Cómo convertirse en Data Analyst: salario y habilidades

En nuestra informe de actualización semestral, Hays descubrió que los data analysts siguen siendo uno de los tres roles tecnológicos más demandados por los empleadores en 2024. Esto no es una sorpresa: las organizaciones de todas las industrias dependen de analistas para obtener información, por lo que es un rol que a menudo está cerca de la cima de las listas de contratación de nuevos perfiles para incorporar a una empresa.

Sin embargo, el conjunto de habilidades necesarias para tener éxito como Data Analyst lo distingue de otros roles tecnológicos populares. En este blog, exploraremos qué hacen los Data Analysts en una organización, los lugares donde pueden esperar trabajar, cuál es el salario y cómo convertirse en uno.

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¿Cuáles son las funciones de un Data Analyst?

El rol de un analista de datos es proporcionar información o responder preguntas para las partes interesadas dentro de la organización. Utilizando su experiencia técnica, así como habilidades blandas fundamentales, son capaces de presentar sus conocimientos a los miembros de la empresa en general, quienes utilizan estas recomendaciones para tomar decisiones.

¿Cómo hace esto un analista? Una gran parte de esto es identificar la información correcta que proporcionará información relevante. Estos datos luego se agregan y analizan antes de ser utilizados para entregar un informe fácilmente digerible. La visualización es clave aquí: los data alaysts deben interpretar los datos y construir una narrativa que ayude a los encargados de tomar de decisiones estratégicas.

¿Qué habilidades necesitas para ser un Data Analyst?

Habilidades técnicas de un Data Analyst

Una de las mayores diferencias entre el análisis de datos y los otros roles tecnológicos más demandados es la mayor dependencia de las habilidades técnicas o hard skills. Un Data Analyst necesita ser útil en el uso de varias plataformas y programas para encontrar eficazmente los conocimientos correctos.

·        Habilidades en matemáticas y estadísticas: Gran parte de tu trabajo será con números. Necesitarás ser capaz de usar estos para derivar conocimientos y tener confianza en verificar tu trabajo. Después de todo, ¡tendrás que respaldar tu análisis!

·        Agregación de datos: Ser capaz de completar el proceso con eficiencia facilita las cosas no solo para ti, sino también para otras partes interesadas. Ser capaz de localizar y condensar los datos correctos te ayudará a detectar tendencias y comunicarlas de manera efectiva.

·        Conocimiento de herramientas y software: Power BI, Excel y SQL te ayudarán a agregar datos, aunque puede que no sea estrictamente necesario para todos los roles. También es bueno familiarizarse con Tableau, una herramienta popular de visualización de datos. No obstante, vale la pena tener algunos conocimientos básicos.

·        Competencia en lenguajes de programación: Python y R son dos lenguajes comunes utilizados para manejar grandes cantidades de datos, así como el proceso de visualización. Cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades: descubre más aquí. En otros casos, SQL también es útil para trabajar con ciertas bases de datos.

Habilidades blandas para un Data Analyst

Al mismo tiempo, las habilidades blandas son muy importantes, particularmente debido al número de relaciones en toda la organización. Una parte importante del rol del analista de datos es la comunicación con el lado técnico (para identificar los datos y obtener acceso a ellos), así como con el negocio (para entender los requisitos). Puede sorprenderte saber que estas habilidades transferibles son muy valoradas en tecnología, así que no las ignores.

·        Comunicación: Necesitarás trabajar con diferentes equipos y transmitir tu análisis a las partes interesadas senior. Para hacerlo de manera efectiva, tendrás que explicar ideas de diferentes maneras.

·        Narración: El rol implica tomar datos y proporcionar conocimientos. Esto es más fácil cuando creas una narrativa que las personas de un fondo no técnico entenderán.

·        Atención al detalle: Esto es muy importante para detectar tendencias y darse cuenta de por qué pueden estar presentes anomalías.

¿Dónde hay demanda de Data Analyst?

Como mencionamos anteriormente, este es uno de los roles tecnológicos más demandados a nivel global, lo que significa que los trabajos de analista de datos están disponibles casi en todas partes.

Por ejemplo, las organizaciones comerciales necesitarán a alguien que analice los datos de ventas y dé sentido al comportamiento del cliente, lo que luego puede influir en cómo se lanzan y comercializan los productos en el futuro.

Sin embargo, también es un rol para el que muchas empresas contratan de manera temporal. Las organizaciones de hoy prefieren escalar su negocio con mayor flexibilidad, y estamos diciendo que los analistas de datos están entre los roles involucrados. Solo recomendaría convertirse en contratista IT una vez que tengas varios años de experiencia en el puesto; por el momento, deberías intentar adquirir una de las vacantes permanentes.

¿Cuál es el salario de un Data Analyst?

Como con todos los roles tecnológicos, puede haber alguna variación en el pago de los analistas de datos. En el caso de España, los ingresos de un Data Analyst pueden alcanzar los 45.000€ anuales, puedes obtener más información detallada de salarios de esta posición y otras del sector IT aquí.

in embargo, utilizando las Guías Salariales actualizadas en distintos países de Hays, podemos obtener una imagen más clara.

Entonces, ¿cuáles son las claves para convertirse en Data Analyst?

La demanda de analistas a nivel mundial está ahí, así como una buena compensación. Entonces, ¿cómo consigues tu primer trabajo de Data Analyst?

1.      Comienza aprendiendo a programar en los lenguajes relevantes. Hay cursos online gratuitos que te enseñarán a escribir en Python y R.

2.      Practica usando las herramientas mencionadas en este artículo y desarrolla tu competencia. Microsoft Excel es ampliamente accesible y Power BI también está disponible: podrás encontrar guías y videos tutoriales muy rápidamente. Utiliza herramientas de IA como ChatGPT para complementar tu aprendizaje.

3.      Si puedes permitírtelo, encuentra un curso de Data Analyst que se ajuste a tus ambiciones. Estos te darán una educación más completa y una introducción a lo que implica el rol.

4.      Si ya estás trabajando, una ruta efectiva hacia el rol será moverte internamente dentro de tu organización actual. Discute cualquier oportunidad con tu manager que pueda ayudarte a hacer la transición, así como recursos de aprendizaje relevantes.

5.      Encuentra un mentor que pueda educarte sobre el rol. Esto podría ser un compañero, una conexión de LinkedIn o alguien con quien interactúas regularmente.

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