Cómo convertirse en analista de datos sin experiencia: ¡Vamos!

Cómo convertirse en analista de datos sin experiencia: ¡Vamos!

Irrumpir en el campo del análisis de datos puede parecer intimidante, especialmente si no tienes experiencia. ¡Pero no temas! Existen caminos y estrategias que pueden ayudarlo a iniciar su carrera profesional como analista de datos.

Para convertirse en un analista de datos sin experiencia, concéntrese en desarrollar habilidades relevantes para agregar a su cartera y comience a aprender técnicas comprobadas del mundo real para compartir con posibles empleadores.

El análisis de datos generalmente implica recopilar, interpretar y extraer información valiosa de los grandes datos que pueden permitir a las organizaciones tomar decisiones mejor informadas. Con los recursos educativos específicos adecuados y las experiencias prácticas, usted también puede tener un impacto en este campo de rápido crecimiento.

Este artículo lo guiará a través de pasos prácticos para conseguir un trabajo de analista de datos de nivel de entrada mientras muestra cómo varios recursos pueden ayudarlo a desarrollar las habilidades y el conocimiento necesarios.

Tabla de contenido

Construyendo Habilidades Relevantes

Cómo convertirse en analista de datos sin experiencia: ¡Vamos!

Si no tiene experiencia previa en el campo, entonces necesita desarrollar las habilidades y el conocimiento de análisis de datos necesarios.

Esta sección cubre algunas formas efectivas de desarrollar habilidades relevantes, brindándole una base sólida para una carrera exitosa en el análisis de datos.

Habilidades clave para los analistas de datos

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Para sobresalir en su rol como analista de datos, es importante poseer algunas habilidades esenciales de analista de datos:

  • Gestión de datos: los analistas de datos deben tener sólidas habilidades en la gestión de datos, incluida la limpieza, integración y organización de datos. Esto implica poder trabajar con grandes conjuntos de datos, diferentes formatos de archivo y sistemas de almacenamiento de datos.
  • Análisis estadístico: los analistas de datos deben tener una sólida comprensión de los métodos y técnicas estadísticos para analizar datos y obtener información significativa. Esto incluye poder aplicar modelos estadísticos, análisis de regresión, prueba de hipótesis y visualización de datos.
  • Habilidades de programación : no necesita ser un científico informático, pero los analistas de datos deben tener una base sólida de programación y ser competentes en al menos un lenguaje de programación, como Python o R. Deben poder escribir de manera eficiente y limpia. código para manipular y analizar datos.
  • Perspicacia comercial : los analistas comerciales deben poder comprender el contexto comercial de su análisis y cómo afecta a la organización. Necesitan poder traducir la información de los datos en recomendaciones prácticas para las partes interesadas.
  • Habilidades de comunicación : una buena capacidad de comunicación es una gran habilidad blanda para tener. Los analistas de datos deben poder comunicar claramente sus hallazgos a las partes interesadas tanto técnicas como no técnicas. Deben ser capaces de presentar información compleja de manera concisa y comprensible.
  • Visualización de datos: los analistas de datos deben tener sólidas habilidades de visualización de datos para crear representaciones visuales convincentes de sus hallazgos. Esto incluye poder usar herramientas como Tableau, LuckyTemplates o Excel para crear tablas, gráficos y paneles.
  • Resolución de problemas : los analistas de datos deben tener sólidas habilidades de resolución de problemas para poder identificar patrones y tendencias en los datos y desarrollar soluciones a problemas de datos complejos.

Hacer uso de cursos y certificaciones en línea

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Los cursos en línea y los certificados profesionales son un buen primer paso para adquirir las habilidades necesarias para el análisis de datos. Existen numerosos cursos en línea, bootcamps, tutoriales y certificaciones disponibles en el campo del análisis de datos en sitios web como Udemy, Coursera y LuckyTemplates.

Estos cursos ofrecen aprendizaje estructurado y basado en proyectos, lo que le permite perfeccionar sus habilidades y adquirir experiencia práctica.

