Piensa en el momento en el que quieres ver una peli y la plataforma te recomienda esas tres opciones que son perfectas para ti, o cuando tienes que usar el coche y Google Maps te anticipa cuál es la ruta con más tráfico. Estos son solo dos ejemplos que ilustran cómo, hoy en día, vivimos en un mundo impulsado por los datos. Por eso, las empresas necesitan especialistas capaces de analizar, interpretar y convertir esa información en estrategias que sean efectivas para los negocios.
La analítica de datos es una de las profesiones con mayor crecimiento y mejor remunerada de los últimos años, que atrae a perfiles de diversos campos que buscan dar un giro a su profesión apuntando a la tecnología.
Si estás buscando una carrera que te permita sacar todo tu potencial y que tenga una alta demanda laboral, el sector de Data Analytics es el camino correcto. Veamos hacia dónde te puede llevar.
Analista de datos: el corazón de la toma de decisiones
Una analista de datos es clave en la toma de decisiones informadas dentro de cualquier empresa u organización. ¿Por qué? Porque su función consiste en recopilar, limpiar y analizar grandes volúmenes de datos, los cual permite identificar patrones y tendencias clave para optimizar procesos, mejorar productos y servicios, e incluso anticipar problemas antes de que surjan.
El día a día de una analista implica trabajar con herramientas como Python y SQL para gestionar bases de datos y realizar análisis complejos. Además, el uso de software de visualización de datos como Power BI o Tableau son determinantes para presentar resultados de forma comprensible y atractiva a los equipos no técnicos, una parte muy importante del trabajo de la analista.
Si disfrutas investigando en los detalles, te apasiona resolver problemas y colaborar con diferentes departamentos, para interpretar los datos desde una perspectiva integral, el mundo del análisis de datos es para ti.
Data Scientist: de la analítica al machine learning
Mientras que las analistas de datos se limitan a extraer e interpretar la información, las Data Scientist van un paso más allá: con esos datos construyen modelos predictivos basados en machine learning y estadística avanzada.
Las científicas de datos responden a preguntas como: “¿cuál será el comportamiento de los clientes en los próximos meses?”, o “¿qué factores contribuyen a un mayor éxito en las campañas de marketing?”. Para ello, emplean lenguajes de programación como R o Python y plataformas de big data como Apache Spark.
Así que podemos considerar el trabajo de Data Analyst como el primer paso para poder ser Data Scientist, ya que el conocimiento profundo de cómo funcionan las bases de datos y las técnicas de análisis y extracción de información son imprescindibles para este rol.
Especialista en visualización de datos
Los datos, por sí solos, pueden ser abrumadores. Aquí es donde entra en juego la especialista en visualización de datos: alguien que convierte información compleja en gráficos claros, atractivos y fáciles de entender. Pueden ser dashboards interactivos o reportes más detallados, pero el objetivo es el mismo: que cualquier persona de la organización pueda interpretar y utilizar los datos para ayudar en la toma de decisiones.
Las herramientas clave de este perfil incluyen Tableau y Power BI. Además, tener un ojo para el diseño, junto a las habilidades técnicas, puede ser clave para destacar en este campo.
Es el trabajo ideal si disfrutas creando historias visuales (la interpretación de datos básicamente consiste en esto) y eres capaz de comunicar ideas de forma clara y convincente.
Consultora de Data Analytics: guiando a las empresas hacia el éxito
Las consultoras de Data Analytics trabajan con diferentes empresas con el objetivo de ayudarlas a aprovechar el potencial de sus datos. Este rol combina habilidades técnicas con capacidad de análisis y de comunicación, ya que no solo se trata de realizar los análisis, sino también de explicar cómo esos resultados pueden traducirse en estrategias de negocio exitosas.
Entre sus tareas, una consultora de datos se encarga de identificar áreas de mejora, implementar soluciones a medida y enseñar a los equipos a sacar el máximo provecho de las herramientas de análisis. Este camino es ideal si buscas proyectos variados o ya tienes algo de experiencia en negocios, además de darte la oportunidad de trabajar en diferentes industrias.
Analista de Business Intelligence
Mientras que una consultora de Data Analytics adopta un enfoque estratégico y orientado a problemas concretos, una analista de Business Intelligence se concentra en la operatividad y en el rendimiento interno de la empresa.
En pocas palabras, este perfil se encarga de convertir datos brutos en información valiosa para guiar la estrategia empresarial. Su trabajo incluye recopilar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes.
Las herramientas más usadas por esta profesional son Power BI, Tableau o SQL, para crear dashboards e informes que permitan identificar tendencias, evaluar el rendimiento empresarial y detectar oportunidades o riesgos. Además, suele colaborar con diferentes departamentos para tener una visión completa del negocio y asegurarse de que las decisiones se basen en datos precisos y actualizados. Su objetivo es ayudar a las empresas a ser más eficientes y competitivas en un entorno basado en datos.
Gerente de proyectos de datos
La gerente de proyectos de datos coordina equipos de analítica y ciencia de datos, asegurándose de que los proyectos se entreguen a tiempo, dentro del presupuesto y con la calidad esperada. Sería un poco como una project manager especializada en liderar trabajos basados en análisis e interpretación de datos de principio a fin.
Por eso, este perfil requiere conocimientos tanto en tecnología como en metodologías ágiles (Scrum, Kanban). Si tienes habilidades organizativas y disfrutas liderando equipos, podrías destacar en esta posición.
Perspectivas futuras y tendencias en Data Analytics
La analítica de datos está evolucionando rápidamente gracias a avances en inteligencia artificial y machine learning, con tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de predicción automática que han ampliado el alcance de los profesionales del sector.
En este campo lo más importante es mantenerse siempre actualizada. Participar en cursos, webinars y comunidades especializadas puede marcar la diferencia para estar preparada ante las nuevas oportunidades que surgirán en el futuro.
Cómo acceder a vacantes de Data Analytics
Si deseas formarte en Data Analytics un bootcamp es la opción ideal si lo que quieres es dar un giro rápido y efectivo a tu carrera profesional. Estos programas están diseñados para ofrecer una formación intensiva, práctica y orientada a resultados en un período de tiempo relativamente corto.
En Adalab tenemos un Bootcamp online de Data Analytics enfocado en crear una comunidad de aprendizaje colaborativa donde el apoyo mutuo es clave. Nuestro objetivo es empoderar a mujeres en tecnología y reducir la brecha de género en el sector. Además, nuestra metodología te ofrece diferentes ventajas:
Flexibilidad: combinamos el aprendizaje online con sesiones guiadas, lo que facilita compaginarlo con tu día a día.
Preparación integral: te formamos sobre habilidades transversales, como la comunicación efectiva y el trabajo en equipo, cualidades muy valoradas en las empresas.
Conexiones con empresas: nuestra bolsa de empleo te pondrá en contacto con empresas tecnológicas y startups que buscan talento emergente, aumentando tus posibilidades de encontrar empleo rápidamente.
En conclusión, nuestro bootcamp no solo te prepara para un mercado laboral en plena expansión, sino que también te ayuda a ganar confianza y claridad sobre tu potencial en el mundo de los datos. Es una inversión que puede transformar tu futuro profesional, ¡te esperamos!
