¿Qué necesitas para convertirte en un experto en el análisis de datos? La buena noticia es que no hay un único camino. Existen varias opciones formativas, desde carreras universitarias hasta cursos técnicos o bootcamps. Lo importante es adquirir ciertas competencias clave.
Te contamos qué necesitas para convertirte en un experto en el análisis de datos.
¿Qué hace un analista de datos?
Antes de elegir qué estudiar, es importante que sepas en qué consiste el trabajo de un analista de datos. Su función principal es recopilar información de distintas fuentes, limpiarla y organizarla para que tenga sentido.
Después, analiza esos datos con herramientas estadísticas y tecnológicas, crea informes o visualizaciones claras y, a partir de ahí, extrae conclusiones que ayuden a la empresa a tomar mejores decisiones.
En definitiva, no se trata solo de manejar cifras o mirar números en una pantalla. También es necesario pensar de forma lógica, interpretar los resultados, comunicarlos con claridad y comprender el contexto del negocio.
Con esta idea clara, te contamos qué puedes estudiar para dedicarte al análisis de datos.
Grados universitarios relacionados
Si prefieres una formación más completa y académica, estas titulaciones universitarias pueden ser buenas opciones para tener una buena base con la que empezar a formarte en análisis de datos:
Es de las rutas más sólidas. Si estudias un Grado en Matemáticas o Estadística aprenderás probabilidad, modelos estadísticos y análisis cuantitativo. Te dan una base muy potente para entender los datos en profundidad. Son carreras ideales si te gustan los números y el razonamiento abstracto.
👉 Ingenierías (Informática, Telecomunicaciones, Industrial…)
Estas carreras aportan conocimientos técnicos: programación, bases de datos, algoritmos y sistemas. Son muy valoradas porque el análisis de datos requiere trabajar con tecnología constantemente. Perfectas si te atrae más la parte técnica y el código.
Aunque no son tan técnicas, ayudan a comprender el contexto empresarial. Muchos analistas trabajan interpretando datos de ventas, clientes o mercados, así que entender el negocio es una ventaja. Suelen complementarse con formación adicional en herramientas de datos.
👉 Ciencia de Datos (Data Science)
Cada vez más universidades ofrecen grados o másteres específicos en Ciencia de Datos o Big Data. Combinan estadística, programación y negocio. Son una opción muy directa y especializada.
Formación alternativa a los Grados
No todo el mundo quiere (o puede) hacer una carrera universitaria larga. Aquí hay otras vías muy válidas.
💻 Formación Profesional (FP). Algunos ciclos como: Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW), Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) o Administración de Sistemas te dan bases en programación y bases de datos. Después puedes especializarte con cursos de análisis de datos. Es una opción más práctica y rápida.
Bootcamps y cursos intensivos. Los bootcamps de Data Analytics o Data Science se han popularizado mucho. En pocos meses aprendes lo esencial: Excel avanzado, SQL, Python o R, Visualización de datos, Proyectos reales. Están muy orientados al empleo y al «aprender haciendo». Eso sí, requieren dedicación intensa.
📲 Cursos online. En plataformas como Avanzatucarrera.com puedes encontrar cursos específicos para empezar desde cero. Son ideales si quieres probar antes de comprometerte con algo más largo. Te permiten aprender a tu ritmo y construir una base poco a poco.
Habilidades técnicas que deberías aprender sí o sí
Estudies lo que estudies, hay unos conocimientos básicos que todos los analistas de datos necesitan:
1️⃣ Excel o Google Sheets. Parece básico, pero sigue siendo fundamental. Muchas empresas lo usan a diario.
2️⃣ SQL. Es el lenguaje para consultar bases de datos. Imprescindible para extraer información.
3️⃣ Programación (Python o R). Sirven para analizar, automatizar tareas y trabajar con grandes volúmenes de datos. Python es el más demandado actualmente.
4️⃣ Visualización de datos. Herramientas como Power BI, Tableau o Looker permiten crear dashboards e informes claros.
5️⃣ Estadística básica. Media, mediana, regresiones, hipótesis… No hace falta ser matemático experto, pero sí entender los conceptos.
6️⃣ Conocimientos de IA y Machine Learning. Cada vez más empresas utilizan Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos para hacer predicciones, detectar patrones o automatizar decisiones. Un analista de datos no necesita crear modelos complejos desde cero, pero sí es importante que entienda cómo se aplican modelos básicos de predicción o clasificación. Muchas de estas técnicas se trabajan con Python y librerías como pandas, scikit-learn, numpy u otras herramientas de análisis avanzado que ya integran IA de forma automática.
Tener estos conocimientos puede abrirte más puertas y mejorar tu empleabilidad en este sector a medio plazo.
Habilidades blandas que marcan la diferencia
No todo en el análisis de datos es cuestión de herramientas o conocimientos técnicos. Las empresas también valoran mucho las llamadas habilidades blandas. Pensar de forma crítica, saber resolver problemas, comunicar las conclusiones con claridad y trabajar bien en equipo son aspectos fundamentales en el día a día de este perfil.
Al final, de poco sirve realizar un análisis perfecto si no eres capaz de explicarlo y ayudar a otros a entender qué decisiones deben tomar a partir de esos datos. Además, la curiosidad y las ganas de aprender constantemente marcan la diferencia en un sector que evoluciona tan rápido.
Entonces, ¿Qué camino elegir?
Depende de tu situación:
- Si estás empezando y quieres base sólida → carrera universitaria o FP
- Si quieres cambiar de profesión rápido → bootcamp o cursos intensivos
- Si ya trabajas en una empresa → formación online y especialización progresiva
Lo más importante es practicar con proyectos reales. Crea tu propio portafolio: analiza datos abiertos, haz dashboards, publica tus trabajos. Eso pesa mucho en los procesos de selección.
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