Ejemplos de algunos cursos en los que vale la pena inscribirse incluyen :

  • Especialización en fundamentos de visualización y análisis de datos de Coursera: esta especialización, que ofrece IBM, consta de cinco cursos que cubren los fundamentos del análisis y visualización de datos utilizando herramientas como Excel, Tableau y R. Los temas incluyen manipulación de datos, análisis de regresión y visualización basada en datos.
  • Analista de datos de DataCamp con pista de Python: esta pista está diseñada para enseñarle las habilidades básicas necesarias para convertirse en un analista de datos usando Python. La pista cubre temas como la manipulación de datos, la visualización de datos y el análisis estadístico utilizando bibliotecas de Python como pandas, Matplotlib y seaborn.
  • Conviértase en un especialista en análisis de datos de LinkedIn: este curso cubre los conceptos básicos de las estadísticas necesarias para el análisis de datos. Los temas incluyen probabilidad, prueba de hipótesis, marcos y análisis de regresión.
  • Práctica de estructuras de datos de HackerRank: este recurso proporciona una serie de desafíos de codificación para ayudarlo a mejorar sus habilidades con las estructuras de datos. Los desafíos cubren una variedad de temas, incluidos algoritmos, estructuras de datos y matemáticas.
  • . Este es un modelo de enseñanza probado y probado que desarrollará una amplia gama de habilidades esenciales para que apruebe con confianza el PL-300.

Pruebe algunos proyectos prácticos

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La creación de una cartera de es crucial para mostrar sus habilidades técnicas, creatividad y capacidad para extraer información de los datos.

Trabajar en proyectos del mundo real le permite demostrar sus competencias a posibles empleadores y ayuda a cerrar la brecha entre el conocimiento teórico y la aplicación práctica. Para crear una cartera impresionante, considere:

  • Visualización de datos : elija un conjunto de datos de interés y cree un conjunto de visualizaciones que ayuden a contar una historia. Utilice herramientas como Tableau , LuckyTemplates o Matplotlib para crear diagramas, gráficos y paneles que resalten información clave.
  • Análisis de texto: elija un corpus de texto, como reseñas de clientes o publicaciones en redes sociales, y utilice técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar el texto. Esto puede incluir análisis de sentimientos, modelado de temas y clasificación de texto.
  • Limpieza y procesamiento previo de datos: elija un conjunto de datos desordenado con valores faltantes, registros duplicados o tipos de datos inconsistentes, y limpie y procese previamente los datos. Esto implica técnicas como imputación, normalización y codificación de variables categóricas.
  • Web scraping: elija un sitio web de interés y utilice técnicas de web scraping para recopilar datos del sitio. Esto puede implicar el uso de herramientas como BeautifulSoup o Scrapy para extraer datos de etiquetas HTML o el uso de API para recopilar datos de servicios web.
  • Narración de datos: elija un conjunto de datos de interés y cree una narrativa en torno a los datos. Use visualizaciones de datos, texto y elementos multimedia para contar una historia convincente sobre los datos y sus implicaciones.

Al completar estos proyectos, los aspirantes a analistas de datos pueden demostrar sus habilidades técnicas, creatividad y capacidad para trabajar con datos de manera significativa.

Además, estos proyectos se pueden incluir en una cartera de analistas de datos, junto con descripciones detalladas de las metodologías utilizadas y los conocimientos derivados de los datos.

Crea redes y únete a comunidades

Participar en redes y comunidades profesionales puede proporcionar valiosas conexiones, recursos y oportunidades en el campo del análisis de datos.

