¿Qué hace un data analyst? Guía de carreras 2025

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Un data analyst (analista de datos) recopila, limpia y estudia conjuntos de datos para ayudar a resolver problemas. A continuación te explicamos cómo puedes iniciar el camino para convertirte en uno.

Un data analyst recopila, limpia e interpreta conjuntos de datos para responder a una pregunta o resolver un problema. Trabajan en muchos sectores, como los negocios, las finanzas, la justicia penal, la ciencia, la medicina y la administración pública.

¿A qué tipo de clientes debe dirigirse una empresa en su próxima campaña publicitaria? ¿Qué grupo de edad es más vulnerable a una determinada enfermedad? ¿Qué patrones de comportamiento están relacionados con el fraude financiero?

Estos son los tipos de preguntas a los que te puedes ver obligado a responder como analista de datos. Sigue leyendo para encontrar más información sobre qué es un analista de datos, qué habilidades necesitarás y cómo puedes iniciar el camino para convertirte en uno.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de obtener información de los datos para tomar mejores decisiones empresariales. El proceso de análisis de datos suele pasar por cinco fases iterativas:

• Identificar los datos que deseas analizar

• Recopilar los datos

• Limpiar los datos para prepararlos para el análisis

• Analizar los datos

• Interpretar los resultados del análisis

El análisis de datos puede adoptar diferentes formas, dependiendo de la pregunta a la que se intente responder. Lee más sobre los tipos de análisis de datos. En resumen, el análisis descriptivo nos dice lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico nos dice por qué ha ocurrido, el análisis predictivo forma proyecciones sobre el futuro, y el análisis prescriptivo crea consejos de acción sobre qué acciones tomar.

Tareas y responsabilidades del data analyst

Un data analyst es una persona cuyo trabajo consiste en reunir e interpretar datos para resolver un problema concreto. Su función incluye pasar mucho tiempo con los datos, pero también implica comunicar los resultados. 

Esto es lo que harás como data analyst en tu día a día:

• Recopilar datos: Recopilarás datos por cuenta propia. Esto puede incluir la realización de encuestas, el seguimiento de las características de los visitantes en el sitio web de una empresa o la compra de conjuntos de datos a especialistas en recopilación de datos.

• Limpiar los datos: Los datos brutos pueden contener duplicados, errores o valores atípicos. Limpiarás los datos, manteniendo su calidad, en una hoja de cálculo o mediante un lenguaje de programación para que las interpretaciones no sean erróneas o sesgadas. 

• Modelar los datos: Crearás y diseñarás las estructuras de una base de datos. Podrás elegir los tipos de datos que almacenarás y recopilarás, establecerás cómo se relacionan las categorías de datos entre sí y trabajarás sobre cómo aparecen los datos en realidad.

• Interpretar los datos: Interpretarás los datos encontrando patrones o tendencias en los datos para ayudarte a responder la pregunta en cuestión.

• Presentar: Comunicarás los resultados de tus hallazgos—una parte clave de tu trabajo. Para ello, deberás elaborar visualizaciones como cuadros y gráficos, redactar informes y presentar la información a las partes interesadas.

¿Qué herramientas utilizan los data analysts?

Durante el proceso de análisis de datos, los analistas suelen utilizar una amplia variedad de herramientas para hacer su trabajo más preciso y eficiente. Algunas de las herramientas más comunes en la industria del análisis de datos incluyen:

• Microsoft Excel

• Google Sheets

• SQL

• Tableau

• R o Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Cuadernos Jupyter

Salario de los analistas de datos y perspectivas de trabajo

El salario base medio de un data analyst en México es de 280,000 MXN en marzo de 2022, según Payscale. Esto puede variar en función de tu tiempo de servicio, de donde te encuentres en México y otros factores.

Los analistas de datos tienen una gran demanda. Los puestos de trabajo están creciendo para los profesionales en las TI—Hireline informa en su Reporte de Mercado Laboral que las ofertas de empleo de tecnología crecieron un 88 por ciento en 2022 [1]. 

El salario promedio de un profesional de TI aumentó casi 15 por ciento en México con respecto al 2021 [1].

Tipos de data analysts

El avance en la tecnología ha ampliado rápidamente los tipos y la cantidad de información que podemos recopilar, por lo que saber recopilar, clasificar y analizar datos se ha convertido en una parte crucial de casi cualquier sector. Encontrarás analistas de datos en los sectores de la justicia penal, la moda, la alimentación, la tecnología, la empresa, el medioambiente y el sector público, entre muchos otros.

Las personas que realizan análisis de datos pueden tener otros títulos como:

• Analista médico y sanitario

• Analista de investigación de mercados

• Analista de negocios

• Analista de inteligencia empresarial

• Analista de investigación de operaciones

• Analista de inteligencia

Data analyst vs. científico de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Tanto los data analysts como los científicos de datos trabajan con datos, pero lo que hacen con ellos difiere. Los analistas de datos suelen trabajar con datos existentes para resolver problemas empresariales definidos. Los científicos de datos construyen nuevos algoritmos y modelos para hacer predicciones sobre el futuro. Conozca más sobre la diferencia entre los científicos de datos y los analistas de datos.

Cómo convertirte en un data analyst

Hay más de un camino hacia una carrera como analista de datos. Ya sea que te acabas de graduar o si quieres cambiar de profesión, el primer paso suele ser evaluar qué habilidades transferibles tienes y construir las nuevas habilidades que necesitarás en este nuevo papel.

