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Recientemente, tras una ponencia realizada recientemente recibí este mail:
“[…]Tengo la siguiente consulta, he visto que es analista de datos, sería usted tan amable de indicarme qué formación útil para empezar a adquirir conocimientos como analista de datos, cursos que conozca buenos, etc…
Soy Ingeniero técnico industrial.[…]”
Tal y cómo le respondí, llevo muchos años y no podría resumir una ruta de aprendizaje, ni recomendar cursos concretos, pero me arriesgué a resumir los Skills que hoy, visto en retrospectiva, trataría de adquirir para ser analista de datos. Habrá aspectos discutibles, pero a mi modo de ver podrían ser los siguientes.
Power BI
Para empezar, si te vas a centrar en una herramienta (plataforma) de manejo y análisis de datos, Power BI es una apuesta segura y hay abundancia de recursos y formación. El Data analyst Learning Path de Microsoft, es un buen punto de partida, ya que te da un visión global de toda su infraestructura, sin entrar en detalles o particularidades que, cuando los necesites conocer en más profundidad, podrás aprender.
No pretendas saberlo todo desde el principio. Es casi inabarcable y es casi más importante tener una visión amplia de la solución, lo que se puede hacer con la misma, y lo que no. Lo que no se practica se olvida fácilmente.
Y entender qué es un modelo de datos. Es un denominador común a cualquier herramienta BI que puedas utilizar. Por mucho DAX que sepas, transformaciones, dibujar visuales… Si no sabes qué es un modelo de datos y cómo se construye (y por qué) da igual, estás perdido.
Ah, y huye de los cursos que te prometen ser un experto en Power BI en pocas horas.
Lenguaje SQL y bases de datos
Conocer lenguaje SQL y manejo de bases de datos es vital. SQL es un lenguaje de manejo, consulta y manipulación de datos estándar. O casi, pues cada motor de base de datos tiene sus particularidades. Pero saberlo es un plus de productividad cuando estés haciendo comprobaciones versus el ERP, datos de origen o lo que sea que esté en base de datos, o cuando estés preparando consultas o vistas para consumir en la solución Business Intelligence (fíjate que no digo Power BI) que estés utilizando.
Saber de bases de datos también es importante, pues quizá un día te encuentres construyendo un Datawarehouse para tu solución. Libros de bases de datos en amazon.
Excel u hojas de cálculo
Además de un origen de datos común, será un recurrente para validar datos. Conócelo y manéjate con soltura…
Web services / oData
No siempre vas a tener la suerte de leer datos de origen desde un Excel o Base de datos. Consumir datos desde Web Services es un estándar. Entender qué son, cómo funcionan, sus particularidades, también te van a ampliar el horizonte.
Storytelling
Estás contando historias con datos. Conocer los principios del storytelling y visualización de datos también es una aptitud vital. Saber cuándo usar una tabla o un tipo de gráfico u otro según la finalidad del análisis, es crítico. Libros de Storytelling en amazon.
Estadística, matemáticas básicas
Para mi es cultura general. Si le dices a un cliente que te explique qué es una media aritmética, lo normal es que te señale la salida, y con toda la razón del mundo.
Python y R…
Conocerlos es skill muy interesante, puedes hacer maravillas con ellos. Pero lo cierto es que profesionalmente, hasta la fecha, los he usado muy puntualmente. No sé si centraría esfuerzos en un primer momento, a no ser que tengas el objetivo claro de especializarte en ellos.
——-
Hasta aquí, no es poco… Si te quieres quedar en un perfil más técnico, con lo anterior tienes de sobra.
Si aspiras a ser algo más que un buen técnico has de dar un gran paso más.
Si te orientas servicios a empresas, has de saber de negocios…
La variedad de conocimientos que adquieres tras estar en diferentes empresas, sectores, personas, ante diferentes arquitecturas y diversidad de soluciones requeridas para problemas similares, experiencia, en resumen, no se adquiere (sólo) a base de formaciones.
Lo normal, si te consideran un técnico, es que te den requerimientos mascados, sobre todo en procedimientos, sectores, actividades o proyectos muy específicos, pero en algún momento se esperará que tengas cierto bagaje y aportes tus puntos de vista e ideas frescas.