Algunas formas de desarrollar su red y ganar exposición incluyen:

  • Asista a conferencias, seminarios o talleres de la industria . Esta es una excelente manera de establecer contactos con otros analistas de datos y aprender sobre las últimas tendencias y técnicas en el campo. Algunas conferencias de ciencia de datos populares incluyen Data Science Summit , Strata Data Conference y Predictive Analytics World .
  • Únase a foros en línea o grupos de discusión . Por ejemplo, Discord y Reddit tienen numerosas comunidades dedicadas a la ciencia de datos. Son excelentes lugares para mantenerse al día con las noticias de la industria y conocer a otros aspirantes a analistas de datos y científicos de datos.
  • Conéctese con profesionales en el campo a través de plataformas como LinkedIn , Meetup y Kaggle . Al entablar relaciones con otros profesionales en el campo, puede obtener información sobre oportunidades de trabajo, obtener nuevos conocimientos y conocimientos, y establecerse como un experto en la industria.

¡Ahora es el momento de crear tu portafolio!

Crear una cartera sólida

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Cuando comienza como analista de datos sin experiencia, la creación de una cartera sólida es esencial para mostrar sus habilidades, creatividad y capacidad para obtener información de los datos.

Le ayudará a establecer credibilidad y demostrar los proyectos en los que ha trabajado anteriormente, incluso si son proyectos personales o de iniciativa propia. Tu portafolio debe resaltar:

  1. Proyectos que ha completado: incluya una variedad de proyectos en su cartera para mostrar su experiencia práctica y conocimientos en diferentes tipos de análisis. No tiene que ser nada demasiado complicado. Algunos ejemplos de proyectos básicos que podría mostrar incluyen el raspado de datos de sitios web y la limpieza de datos. Asegúrese de proporcionar contexto para cada proyecto, como el problema que estaba tratando de resolver, el proceso que siguió y las ideas que obtuvo de su análisis.
  2. Habilidades transferibles : estas son habilidades que ha adquirido de sus experiencias anteriores, incluso si no están directamente relacionadas con el análisis de datos. Algunos ejemplos de habilidades transferibles incluyen experiencia con Microsoft Excel, análisis estadístico o lenguajes de programación como R o Python.

Al incorporar estos elementos a su cartera, podrá mostrar de manera efectiva sus habilidades, creatividad y capacidad para trabajar con datos, incluso sin experiencia previa como analista de datos.

Responsabilidades del puesto de analista de datos

Antes de comenzar a solicitar puestos de analista de datos, debe familiarizarse con las responsabilidades diarias de los analistas de datos, así como con las herramientas del oficio.

En esta sección, vamos a desglosar las responsabilidades laborales para un rol de analista de datos de nivel de entrada, las habilidades clave que debe conocer y algunas herramientas populares utilizadas por los profesionales de datos.

Responsabilidades del puesto de analista de datos de nivel básico

Como alguien que comienza en un nivel de entrada, su función principal probablemente sea proporcionar información valiosa para la toma de decisiones mediante la recopilación, limpieza y análisis de datos.

Las descripciones de trabajo variarán, pero algunas responsabilidades principales incluyen:

  • Recopilación y organización de datos : esto implica recopilar datos relevantes de varias fuentes y organizarlos en un formato estructurado para su análisis.
  • Limpieza y preprocesamiento de datos : deberá limpiar y preprocesar los datos mediante la eliminación de inconsistencias, errores y duplicados para asegurarse de que los datos sean precisos y estén listos para el análisis.
  • Análisis de datos: deberá utilizar técnicas estadísticas y herramientas de software para analizar los datos y extraer información.
  • Creación de informes y visualizaciones: deberá presentar las ideas y los hallazgos mediante tablas, gráficos y otras ayudas visuales.
  • Comunicar los hallazgos: deberá comunicar los hallazgos a las partes interesadas y hacer recomendaciones basadas en los conocimientos.
  • Colaborar con los miembros del equipo: deberá trabajar con otros miembros del equipo para garantizar que los proyectos se completen a tiempo y con un alto nivel.
  • Aprendizaje continuo: deberá mantenerse actualizado con nuevas técnicas, tecnologías y tendencias en el campo del análisis de datos para garantizar que sus habilidades sigan siendo relevantes y efectivas.