Habilidades técnicas del data analyst

• Herramientas de bases de datos: Microsoft Excel y SQL deberían ser los pilares de la caja de herramientas de cualquier analista de datos. Mientras que Excel es omnipresente en todos los sectores, SQL puede manejar conjuntos de datos más grandes y se considera ampliamente como una necesidad para el análisis de datos. 

¿Qué es big data?

El término big data se refiere a las enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados a los que muchas empresas tienen acceso a diario. Estos conjuntos de datos suelen ser demasiado grandes para procesarlos con los métodos tradicionales de análisis de datos. Los big data se caracterizan por las tres Vs: el gran volumen, la variedad de tipos de datos y la velocidad a la que se reciben los datos.

• Lenguajes de programación: Aprender un lenguaje de programación estadística como Python o R te permitirá manejar grandes conjuntos de datos y realizar ecuaciones complejas. Aunque Python y R están entre los más comunes, es una buena idea mirar varias descripciones de puestos de trabajo que te interesen para determinar qué lenguaje será más útil para tu sector.

• Visualización de datos: Presentar tus hallazgos de forma clara y convincente es crucial para ser un analista de datos de éxito. Saber cómo presentar la información de la mejor manera posible a través de tablas y gráficos asegurará que los colegas, los empleadores y las partes interesadas entiendan tu trabajo. Tableau, Jupyter Notebook y Excel son algunas de las muchas herramientas que se utilizan para crear imágenes.

• Estadística y matemáticas: Conocer los conceptos que hay detrás de lo que hacen realmente las herramientas de datos te ayudará enormemente en tu trabajo. Tener un sólido conocimiento de estadística y matemáticas te ayudará a determinar qué herramientas son las más adecuadas para resolver un problema concreto, te ayudará a detectar errores en los datos y a comprender mejor los resultados.

Si esto te parece mucho, no te preocupes—hay muchos cursos que te guiarán a través de las habilidades básicas que necesitas como data analyst. Este curso de Certificado profesional de Análisis de datos de Google en Coursera puede ser un buen punto de partida.

Aprende más: ¿Cuánto tiempo toma aprender Python? (+ Consejos para el aprendizaje)

Habilidades laborales del data analyst

• Resolución de problemas: Como data analyst, necesitas tener una buena comprensión de la pregunta que se hace y del problema que hay que resolver. También debes ser capaz de encontrar patrones o tendencias que puedan revelar una historia. Tener la capacidad de pensamiento crítico te permitirá centrarte en los tipos de datos adecuados, reconocer los métodos de análisis más reveladores y detectar las lagunas en tu trabajo.

• Comunicación: Ser capaz de transmitir tus ideas a otras personas será crucial para tu trabajo como data analyst. Unas buenas habilidades escritas y orales para comunicarte con colegas y otras partes interesadas son excelentes criterios de los analistas de datos.

• Conocimiento del sector: Conocer el sector en el que trabajas—salud, empresarial, financiero o de otro tipo—te dará una ventaja en tu trabajo y en las solicitudes de empleo. Si estás tratando de entrar en un sector específico, tómate un tiempo para prestar atención a las noticias de tu sector o lee un libro sobre el tema. Esto puede familiarizarte con los principales problemas y tendencias del sector.

Caminos para convertirte en un data analyst

Adquirir estas habilidades es el primer paso para convertirte en un data analyst. A continuación, te presentamos algunos caminos que puedes seguir para conseguir dichas habilidades y que son lo suficientemente flexibles como para adaptarse a tu vida:

• Certificado profesional: Los programas de certificados profesionales de nivel inicial no suelen requerir experiencia previa en el campo. Pueden enseñarte habilidades básicas como SQL o estadísticas, al mismo tiempo que te dan la oportunidad de crear proyectos para tu portafolio y proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre tu trabajo. Varios programas de certificados profesionales en Coursera hacen precisamente eso.

• Título de grado: La Oficina de Estadísticas Laborales recomienda un título de licenciatura para los trabajos que implican el análisis de datos. Si estás pensando en obtener un título para convertirte en data analyst, centra tus cursos en estadística, matemáticas o ciencias de la computación para adquirir una ventaja con los posibles empleadores. Muchos títulos en línea tienen un horario flexible para que puedas adaptar el título a tus prioridades.

• Autodidacta: Si quieres un camino que no incluya una formación formal, es posible aprender las habilidades necesarias para el análisis de datos por tu cuenta. Una vez que estés preparado para empezar a crear un portafolio, considera completar proyectos de análisis de datos.

Avance profesional como analista de datos

Ser analista de datos también puede abrir las puertas a otras carreras. Muchos de los que empiezan como analistas de datos pasan a trabajar como científicos de datos. Al igual que los analistas, los científicos de datos utilizan la estadística, las matemáticas y la informática para analizar los datos. Un científico, sin embargo, puede utilizar técnicas avanzadas para construir modelos y otras herramientas que proporcionen información sobre las tendencias futuras. Lee más sobre otras trayectorias profesionales abiertas a los data analysts, como la gestión, la consultoría o la especialización.

Empieza a trabajar como data analyst

Si estás listo para comenzar a explorar una carrera como data analyst, construye habilidades laborales en menos de seis meses con el Certificado profesional de Análisis de datos de Google en Coursera. Aprende a limpiar, organizar, analizar, visualizar y presentar datos de la mano de los profesionales de datos de Google.

Preguntas frecuentes (FAQ)