Data Analytics: La MEJOR RUTA para aprenderlo en 2023

Summary

En este video, Isa González ofrece una guía para formarse como Data Analyst en 2023 utilizando la metodología de Tiers. Analiza una oferta de trabajo de IKEA para un perfil balanceado entre habilidades técnicas y de negocio. La ruta formativa propuesta incluye dominar Excel, aprender estadística descriptiva, herramientas de visualización como Tableau o Power BI, y SQL. Para los 6 a 12 meses, se recomienda aprender R, estadística inferencial y metodologías de Data Science aplicadas a casos de negocio específicos, para avanzar hacia un perfil más especializado y cualificado en el área.

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Q & A

¿Qué es el objetivo principal del vídeo?

El objetivo principal del vídeo es enseñar a las personas la mejor ruta para formarse como Data Analyst en 2023, utilizando la metodología de tiers y analizando una oferta real en LinkedIn.

¿Qué es la metodología de tiers y cómo se utiliza en el vídeo?

La metodología de tiers es una forma muy visual de entender y planificar el camino para formarse en un área específica. En el vídeo, se utiliza para explicar los pasos necesarios para convertirse en un Data Analyst, desde cero hasta alcanzar un nivel avanzado.

¿Qué es la diferencia entre un Data Analyst y un Data Scientist?

Un Data Analyst se enfoca en el análisis de datos para generar resultados de negocio, mientras que un Data Scientist trabaja con algoritmos y modelos más complejos para extraer información y predecir comportamientos a partir de grandes conjuntos de datos.

¿Qué se busca en un perfil balanceado para un puesto de Data Analyst?

Un perfil balanceado para un puesto de Data Analyst incluye capacidades analíticas superiores y una buena intuición de negocio, capaz de aplicar técnicas de análisis de datos para generar resultados de negocio.

¿Qué herramientas de visualización de datos se mencionan en el vídeo?

Las herramientas de visualización de datos mencionadas en el vídeo son Power BI, Tableau, y Looker.

¿Qué aspectos técnicos se deben dominar para ser un Data Analyst?

Los aspectos técnicos que se deben dominar incluyen Excel avanzado, SQL, conocimientos analíticos, metodologías de análisis y Machine Learning, y experiencia en desarrollo de productos y generación de insights.

¿Qué es Data storytelling y por qué es importante?

Data storytelling es la habilidad de contar historias a partir de los datos para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis. Es importante porque permite a los analistas de datos conectarse con los stakeholders y transmitir información de manera clara y persuasiva.

¿Qué se recomienda aprender en los primeros 6 meses de formación como Data Analyst?

En los primeros 6 meses se recomienda aprender Excel avanzado, estadística descriptiva, una herramienta de visualización como Tableau o Power BI, y bases de SQL.

¿Qué se aborda durante la segunda fase de formación, de 6 a 12 meses?

Durante la segunda fase, se abordan temas más avanzados como el aprendizaje de un lenguaje de programación como R o Python, estadística inferencial, metodología general de Data Science, y especialización en casos de uso y sectores específicos.

¿Por qué es importante especializarse en un sector específico como Data Analyst?

Especializarse en un sector específico es importante porque permite al analista de datos comprender mejor las necesidades y desafíos del sector, lo que ayuda a generar soluciones más efectivas y alineadas con los objetivos de negocio.

¿Cómo se puede aplicar la formación teórica a proyectos prácticos?

La formación teórica se puede aplicar a proyectos prácticos a través del uso de lenguajes de programación como R o Python, y la utilización de herramientas analíticas y de visualización de datos para solucionar problemas específicos y generar resultados de negocio.