Cómo convertirse en analista de datos empresariales
Aprenda cómo convertirse en analista de datos empresariales. Comprenda las habilidades esenciales, herramientas y educación que necesitará para tomar decisiones basadas en datos.
Explore programas y cursos en línea de análisis de datos¿Está buscando una carrera donde pueda usar sus habilidades matemáticas en situaciones del mundo real? Lea nuestra guía para aprender cómo convertirse en analista de datos empresariales y por qué puede ser un buen rol para usted.
¿Qué hace un analista de datos empresariales?
Los analistas de datos empresariales recopilan y analizan datos para ayudar a las empresas a mejorar y optimizar productos y actividades empresariales. En este rol, sus tareas diarias pueden incluir:
- Recopilar datos a través de software y encuestas de fuentes internas y externas
- Limpiar datos eliminando errores y redundancias
- Construir modelos estadísticos que puedan identificar tendencias y prever resultados
- Utilizar información de los datos para identificar áreas de mejora
- Usar datos para apoyar el desarrollo de nuevas estrategias empresariales
- Crear informes visuales y paneles de control para simplificar hallazgos para todos los interesados
La Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) indica que el salario anual medio para los analistas de gestión empresarial en 2023 fue de $99,410.
Pasos para convertirse en analista de datos empresariales
Si está buscando información sobre cómo convertirse en analista de datos empresariales, considere seguir los siguientes cuatro pasos para iniciar o avanzar en esta sólida carrera.
Paso 1: Obtenga una licenciatura
No se requiere un título de licenciatura para convertirse en analista de datos empresariales. Sin embargo, algunos empleadores prefieren candidatos que lo tengan. Obtener un título de licenciatura en ciencia de datos, informática, gestión empresarial, estadística o finanzas puede prepararlo con cursos en:
- Estadística
- Probabilidad y análisis de datos
- Visualización de datos
- Comunicación de ciencia de datos
- Programación en R y Python
- Análisis de regresión
Esta información puede proporcionarle las herramientas prácticas que necesita para tener éxito en roles de analista de datos empresariales.
Paso 2: Construya su portafolio
La experiencia práctica es muy valorada en los campos de ciencia de datos, por lo que construir un portafolio que demuestre esta experiencia puede ser importante.
Las pasantías, el trabajo voluntario y los proyectos personales pueden ayudarlo a adquirir experiencia analizando datos y resolviendo problemas empresariales del mundo real.
Finalmente, considere usar conjuntos de datos disponibles públicamente para analizar y presentar hallazgos. A medida que trabaje en cada proyecto, debería buscar adquirir las siguientes habilidades para mostrar a los empleadores:
- Herramientas de visualización de datos como Microsoft Power BI y Tableau
- Manipulación y recuperación de datos en lenguaje de consulta estructurado (SQL)
- Limpieza y preparación de datos
- Análisis y modelado estadístico
También puede considerar tomar cursos para adquirir algunas de estas habilidades.
Paso 3: Comience su carrera en un rol de nivel inicial
Muchos analistas de datos empresariales comenzarán en roles de nivel inicial. Lo que haga en este rol variará según las necesidades de la empresa para la que trabaje. Sin embargo, probablemente recolectará, limpiará y estructurará datos.
En un rol de nivel inicial, también puede analizar datos y utilizar herramientas de visualización para convertir sus ideas accionables en algo que todos los interesados puedan entender.
Paso 4: Considere una maestría
Una vez que haya conseguido su primer rol de nivel inicial, una maestría puede ayudarle a asegurar roles de liderazgo.
Una maestría en analítica empresarial o un campo relacionado que ofrezca cursos rigurosos en las siguientes áreas es ideal:
- Computación y modelado
- Aprendizaje automático
- Procesos empresariales
- Econometría
- Visualización
- Análisis de riesgos
- Estrategia
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Regístrese en los boot camps de edX y cursos en análisis de datos para aprender los fundamentos del campo y adquirir experiencia práctica que le ayude a conseguir el rol deseado.