Herramientas que usan los analistas de datos

Hay varias herramientas populares utilizadas por los analistas de datos de tiempo completo. Familiarizarse con estas herramientas aumentará su eficiencia y eficacia:

Herramientas Descripción
Hojas de Excel o Google Los analistas de datos utilizan ampliamente las hojas de cálculo para realizar tareas básicas de análisis de datos, como ordenar, filtrar y agregar datos. También se utilizan para la visualización de datos mediante el uso de tablas y gráficos.
Pitón Python es un lenguaje de programación popular utilizado para el análisis de datos y la ciencia de datos. Cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y herramientas diseñadas específicamente para el análisis de datos, como NumPy, pandas y Matplotlib.
R R es un lenguaje de programación y un entorno utilizado para gráficos y computación estadística. Cuenta con una amplia gama de paquetes diseñados específicamente para el análisis y visualización de datos.
Cuadro Tableau es un software de visualización de datos que utilizan los analistas de datos para crear paneles e informes interactivos y visualmente atractivos. Permite a los analistas de datos crear tablas, gráficos y mapas para representar los datos con claridad.
BI de energía LuckyTemplates es un servicio de análisis empresarial que proporciona visualizaciones interactivas y funciones de inteligencia empresarial con una interfaz lo suficientemente sencilla para que los usuarios finales creen sus propios informes y paneles.
sql El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación utilizado para administrar y manipular bases de datos relacionales. Los analistas de datos utilizan SQL para extraer datos de bases de datos, realizar limpieza y manipulación de datos y realizar análisis estadísticos básicos.

Ok, entonces, ¿cómo consigues un trabajo de analista de datos sin experiencia?

Estrategias de búsqueda de empleo

Una vez que haya desarrollado sus habilidades y creado una cartera sólida como analista de datos, comienza la verdadera diversión: ¡es hora de comenzar a buscar oportunidades de trabajo! Pero, ¿cómo encuentras trabajo cuando no tienes experiencia?

En esta sección, exploraremos algunas estrategias de búsqueda de empleo que pueden ayudarlo a conseguir su primer trabajo como analista de datos. Desde aprovechar las bolsas de trabajo en línea hasta establecer contactos con profesionales de la industria, varias estrategias pueden ayudarlo a destacarse en un mercado laboral competitivo.

Aprovechando las plataformas de trabajo en línea

Las plataformas de trabajo en línea pueden ser un tesoro de oportunidades para los aspirantes a analistas de datos y son un excelente lugar para conectarse con los reclutadores en la industria. Comience por crear perfiles en sitios web populares de búsqueda de empleo como Indeed , LinkedIn y Glassdoor .

Use palabras clave relevantes como "analista de datos de nivel de entrada" y "pasantías de analista de datos" para encontrar ofertas de trabajo adecuadas. Configure alertas de empleo para estas búsquedas para recibir notificaciones de nuevas oportunidades.

Además, considere unirse a bolsas de trabajo de nicho específicas para el análisis de datos, como Kaggle Jobs e iCrunchData . Estas plataformas atienden a la comunidad de ciencia de datos, lo que aumenta sus posibilidades de encontrar puestos relevantes.

¿Qué pasa con tu CV o currículum?

Adaptando su currículum y carta de presentación

No tenga miedo de adaptar su currículum y carta de presentación a trabajos específicos. Asegúrese de enfatizar las habilidades transferibles, y cualquier proyecto relevante en los materiales de su solicitud.

Aquí hay algunos elementos esenciales para incluir en su currículum:

  • Calificaciones : Ponga un fuerte énfasis en los cursos relevantes y las certificaciones de la industria que haya completado con éxito. Tener una licenciatura o un título superior en tecnología es de gran ayuda, pero cualquier título debería al menos abrir la puerta.
  • Proyectos de análisis de datos o experiencias de voluntariado : en lugar de la experiencia laboral real, destaque los proyectos o las oportunidades de voluntariado de los que se sienta especialmente orgulloso. Estos proyectos deben ser relevantes para el análisis de datos.
  • Habilidades : Resalta cualquier habilidad técnica que tengas. Esto incluye experiencia con lenguajes de programación, herramientas de visualización de datos y estadísticas.

