En la era de la información, el análisis de datos es una habilidad cada vez más demandada y es que las empresas de todos los sectores necesitan profesionales capaces de recopilar, analizar y visualizar datos para tomar las mejores decisiones.
¿Qué es Data Analytics?
Data Analytics es el proceso de recopilar, limpiar, analizar e interpretar datos para obtener información útil, la cual puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones, identificar tendencias, optimizar procesos y resolver problemas entre otras cosas.
¿Cuáles son las funciones de un Data Analyst?
Las funciones de un Data Analyst pueden variar según la empresa y el sector, pero en general incluyen:
- Recopilación de datos: El profesional es el responsable de recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, sistemas de información, encuestas o redes sociales.
- Limpieza de datos: Los datos recogidos suelen estar incompletos, erróneos o duplicados, por lo que el profesional debe limpiar los datos para que sean fiables y prácticos.
- Análisis de datos: El Data Analyst utiliza métodos estadísticos y de machine learning para analizar los datos y extraer información útil.
- Visualización de datos: Se utilizan gráficos, tablas e infografías para presentar la información de forma clara y concisa.
¿Qué habilidades necesita?
Es necesario tener una formación en herramientas y lenguajes de programación, especialmente de Python, así como elaborar dashboards e interpretar las tendencias, detectar desviaciones o incluso trabajar modelos predictivos. Además, es importante tener habilidades de comunicación, resolución de problemas y pensamiento crítico.
¿Por qué estudiar Data Analytics?
Es una profesión con un gran potencial de crecimiento, debido a que las empresas necesitan cada vez más profesionales capaces de analizar datos para tomar mejores decisiones.
Neoland: los Bootcamps de Data Analytics
Neoland es una escuela de formación tecnológica que ofrece Bootcamps de Data Analytics, entre otros, desde hace años. Los Bootcamps de Neoland están diseñados para que los estudiantes aprendan las habilidades necesarias para convertirse en experto en análisis de datos más buscado por las empresas.
Los Bootcamps de Data Analytics de Neoland tienen una duración de entre 10 ó 20 semanas, en función de si se prefiere una dedicación diaria en el formato full time o bien parcial, con el formato part time. Se imparten en modalidad presencial y en remoto, con clases en directo. El programa incluye clases teóricas y prácticas, así como proyectos reales.
Al finalizar el Bootcamp, los estudiantes reciben un certificado de Neoland.
Un futuro y presente prometedor
La demanda de Data Analytics está creciendo a un ritmo acelerado, según un estudio de LinkedIn, la demanda de esta profesión crecerá un 28% en los próximos cinco años.
El mundo actual está cada vez más digitalizado, y con ello, la cantidad de datos que se generan también crece de forma exponencial. Los Data Analytics son profesionales que se encargan de recopilar, analizar e interpretar datos para obtener información valiosa que pueda ser utilizada para tomar decisiones estratégicas.
Hay varios factores que explican este crecimiento. En primer lugar, la digitalización está transformando todos los sectores de la economía, y las empresas necesitan profesionales que puedan ayudarles a aprovechar los datos para mejorar su rendimiento.
En segundo lugar, los avances tecnológicos están haciendo que la recopilación y el análisis de datos sean cada vez más fáciles y accesibles. Esto abre la puerta a nuevos profesionales que no tienen formación ni experiencia en ciencias tecnológicas o informáticas.
Las perspectivas de futuro para los Data Analytics son muy positivas. La demanda de estos profesionales seguirá creciendo, y las oportunidades de empleo serán cada vez más numerosas.
Investigaciones sobre las previsiones de la profesión Data Analytics
Las previsiones de crecimiento de profesionales de Data Analytics se basan en varios factores, entre los que se encuentran:
- El crecimiento de la economía digital: La economía digital está creciendo a un ritmo acelerado, y con ello, la cantidad de datos que se generan. Esto crea una demanda creciente de profesionales que puedan analizar estos datos para obtener información valiosa.
- La evolución de las tecnologías de datos: Las tecnologías de datos están evolucionando rápidamente, como por ejemplo, el desarrollo del machine learning y el artificial intelligence están permitiendo a los Data Analytics realizar análisis más complejos y sofisticados.
- La escasez de profesionales cualificados: La demanda de Data Analytics está creciendo más rápido que la oferta de profesionales cualificados. Esto crea una oportunidad para los profesionales que quieran adquirir las habilidades necesarias para esta profesión.
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