6 pasos para hacer análisis de datos

En esta ocasión quiero compartir los seis pasos que sin duda te ayudarán en el momento de realizar un análisis de datos, estos pasos están diseñados de forma similar a los procesos de investigación, desde la observación y realización de preguntas hasta compartir de manera efectiva tus hallazgos y así brindar soluciones a situaciones específicas. 

Si en el colegio o universidad te gustaba la investigación sin duda estos pasos te serán familiares.

Artículo recomendado para ti: Top 5 habilidades analíticas

1. Preguntar: esta etapa puede parecer sencilla pero es una de las más importantes ya que marcarán el resto del proceso, aquí es clave las habilidades comunicativas y analíticas ya que mediante preguntas efectivas dirigidas a las partes interesadas (en inglés se llaman stakeholders) a los jefes lograrás definir correctamente el problema. 
2. Preparar: consiste en entender como los datos son generados y recolectados, identificar y recolectar la información que necesitas y en qué tipo de formatos o estructuras vienen los datos, así como asegurarse que esta sea de calidad y que no contengan sesgos. también diseñarás la mejor forma para organizar y proteger tus datos.
3. Procesar: Aquí crearás, transformarás y limpiarás los datos empleando diversas herramientas como hojas de cálculo, sql o mediante programación, dejarás los datos listos para hacer tus análisis.
4. Analizar: en esta fase se formatea, organiza y filtra los datos con el fin de identificar patrones, sacar conclusiones, hacer predicciones y recomendaciones entorno al problema planteado inicialmente, es decir, responder a las preguntas planteadas, se busca que tus análisis basados en datos guíen y apoyen la toma de decisiones.
5. Compartir: en este paso se planea, diseña y comparte los reportes o visualizaciones que comunicarán tus análisis de forma efectiva, esto ayudará a otros a entender los resultados, en otras palabras, debes contar la historia que cuentan los datos.
6. Actuar: Esta es el último paso y aquí es el momento en el que quienes lideran el proyecto tomen decisiones en miras a resolver el problema, para lo cual se apoyarán en tus descubrimientos, a partir de aquí también se pueden generar nuevas preguntas, situaciones o problemas, así iniciará de nuevo el ciclo.

En la actualidad, existen diversos modelos para hacer análisis de datos, es común que las empresas diseñen sus propios protocolos,  incluso puedes diseñar el tuyo,  pero en general todos apuntan a las actividades que descritas anteriormente.

Si quieres aprender un poco más te dejo este video:

Cuéntame en los comentarios cuál de estos pasos te llamó más la atención y en cuál te gustaría aprender un poco más. 

En los próximos artículos y videos abarcaré cada paso minuciosamente, desde aprender a hacer preguntas efectivas hasta comunicar los resultados y aportar a la toma de decisiones con miras a brindar soluciones. 

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Nos vemos!

Diferencia entre analista de datos y científico de datos

Analista de datos Vs. Científico de datos

En la última década los términos "analista de datos" y "científico de datos" se han popularizado gracias al desarrollo de las tecnologías propias de la cuarta revolución, la industria 4.0 y la era digital, cada vez más, la personas y empresas generan millones de datos, los cuales deben ser analizados empleando diversas herramientas que permiten tomar decisiones empresariales, sociales, gubernamentales, así como generar soluciones basadas en los datos. 

Esta frase "los datos es están convirtiendo en la nueva materia prima de los negocios" es una clara invitación formarse en este campo ya sea quieras dar un impulso o giro a tu carrera actual o recién empiezas tus estudios.

Artículo recomendado para tí: 👉¿Realmanete, ¿Qué hace un data Analyst?

Dos de los roles que están tomando fuerza en estos últimos años son el analista de datos (Data Analyst) y el científico de datos (Data scientist), a continuación se describe las principales diferencias en cuanto a las actividades principales, el nivel de profundidad del análisis, las habilidades requeridas, herramientas que debe manejar y los requisitos en lo referente a educación y por último los salarios.

Si quieres explorar un poco más estos roles y la demanda que se está generando te dejo este video: 

Como ves, es difícil no fijarse en la diferencia de salarios o sueldos entre estos dos roles, aunque te aconsejo no te fijes tanto en eso sino en los conocimientos, habilidades y responsabilidades que afronta cada uno y que se ajusta más a tí.

Artículo recomendado para ti: 👉 Top 5 habilidades analíticas

Si bien, los analistas ganan un poco menos que los científicos de datos, se debe tener en cuenta que los requerimientos para ser científicos de datos son mayores, aunque puedes iniciar como analista de datos e ir avanzando progresivamente en conocimientos y experiencia hacia la ciencia de datos, o bien optar por un estilo de educación un poco más especializada como un master o doctorado en ciencias computacionales, estadística y afines si quieres inciar de lleno en el mundo de los datos.