Su carta de presentación también debe mostrar su entusiasmo por el campo del análisis de datos y resaltar sus logros o proyectos más significativos. Demostrar una sólida comprensión de cómo la empresa utiliza el análisis puede mostrar su conocimiento y ambición.

Consejos de redes

La creación de redes juega un papel vital en la búsqueda de oportunidades de trabajo y la obtención de información valiosa sobre la industria. Asista a conferencias, talleres, reuniones y seminarios web para conectarse con profesionales en el campo. Preséntese y pida consejos o recomendaciones, lo que puede conducir a posibles referencias laborales.

Además, utilice plataformas de redes en línea como LinkedIn y Meetup para expandir sus conexiones. Únase a grupos relevantes, participe en discusiones y comparta artículos o ideas para mostrar su conocimiento y entusiasmo por el análisis de datos.

Superando la entrevista

¡Felicidades! ¡Ha llegado a la etapa de entrevista de trabajo de su búsqueda de trabajo como analista de datos!

Esta es una oportunidad emocionante para mostrar sus habilidades, experiencia y pasión por el campo. Sin embargo, las entrevistas de trabajo pueden ser estresantes, especialmente si no está seguro de qué esperar; lo conseguimos, lo sabemos!

En esta sección, exploraremos algunas estrategias para ayudarlo a triunfar en sus entrevistas de trabajo como analista de datos.

Desde investigar la empresa y el puesto hasta prepararse para las preguntas comunes de la entrevista y demostrar sus habilidades para resolver problemas, estos consejos lo ayudarán a sentirse seguro y preparado para su próxima entrevista de trabajo como analista de datos.

Preparación para preguntas comunes

Una de las claves para sobresalir en una entrevista con un analista de datos es prepararse para las preguntas comunes. Comience investigando la empresa y comprendiendo sus necesidades y la industria en la que opera.

Esto lo ayudará a adaptar sus respuestas a las preguntas de la entrevista de trabajo y demostrar su entusiasmo por el puesto.

Algunas preguntas comunes de la entrevista del analista de datos que puede encontrar de los gerentes de contratación incluyen:

  • ¿Cuál es su experiencia con las herramientas de análisis y visualización de datos?
  • ¿Puedes describir un proyecto desafiante en el que hayas trabajado y cómo lo abordaste?
  • ¿Cómo maneja grandes conjuntos de datos y garantiza la calidad de los datos?

Practique sus respuestas a estas preguntas y considere cómo puede resaltar sus habilidades y experiencia, incluso si carece de experiencia directa en el análisis de datos.

Además, concéntrese en las habilidades transferibles, como la comunicación, la resolución de problemas y la voluntad de aprender.

Exhibición de habilidades para resolver problemas

Como analista de datos, la resolución de problemas es una habilidad crucial. Durante la entrevista, se le puede pedir que resuelva un problema o analice un conjunto de datos en el acto. Para mostrar sus habilidades para resolver problemas, siga estos pasos:

  1. Comprender la pregunta : Tómese su tiempo para leer y comprender el enunciado del problema. Si no está seguro, pídale una aclaración al entrevistador.
  2. Divídalo: divida el problema en tareas más pequeñas y manejables. Esto lo ayudará a mantenerse organizado y demostrar su enfoque sistemático.
  3. Cree un plan: Desarrolle un plan para abordar cada tarea, utilizando su conocimiento de las técnicas de análisis de datos para seleccionar el enfoque más apropiado.
  4. Ejecute y adáptese: Mientras ejecuta el plan, prepárese para adaptarlo en función de los resultados que obtenga. Esto demuestra flexibilidad y adaptabilidad.
  5. Presente sus hallazgos : comunique claramente sus hallazgos e ideas al entrevistador. Use imágenes si es posible, para que sus resultados sean fáciles de entender.

