1. SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado)
Aunque las empresas pueden ofrecer formación en análisis para sus empleados, algunas habilidades clave para un buen análisis solo se adquieren con práctica y experiencia. Una de esas habilidades es SQL.
En el mundo del análisis de datos, SQL es considerada una de las habilidades más valoradas que un analista puede tener. Esto se debe a que en industrias que trabajan con grandes conjuntos de datos, trabajar solo con Excel no es suficiente, y SQL es mucho más adecuado para gestionar, almacenar y relacionar datos de múltiples bases de datos con facilidad.
2. Excel
Microsoft Excel no es solo una herramienta para crear tablas, sino un sistema de análisis potente, ideal para manejar grandes volúmenes de datos. Con funciones avanzadas, puedes usar macros y VBA para crear herramientas de análisis de datos rápidas y robustas. De hecho, si estás en una startup en sus etapas iniciales, es muy probable que todas tus bases de datos estén en Excel.
Desde hace décadas, las hojas de cálculo de Microsoft han mantenido su prestigio en el mundo empresarial y siguen siendo plataformas confiables para el desarrollo de negocios.
3. Visualización de Datos
Presentar datos en bruto para obtener conclusiones no es suficiente. Para causar una buena impresión, también es necesario saber representar e interpretar los datos. Destilar la información útil del flujo de datos es crucial para contar una historia convincente y destacar puntos importantes.
Las empresas de análisis de calidad utilizan gráficos, diagramas y tablas para representar visualmente los datos en presentaciones, facilitando que la audiencia identifique tendencias claramente.
Este tipo de presentación visual deja una impresión duradera y facilita la retención de la información.
4. Python o R (Lenguajes de Programación Estadística)
En pocas palabras, todo lo que puede hacer Microsoft Excel, lenguajes como Python y R lo hacen de manera mucho más eficiente. Estos potentes lenguajes son utilizados por analistas para análisis avanzados, como en el caso del análisis de big data o análisis predictivo.
Para entenderlo mejor, podemos decir que SQL cubre solo los fundamentos del análisis de datos. Para alcanzar un nivel avanzado en ciencias de datos, es necesario ir más allá de SQL y adentrarse en Python y R.
Ambos, Python y R, son lenguajes de código abierto y accesibles de forma gratuita para programadores y analistas. Muchos prefieren R sobre Python, ya que fue creado específicamente para análisis de datos complejos.
5. Aprendizaje Automático
Esta es la habilidad estrella para los analistas de datos. En un mundo donde avanzamos rápidamente hacia la inteligencia artificial, aprender machine learning y aplicarlo en análisis de datos es una competencia muy valorada.
Si cuentas con un equipo que pueda integrar las habilidades mencionadas, podrás construir un equipo sólido de análisis de datos para tu negocio y aprovechar todos los beneficios de la ciencia de datos.