¿Qué es ser un Data Analyst? Contado por un Analista de Datos

Eze Talamona

13 Feb 202206:40

Summary

TLDREste video explora lo que significa ser un analista de datos a partir de la perspectiva personal de la narradora, quien trabaja en una empresa en Dublín. Destaca que el impacto en el negocio es lo que define a un buen analista, más allá de las habilidades técnicas como el manejo de SQL, Python o Excel. A través de la historia, se muestra cómo el análisis de datos ha evolucionado desde la era pre-internet hasta la revolución tecnológica actual, donde la gran cantidad de datos generados abre nuevas oportunidades y desafíos para los analistas de datos en el mercado.

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Q & A

¿Qué es ser un analista de datos según la experiencia personal de Secreta la Mona?
-Para Secreta la Mona, ser un analista de datos no se trata solo de manejar herramientas como SQL, Excel o Python, sino de generar impacto en el negocio, ya sea a través de insights, métricas o visualizaciones de datos.
¿Cuál es la importancia de la historia en el análisis de datos?
-La historia del análisis de datos es importante porque muestra cómo ha evolucionado la disciplina desde la era pre-internet hasta la revolución tecnológica actual, lo que ha llevado a un aumento exponencial en la generación y distribución de información.
¿Qué tecnologías impulsaron la revolución en el análisis de datos?
-La aparición de las computadoras, el almacenamiento digital e Internet, seguida por la web 2.0, fueron las tecnologías que impulsaron la revolución en el análisis de datos.
¿Cómo ha cambiado la interacción humana con la información con la llegada de la web 2.0?,
-Con la web 2.0, los sitios web pasaron de ser estáticos a ser dinámicos, permitiendo a los usuarios interactuar, comentar, subir contenido y recibir información personalizada según sus gustos e intereses.
¿Qué ha provocado la generación masiva de datos en los últimos años?
-La generación masiva de datos ha sido impulsada por el aumento en la capacidad de almacenamiento y la necesidad de responder a preguntas básicas en tiempos de gran cantidad de información.
¿Qué nuevas oportunidades laborales surgieron debido a la necesidad de manejar grandes cantidades de datos?
-La necesidad de manejar grandes cantidades de datos ha dado lugar a la creación de más de 15 millones de nuevos puestos de trabajo, incluyendo roles como arquitectos de datos, analistas de datos y otros profesionales de la tecnología.
¿Qué habilidades son relevantes para un analista de datos según el mercado?
-El mercado busca habilidades como el manejo de SQL, R, Python, Tableau, Power BI, Excel, inferencia estadística, pruebas de hipótesis, gestión de proyectos y manejo de stakeholders.
¿Cómo se diferencian los roles de un analista de datos y un data scientist?
-Mientras que un analista de datos se enfoca en la generación de impacto en el negocio a través de la analítica de datos, un data scientist se enfoca más en la aplicación de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos.
¿Qué es crucial para un analista de datos más allá de las habilidades técnicas?
-Para un analista de datos, es crucial saber hacer preguntas, plantear problemas, identificar cuáles son esos problemas y elaborar estructuras para resolverlos, así como la comunicación y la influencia sobre otros equipos y stakeholders.
¿Cómo se mide el éxito de un analista de datos en su trabajo?
-El éxito de un analista de datos se mide por el impacto que genera en el negocio, no por la eficiencia de sus consultas o la optimización de procesos, sino por cómo estas acciones mejoran la definición de negocio.
¿Qué consejo le da Secreta la Mona a quienes son nuevos en el mundo de la analítica de datos?
-Secreta la Mona aconseja a los nuevos en el mundo de la analítica de datos no preocuparse demasiado por las habilidades técnicas que les falten, sino en aprender a identificar y abordar problemas de manera efectiva.

Outlines

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📊 Introducción al Analista de Datos

En este primer párrafo, la presentadora Secreta La Mona aborda el tema de lo que significa ser un analista de datos desde su perspectiva personal. Ella trabaja en una empresa en Dublín y destaca que las empresas utilizan datos para tomar decisiones. La mona comparte su experiencia al buscar entender el papel de un analista de datos y explica que el impacto en el negocio es lo que define a un buen analista, más allá de las habilidades técnicas como el manejo de SQL, Excel o Python. A través de la historia, se muestra cómo el análisis de datos ha evolucionado desde la era pre-internet hasta la revolución tecnológica actual, donde la generación masiva de datos ha creado nuevas oportunidades y demandado tecnologías avanzadas de cómputo para manejar dicha información.

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🔍 El Rol del Analista de Datos en la Empresa

Este segundo párrafo se centra en las responsabilidades y habilidades clave que un analista de datos debe tener. La mona destaca la importancia de hacer preguntas, plantear problemas y elaborar estructuras para resolverlos. Aunque los límites de un rol pueden ser difusos y depender de la empresa y sus necesidades, la capacidad de identificar y abordar problemas es fundamental. La comunicación y la influencia sobre otros equipos y stakeholders son aspectos críticos para medir el impacto en el negocio. La mona insta a quienes estén iniciándose en el campo a enfocarse en aprender a identificar y plantear problemas, más allá de las habilidades técnicas.