Es deseable saber de análisis financiero básico, entender cómo se construye un diario con la actividad de la empresa, qué es un derecho/obligación, activo/pasivo, qué entra/qué sale, lo que tienes/lo que debes… Finanzas y procesos administrativos básicos, qué es, por ejemplo, un CRM, flujos de ventas/compras, logística… (sin ser un experto). Todo suma.
Conocer el “nuevo argot” empresarial, lleno de “nuevas” metodologías, métricas estandarizadas, gráficos casi imposibles, siglas, acrónimos, ratios y anglicismos por doquier, evitará que te encuentres perdido y poder dar réplica al mismo nivel que muchos de los clientes con los que te puedes encontrar.
Si puedes inscribirte en un “MBA” nuevo (los hay relativamente asequibles), o similar, con conceptos actualizados (ojo a los temarios, hay masters que van más lentos que las tendencias de negocios actuales), te puede proporcionar un buen punto de partida, además de permitirte conocer los términos que se suelen manejar…
Como idea, acceder a las bibliografías recomendadas te podrán servir mucho en este plan de formación y de forma mucho más asequible. Libros recomendados en amazon
Es una carrera de fondo
Y podría seguir…
Puedes verte abrumado por todos los conocimientos que aparentemente se requieren. Pero esto no debe ser un impedimento para empezar. El tiempo que dediques y la confianza de la gente que cuenta contigo para que les aportes soluciones te irá dando experiencia.
Porque esta ruta de aprendizaje es una carrera de fondo, no hay hitos fijados, irán apareciendo. Y si el aprendizaje te lo planteas como un sistema, algo que incorporas a tu rutina, en lugar de metas, todo fluirá y será más fácil.
Lo que si te puedo asegurar es que, si lo consigues, ser analista de datos es una de las profesiones más disfrutables que conozco.
Así que ¡adelante!
Apasionado de las tecnologías de análisis de datos y Business Intelligence, y con larga experiencia en el uso de las mismas en empresas de todos los sectores, tamaños, y proyectos de diversa complejidad, en los cuales disfruto creando, planteando y desarrollando soluciones.
Tengo una curiosidad insaciable y demasiadas aficiones, entre ellas tocar el bajo con mi grupo.
Hola Santiago,
Lo primero darte las gracias por el artículo. Quiero empezar mi carrera como data analyst y todas estar aportaciones me ayudan bastante.
En segundo lugar, veo que en tus recomendaciones no aparece la especialización vía master universitario. Al igual que tu, soy graduado en economía y el siguiente paso que tenía pensado era hacer un master en Business analytics and Econometrics. ¿Lo consideras una opción desfasada y poco útil? ¿Hay formas mas rápidas de conseguir las herramientas necesarias?
Gracias!
Hola Álvaro, y muchas gracias. Actualmente ya existen grados universitarios de ciencia de datos y especializaciones similares, muchas oficiales. Los temarios son interesantes y todo aprendizaje va a ser útil, desde luego.
Si el tiempo y el presupuesto disponibles no son inconveniente, y disponer de un título oficial es importante (por cierto, nunca me han pedido ninguno, de nada) sí que son una opción que tendría en consideración. Pero si estos condicionantes te obligan a optimizar, iría aprendiendo a demanda, o sea, según surjan las necesidades, y si no surgen y hay tiempo, “hacerlas surgir” de motu propio. Por ejemplo, no tiene sentido esperar al tercer curso de grado para aprender de series temporales. Tampoco aspirar a ser experto desde el momento cero en todos los “palos” que este oficio te puede hacer llegar a tocar, pero sí es importante tener una visión amplia y profundizar cuando se haga necesario hacerlo en materias o aspectos concretos, y para ello hay oferta formativa especializada y recursos variados.
Quizá dé la impresión de que no estoy a favor, y no es el caso: Si tuviese 20 años seguramente trataría de hacerlos. Pero hoy día, por desgracia, me veo obligado a ser selectivo con las cosas que me requieren tiempo y lo veo desde un punto de vista, quizá, demasiado práctico.
Seguramente mi opinión te habrá despejado pocas dudas, pero esto te va a terminar de desconcertar. Ayer quedé con un amigo de mi quinta (+-50 años) que acabar de terminar un grado presencial en ciencia de datos: Estaba encantado y me lo recomendaba… 😉
Gracias Santiago, me ha sido útil tu opinión.
Muchas gracias, Alejandro