Al seguir estos pasos, puede mostrar con confianza sus habilidades para resolver problemas y destacarse en la entrevista con el analista de datos.

Expectativas de salario promedio para puestos de nivel de entrada

Puede ser incómodo hablar de ello, pero es una parte importante del proceso de la entrevista: ¿cuánto dinero está dispuesta a pagarle una organización? El rango de salario para un analista de datos de nivel de entrada en Estados Unidos puede variar según la ubicación, su conjunto de habilidades y la empresa específica.

Según Glassdoor, el salario promedio de un analista de datos de nivel de entrada en los Estados Unidos es de $ 62,453 por año , a partir de marzo de 2023. Sin embargo, el rango de salario promedio puede oscilar entre $ 43,000 y $ 89,000 por año, según los factores mencionados anteriormente.

Indeed también reporta números similares, con un salario base promedio de $60,679 por año para analistas de datos de nivel de entrada en los Estados Unidos , a partir de marzo de 2023.

Es importante tener en cuenta que estos números son solo promedios y pueden variar según las circunstancias específicas del puesto. Pero deberían brindarle una buena base de referencia para trabajar al comenzar una carrera de analista de datos.

Además, es posible que estos números no tengan en cuenta otros factores, como bonificaciones, beneficios y opciones sobre acciones que pueden ofrecer ciertas empresas.

Continuando el desarrollo profesional

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El desarrollo profesional continuo es una parte crucial para convertirse en un analista de datos exitoso, independientemente de su nivel de experiencia.

En esta sección final, hablaremos sobre cómo mantenerse al día con las tendencias de la industria y buscar certificaciones avanzadas.

Mantenerse actualizado con las tendencias de la industria

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Mantenerse al día con las últimas tendencias y desarrollos en el campo del análisis de datos es esencial para mantener su ventaja competitiva en el mercado laboral. Aquí hay algunas maneras de mantenerse actualizado:

  • Siga blogs y sitios web relevantes enfocados en el análisis de datos para mantenerse informado sobre nuevas herramientas, técnicas y mejores prácticas. Los ejemplos incluyen Github, Towards Data Science , KDnuggets y, por supuesto,
  • Participe en foros y comunidades en línea donde los analistas de datos debaten y comparten conocimientos, técnicas y soluciones. Plataformas como Reddit , Discord , Twitter y DataTau y nuestro
  • Suscríbase a boletines, podcasts y canales de YouTube relevantes para mantenerse actualizado sobre las últimas noticias y desarrollos en análisis de datos. Para podcasts, consulte Data Skeptic , DataFramed y . Algunos buenos canales de YouTube a seguir incluyen sentdex y Two Minute Papers .

Buscando certificaciones avanzadas

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Además de las habilidades fundamentales adquiridas a través de certificaciones y cursos de análisis de datos para principiantes e intermedios, puede considerar obtener certificaciones avanzadas para mejorar aún más sus credenciales y experiencia.

Como dicen, la práctica hace al maestro, por eso desarrollamos "Entrenamientos". Nuestros entrenamientos de habilidades de datos son una forma increíble de practicar sus habilidades, comunicarse con otros y obtener comentarios sobre su trabajo.

Conoce nuestros entrenamientos a continuación:

En resumen, encontrar trabajo como analista de datos sin experiencia puede ser un desafío, pero no es imposible.

Al crear una cartera sólida, desarrollar habilidades en demanda, establecer contactos con otros profesionales y aprovechar los recursos en línea, los aspirantes a analistas de datos pueden aumentar sus posibilidades de conseguir su primer trabajo en el campo.

Puede tomar tiempo y esfuerzo, pero con persistencia y compromiso con el aprendizaje, cualquiera (¡incluso usted!) puede comenzar una carrera como analista de datos.


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