Mindmap

Keywords

💡Analista de datos

Es una persona que se dedica a recopilar, procesar, analizar y interpretar datos para tomar decisiones informadas en un negocio. En el video, la analista de datos es presentada como alguien que no solo maneja herramientas técnicas como SQL y Python, sino que también tiene la capacidad de generar impacto en el negocio a través de sus análisis.

💡Impacto en el negocio

El impacto en el negocio se refiere a la capacidad de un analista de datos para mejorar aspectos clave de la empresa a través de la aplicación de sus análisis. Puede manifestarse en forma de mejoras en métricas, insights valiosos o visualizaciones efectivas que guían la toma de decisiones.

💡Herramientas de análisis

Las herramientas de análisis son los conjuntos de tecnologías y métodos utilizados por los analistas de datos para procesar y analizar grandes volúmenes de información. Incluyen programas como Excel, SQL y lenguajes de programación como Python.

💡Resolución de problemas

La resolución de problemas es el proceso de identificar, analizar y encontrar soluciones a los desafíos que enfrenta una empresa. En el contexto del video, es una habilidad crucial para un analista de datos, quien debe ser capaz de desglosar y abordar problemas complejos para proponer soluciones basadas en datos.

💡Historia del análisis de datos

La historia del análisis de datos se remonta a la capacidad humana de almacenar información y tomar decisiones basadas en ella. A lo largo del tiempo, han surgido innovaciones tecnológicas que han permitido un manejo más eficiente de los datos, como las tarjetas perforadas de Herman Hollerith y el laboratorio de estadística de la fábrica Guinness.

💡Big Data

Big Data se refiere a la gran cantidad de datos que se generan y se almacenan digitalmente en la actualidad. Este término描述了传统技术无法处理的大规模数据集，这些数据集需要新的技术和方法来分析和提取有价值的信息。

💡Web 2.0

Web 2.0 es un término utilizado para describir la segunda generación de internet, caracterizada por sitios web dinámicos y de interacción, como Facebook y YouTube. Permite a los usuarios compartir experiencias y contenido, creando un ecosistema en línea único para cada usuario basado en sus gustos e intereses.

💡Comunicación efectiva

La comunicación efectiva es la habilidad de transmitir información de manera clara, clara y persuasiva. Para un analista de datos, es fundamental para explicar y justificar sus hallazgos y recomendaciones a los stakeholders y equipos de la empresa.

💡Data Scientist

Un data scientist es un profesional que se enfoca en el análisis avanzado de datos, utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información y predecir comportamientos. Aunque hay algunas similitudes con el rol de analista de datos, el data scientist suele tener un enfoque más especializado en la modelización y predicción.

💡Data Engineering

El data engineering se refiere al proceso de diseñar, construir y mantener infraestructuras para la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Es una disciplina que se enfoca en la creación de sistemas escalables y eficientes para el manejo de grandes volúmenes de información.

💡Ecosistema de Internet

El ecosistema de Internet es el conjunto de tecnologías, plataformas, usuarios y empresas que interactúan entre sí en la red global. Incluye todo, desde sitios web y aplicaciones hasta los datos generados por los usuarios y las formas en que estos se utilizan y comparten.

💡Stakeholder Management

El manejo de stakeholders (o gestión de interesados) es la práctica de identificar, comprender y satisfacer las necesidades y expectativas de los diferentes grupos de personas interesadas en un proyecto o empresa. Los stakeholders pueden incluir a los clientes, empleados, inversores y otros afectados por las decisiones de la empresa.

Highlights

La importancia de entender realmente qué significa ser un analista de datos.

El papel de los análisis de datos en la toma de decisiones en empresas.

La experiencia personal de búsqueda y comprensión del rol de un analista de datos.

El impacto que un buen analista de datos puede generar en el negocio.

La necesidad de herramientas como Excel, Python y habilidades de comunicación efectiva para ser un analista de datos.

La historia del análisis de datos y su evolución desde la era pre-internet hasta la actualidad.

El papel de Herman Hollerith y William Gossett en el desarrollo del análisis de datos.

La revolución tecnológica traída por la aparición de las computadoras y el internet.

El nacimiento de la web 2.0 y su impacto en la generación y distribución de información.

La creación de un ecosistema en internet que deja huella de los usuarios.

El aumento exponencial de datos generados en los últimos años y la necesidad de nuevas tecnologías.

El surgimiento de más de 15 millones de nuevos puestos de trabajo relacionados con el análisis de datos.

La diferencia entre las habilidades que busca el mercado y las que realmente son importantes para un analista de datos.

La superposición de roles entre data analyst, data scientist y data engineer.

La importancia de la capacidad para hacer preguntas, plantear problemas y resolverlos en el rol de un analista de datos.

El papel crítico de la comunicación e influencia en el éxito de un analista de datos.

La medición del impacto en el negocio como una forma de evaluar el rendimiento.

La perspectiva de que los límites de un rol pueden ser difusos y dependen de las necesidades del negocio.

La importancia de centrarse en identificar y abordar problemas en lugar de solo en habilidades técnicas.