Estos y otros temas los iré posteando aquí en el blog y en Mi canal de YouTube, suscríbete haciendo clic 👉Aquí. 

Cuéntame en los comentarios cuál perfil y qué te llamó más la atención de estas dos profesiones.

Nos vemos! 

Top 5 Habilidades analíticas

 Top 5 habilidades analíticas que debes tener si quieres ser analista de datos

Como analista de datos o data analyst es importante contar con habilidades analíticas porque te van a permitir comprender mejor el problema y guiar tu proceso de análisis hacia una mejor toma de decisiones, por supuesto basadas en los datos,a esto se le conoce como Data–Drive Decisions o decisiones basadas en datos. 
Las habilidades analíticas en varias ocasiones se pasan por alto pero son tan importantes como las habilidades técnicas,las habilidades analíticas son cualidades y características que se complementan entre sí y están asociadas con la resolución de problemas usando hechos. 
Veamos cuales son:

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1. Curiosidad, es importante aprender constantemente, cuanto más aprendes más curioso eres. De esta forma eres más conciente del entorno y empezarás a identificar patrones en la vida cotidiana y esto nos lleva a la siguiente habilidad.
2. Comprender el contexto, es decir comprender las condiciones de que algo existe o está sucediendo, ya sea mientras haces fila en el banco, estás atascado en un trancón o embotellamiento o comprando palomitas para el cine, comenzarás a usar todas estas situaciones para identificar problemas, hacer predicciones, sacar conclusiones y demás.  
3. Tener una mentalidad técnica, esto implica la capacidad de dividir los problemas o una situación del contexto en partes más pequeñas para poder trabajar de forma lógica y ordenada. Los analistas no se guían por intuiciones o sentimientos sino que buscan diseñar un proceso de análisis con el fin de tomar decisiones informadas, esto nos lleva a la cuarta habilidad y es
4. Diseño de datos, es decir, aprender a organizar la información de manera lógica, de tal forma que puedas acceder, comprender y aprovechar al máximo la información que tienes disponible, pero debes hacerlo de forma inteligente y aquí viene la quinta pero no más importante habilidad.
5. Estrategia de datos, Se trata de ser capaz de gestionar los procesos, personas y las herramientas que vas a emplear en tus análisis de datos, diseñar un plan o proceso específico para la recolectar y procesar los datos y que herramientas vas a necesitar para eso y cómo las vas y por cuanto tiempo las vas a emplear.

Si quieres explorar un poco más te dejo este video:

Trabajar en desarrollar estas habilidades sin duda te otorgará un impulso para lograr resultados exitosos como analista de datos y marcarás la diferencia en tu trabajo o proyectos. 
Cuéntame más abajo que tipo de problemas o situaciones te encuentras en la vida diaria y si alguna vez se te ha ocurrido alguna solución diferente.
Estas y otras habilidades las iré posteando en el blog y en Mi canal de YouTube, puedes suscribirte haciendo clic 👉Aquí.

Nos vemos!

Retos a los que te enfrentarás como data analyst

 Problemas más comunes a resolver como analista de datos

Como analistas de datos o data analysts es común encontrarse con uno o varios tipos de problemáticas entorno a las necesidades de los stakeholders como tus jefes, compañeros de trabajo, líder de proyecto, clientes, etc. Estas problemáticas se engloban en seis grandes categorías, aprender a identificar que tipo de problemáticas estás afrontado te ayudará a planear correctamente tu análisis.

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Los problemas o situaciones que más comúnmente se le solicita al analista de datos son las siguientes: 

1. Hacer predicciones: Este tipo de problema implica el uso de datos para tomar una decisión informada sobre cómo pueden ser las cosas en el futuro, por lo general se hacen basadas en datos históricos. 
2. Categorizar elementos: Esto significa asignar información a diferentes grupos o clústeres en función de características comunes de dichos elementos, por ejemplo sencillo podría darse cuando categorizas tus libros según género o autor.  
3. Detectar algo inusual: En este tipo de problema no hay mucho que decir, ya que su nombre lo dice por sí mismo, aquí se busca identificar datos que son diferentes de la norma o a lo usual, con el fin de detectar anomalías, esto es muy útil en campos como la producción en serie, procesos automatizados, control de calidad, datos financieros y/o económicos. 
4. Identificar temas: Aquí se busca llevar la categorización un paso más allá al agrupar la información en conceptos más amplios, es decir se agrupan las categorías, volviendo al ejemplo de los libros, imagina que ahora vas a identificar las estanterías dependiendo de dónde están ubicados, los libros de tu hermano en una estantería y los tuyos en otra, esto sin que se altere necesariamente tu primer orden por género o autor.
5. Descubrir conexiones: Este tipo de problema le permite al analista de datos encontrar desafíos similares a los que enfrentan diferentes entidades, en este tipo de problema por lo general  se combinan datos e información para encontrar correlaciones entre variables o aspectos específicos que se deseen analizar. 
6. Encontrar patrones: Por lo general se usan datos para encontrar patrones utilizando datos históricos para comprender lo que sucedió en el pasado y, por lo tanto, es probable que vuelva a suceder, este último es similar al primero, solo que aquí no hacemos predicciones, nos centramos en analizar el pasado. 

