La ola de Big Data está en el horizonte. Si deseamos navegar, debemos poder navegar por los datos para obtener información útil.

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Recientemente, Glassdoor confirmó el trabajo de científico de datos (Data Scientist) como la mejor profesión en los Estados Unidos, por tercer año consecutivo. Bloomberg informa que hay un aumento del 75% en las ofertas de trabajo para este puesto.

Además del analista de datos (Data Analyst), el trabajo de Business Analyst es uno de los mejores roles emergentes, y el número de trabajos aumenta cada día.

El rol de Business Analyst es uno de los mejores trabajos emergentes, y el número de puesto aumenta cada día.

En otras palabras, hoy es el momento perfecto para convertirse en un especialista en datos.

Desafíos que afrontan las grandes y pequeñas empresas

Casi todas las organizaciones que existen hoy en día están alimentadas, de alguna manera, por los datos. Cada segundo, se generan petabytes (1 petabyte = 1.000 terabytes) de datos. Y todas las empresas deben usar datos para definir sus próximas acciones.

Para cada vez más y más empresas en todo el mundo, la complejidad y cantidad de datos no estructurados presenta un desafío preocupante.

Con el advenimiento del Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things), y la aplicación acelerada de la tecnología a todos los sectores, los empleos de datos están aumentando sin cesar.

  • Las compañías de servicios financieros gestionan enormes cantidades de datos transaccionales históricos en tiempo real, para combatir el fraude y proporcionar servicios automatizados de banca online o banca móvil.
  • La industria de la salud está tratando de visualizar y extraer datos genómicos para tratar enfermedades crónicas como el cáncer y el SIDA, utilizando la ciencia de datos en diferentes etapas de la investigación del tratamiento.
  • Los gigantes digitales como Microsoft, Google y Facebook están utilizando datos de comportamiento de sus usuarios, para conocerles mejor y mejorar sus operaciones de ventas.

El mundo de la empresa de hoy está centrado en los datos, razón por la cual los reclutadores buscan candidatos que les entiendan. Los profesionales de datos pueden extraer información que acelerará el crecimiento de la compañía.

Teniendo en cuenta el aumento de los datos, y la falta de analistas de datos cualificados en todo el mundo, construir una carrera profesional en este campo puede garantizar un buen trabajo hoy y en los próximos años.

Los puestos de analistas de datos han aumentado en un 650% desde 2012, según un informe de LinkedIn, pero no hay suficientes profesionales cualificados para satisfacer esta demanda.

Perspectivas de carrera

Cuando exploramos las bolsas de empleo, comprobamos que existen muchos y muy diversos puestos relacionados con el análisis de datos. Todas estas opciones de carrera pueden resultar confusas.

Para hacerlo algo más sencillo, consideremos que hay tres áreas principales de datos:

Si bien el rol de analista de datos (Data Analyst) incluye más análisis y requiere trabajar como analista especializado, las posiciones de análisis de marketing (Marketing Analytics) y análisis de inteligencia empresarial (Business Intelligence Analytics) tienen una mayor participación en la estrategia empresarial.

Al trabajar en una posición orientada a la estrategia, se pueden utilizar las habilidades analíticas para encontrar imperfecciones e ineficiencias en el mercado, definir una estrategia y un enfoque para abordarlos, y mejorar la empresa. Con el tiempo, esto puede conducir a puestos de gestión de productos (Product Management).

En caso de desear especializarse, el puesto de Data Analyst puede evolucionar hacia el dinámico mundo de la ciencia de datos (Data Science). Es posible especializarse en diferentes habilidades, como el análisis de texto, análisis de voz, procesamiento de imagen o vídeo, análisis predictivo, modelado, etc. De esta manera, se aportará un inmenso valor a la empresa, ya que hay una gran demanda de especialistas.

¿Cómo tener éxito en una carrera de análisis de datos?

El rasgo más importante para convertirse en un profesional del área del análisis de datos es la curiosidad. Se debe poseer un profundo deseo de analizar problemas, desarrollar la capacidad de plantear preguntas estratégicas, y probar hipótesis. Cierto interés por el cálculo y una buena atención al detalle son esenciales.

Por supuesto, es necesario adquirir algunas habilidades técnicas y de comportamiento. Esto es lo que necesitaremos dominar para trabajar en el área del análisis de datos (Data Analytics), análisis de marketing (Marketing Analytics) o análisis de inteligencia empresarial (Business Intelligence Analytics):

Programación y herramientas analíticas

  • Python / R para ciencia de datos (numpy, pandas, matplotlib, sklearn)
  • SQL
  • Hoja de cálculo Excel

Data wrangling

  • Análisis exploratorios de datos, limpieza, transformación y formateo
  • Programación de scripts ETL

Visualización y comunicación de datos

  • Generar informes
  • Visualización de gráficos y diagramas (ggplot, matplotlib, etc.)

Pensamiento por asociación

  • Hacer las preguntas correctas
  • Realizar análisis empresarial
  • Descubrir las áreas de crecimiento en el mercado

Aprendizaje automático – Machine Learning

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado

Diseño de experimentos

  • Modelado
  • Hipótesis comprobables

Con el tiempo y la capacitación adecuada, se puede construir una carrera de datos exitosa, con las habilidades demandadas en el mercado laboral en los próximos años.

¿Por qué no lanzarse ya a una carrera profesional de datos?

En todas las áreas, el éxito depende de muchos factores: oportunidad, trabajo, tiempo, buena capacitación. Para un profesional del análisis de datos, la función sería así:

Analista de datos competente = f (demanda del mercado, deseo de mejorar habilidades y conocimiento, tiempo, __________)

Podemos completar esta función nosotros mismos.

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