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n extra\u00edda, as\u00ed como conocimiento de negocio y, a poder ser, cierta pericia en el tema tratado. El broche de oro lo pondr\u00e1 si tiene tambi\u00e9n habilidades de presentaci\u00f3n, oratoria y comunicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

C\u00d3MO CONVERTISE EN DATA ANALYST<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un data analyst<\/em> puede proceder de cualquier campo y formaci\u00f3n previa. Cualquier persona inteligente y motivada se puede convertir en un junior data analyst<\/em> en 800 horas (5 meses). La metodolog\u00eda de Ubiqum Code Academy<\/a>\u00a0se fundamenta en casos reales, organizados en proyectos, siguiendo el proceso antes descrito. Sin clases te\u00f3ricas ni asignaturas, los alumnos trabajan igual que lo har\u00e1n en su futuro puesto de trabajo. Ponen\u00a0un \u00e9nfasis especial en el aprendizaje del lenguaje R, que constituye la base para la utilizaci\u00f3n de algoritmos complejos, sin necesidad de tener que programarlos.<\/p>\n\n\n\n

En Ubiqum s\u00ed creen que pueden entrenar a 1,5 millones de data analyst <\/em>en 5 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Blog Ubiqum<\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Big Data aparece por la gran cantidad de datos digitalizados que la humanidad genera desde la aparici\u00f3n de internet. … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":160,"featured_media":146250,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[785,8408,8419],"tags":[715,1782,2832,3265,4659,7736,7737,7835,10141],"class_list":["post-42193","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nuestros-clientes","category-empresariales","category-informatica-telecomunicacion","tag-big-data","tag-bases-de-datos","tag-noticias-de-centros-de-formacion","tag-centros-de-formacion","tag-analisis-de-datos","tag-7736","tag-ubiqum-code-academy","tag-data-analyst","tag-noticiaselpais","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-25"],"acf":{"estilo_titulo":"","mostrar_faldon":"-1","texto_faldon":"Encuentra en Emagister tu curso ideal","link_faldon":"https:\/\/www.emagister.com\/master\/master-analisis-datos-kwes-1778.htm","link_texto_faldon":"Master Data Analyst","noticiasElPais":{"custom_snippet_image":false,"custom_snippet_title":"","custom_snippet_description":""},"noticiasLaVanguardia":{"custom_snippet_image":false,"custom_snippet_title":"","custom_snippet_description":""},"hreflang":[{"url":""}],"fecha":"no"},"yoast_head":"\n\u00bfQu\u00e9 es un data analyst? - Blog Emagister<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/que-es-un-data-analyst-2\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfQu\u00e9 es un data analyst?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El Big Data aparece por la gran cantidad de datos digitalizados que la humanidad genera desde la aparici\u00f3n de internet. ... 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