Déjame saber en los comentarios cuál si alguna vez has enfrentado en tu trabajo, estudio o en tus proyectos alguno de estos problemas o situaciones. 

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Realmente, ¿Qué hace un Data Analyst?

¿Qué hace un Data Analyst?

En la actualidad vivimos inmersos en la era de la información, cada vez somos más los que descubrimos el poder que tiene, día a día las personas y en especial las empresas generan, gestionan y usan datos como herramienta para lograr mejorar procesos, identificar oportunidades, tendencias, abarcar nuevos mercados, mejorar la atención al cliente entre otros aspectos.

Para esto se requiere profesionales especializados en el manejo de datos como los científicos de datos o analistas de datos. Aunque sus roles comparten cierto grado de similitud, en este video nos enfocaremos en los analistas de datos o data analyst, pero si quieres saber la diferencia te la cuento aquí.

Artículo recomendado para tí: 👉 Diferencia entre data analyst y data scientist 

A grandes rasgos un analista de datos o data analyst se encarga de recopilar, limpiar e interpretar conjuntos de datos para responder preguntas, resolver un problema o ayudar a tomar decisiones informadas basadas en datos.

A diferencia de la creencia popular, los analistas pueden trabajar en casi cualquier campo, como las finanzas, el comercio, marketing, salud, derecho, la industria de la moda y el entretenimiento. Se puede decir que hay tantas áreas como profesiones u oficios existen, por lo que casi cualquier persona puede convertirse en un analista de datos. 

En este video te cuento las labores, habilidades, requisitos, y demás que tiene un analista de datos.  https://youtu.be/QE2W94lmz2o

Tareas cotidianas del data analyst

Las labores hace el data analyst en su día a día abarcan actividades como:

• Identificar cuáles son las necesidades y expectativas de los clientes, en otras palabras, descubrir que necesita, para esto en necesario contar con habilidades analíticas que permitan aprender a hacer preguntas efectivas y dar con la raíz del problema.

• Recolectar los datos necesarios que encaminen a resolver el problema o las necesidades de los clientes o partes interesadas.  

• Limpiar y transformar los datos, ya que pueden provenir de diversas fuentes y formatos, por lo que es necesario validar y estandarizar los datos para analizarlos correctamente. 

• Analizar los datos para extraer información valiosa, identificar patrones, hacer recomendaciones y sacar conclusiones para brindar soluciones.

• Interpretar y comunicar los resultados ya sea en forma de reportes o visualizaciones y así ayudar a la toma de decisiones basadas en datos.

• Por último, pone sus ideas a trabajar para resolver el problema original. 

Artículo recomendado para tí: 👉 Top 5 habilidades analíticas

Requisitos para trabajar como Data Analyst

Los requerimientos más frecuentes para trabajar como data analyst son los siguientes y aunque no es estrictamente obligatorio tenerlos si te ayudarán en la búsqueda de un empleo relacionado o en el desarrollo de un proyecto. 

• Título profesional en Finanzas, economía, estadística, ciencias computacionales, entre otros. Por lo general solicitan que el aplicante posea un área de dominio de conocimiento ya que sobre los datos que se generen en esas áreas serán con los que se trabaje día a día, aunque no es estrictamente obligatorio.

• Maestría o especialización en algunos casos. 

Te muestro algunas de las ofertas laborales posteadas en linkedln para el rol de analista de datos.

Habilidades que debes tener como analista de datos

Habilidades técnicas mínimas requeridas para trabajar como data analyst o analista de datos.

A continuación, se listan algunas herramientas que debes conocer y manejar para lograr realizar las de tareas diarias.

• Procesamiento y limpieza de datos: SQL – EXCEL

• Herramientas de visualización: Tableu – PowerBI 

• Programación: Phyton – R

Estas y otras habilidades las iré posteando en el blog y enseñando en mi canal de YouTube, puedes suscribirte haciendo clic 👉Aquí. Como vemos, hay muchas cosas que hacen los data analyst y si bien hay muchas cosas que aprender para convertirse en uno se podría decir que casi todos los recursos necesarios se encuentran en internet, como cursos en línea,  este blog y mi canal de youtube por ejemplo.

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Nos vemos!

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Hola 👋🏼 Mi nombre es Carolina Soy profesional en el campo de las finanzas y los negocios desde hace más de 7 años. Actualmente trabajo como consultora financiera y freelance en analítica de datos.

A finales de 2022 decidí incorporarme en el mundo de los datos e inicié mi aprendizaje en el campo. He creado este canal para crear y compartir contenido formativo sobre analítica de datos.

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Plutarco