Camino de skills
Cómo ser Analista de datos
Cómo ser Analista de datos: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Requisitos de formación y experiencia
- Formación
- La mayoría de estas ocupaciones requieren una licenciatura de cuatro años, pero algunas no.
- Experiencia
- Se necesita una cantidad considerable de habilidad, conocimiento o experiencia relacionada con el trabajo para estas ocupaciones.
- Formación en el puesto
- Los empleados en estas ocupaciones generalmente necesitan varios años de experiencia laboral, capacitación en el trabajo y/o capacitación vocacional.
Fundamentos
Skills que se dan por hecho — la base sobre la que construir
- EstadísticaBase
Recopilación e interpretación de datos numéricos. Los empleadores la necesitan para extraer conclusiones de los datos. Se aprende mediante el estudio y el análisis práctico de conjuntos de datos.
- MatemáticasBase
- Visualización de datosBase
Presentación de datos con gráficos y paneles. Los empleadores necesitan visuales claros para comunicar información. Se aprende utilizando herramientas de visualización y practicando el diseño.
Skills principales
Las skills que definen el rol hoy
- PythonAlta demanda
Un lenguaje de programación versátil. Los profesionales de datos lo utilizan para análisis, automatización y creación de aplicaciones basadas en datos.
- SQLAlta demanda
Un lenguaje para gestionar y consultar bases de datos. Los analistas e ingenieros lo utilizan para extraer y analizar datos de diversas fuentes.
- EstadísticaAlta demanda
Recopilación e interpretación de datos numéricos. Los empleadores la necesitan para extraer conclusiones de los datos. Se aprende mediante el estudio y el análisis práctico de conjuntos de datos.
- ExperimentaciónAlta demanda
Realizar pruebas controladas para recopilar datos. Los profesionales lo utilizan para validar hipótesis y optimizar procesos o productos.
- Aprendizaje automáticoAlta demanda
IA que aprende de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Utilizada por científicos y gerentes para analizar datos complejos y automatizar tareas.
Herramientas demandadas
Herramientas concretas de las ofertas reales
- AWSEn demanda
Plataforma en la nube de Amazon para computación, almacenamiento y servicios. Las empresas la utilizan para infraestructura escalable. Aprende experimentando con el nivel gratuito de AWS y siguiendo la documentación oficial.
- CEn demanda
Un lenguaje de programación de bajo nivel para desarrollo de sistemas y embebidos. Valorado por aplicaciones críticas de rendimiento. Aprende escribiendo programas en C y estudiando la gestión de memoria.
- C++En demanda
Un lenguaje orientado a objetos para software de alto rendimiento. Necesario para motores de juegos, sistemas y aplicaciones grandes. Adquiere a través de proyectos prácticos y guías de C++.
- SASEn demanda
Software de análisis estadístico utilizado para analítica avanzada. Los empleadores lo usan para procesar datos y generar informes. Se aprende mediante documentación y práctica.
- HadoopEn demanda
Un marco de trabajo para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clústeres. Los empleadores lo necesitan para manejar big data. Se aprende configurando clústeres y utilizando sus herramientas.
- TableauEn demanda
Tableau. Una herramienta de visualización de datos. Los analistas de datos y de gestión la utilizan para crear paneles interactivos y comunicar perspectivas de manera efectiva.
- Power BIEn demanda
Herramienta de visualización de datos e informes. Necesaria para generar información útil. Se aprende mediante práctica y tutoriales.
- SQLEn demanda
Un lenguaje para gestionar y consultar bases de datos. Los analistas e ingenieros lo utilizan para extraer y analizar datos de diversas fuentes.