¿Qué hay que estudiar para ser analista de datos? 

Existen diferentes caminos para formarse como analista de datos, un perfil cada vez más demandado en empresas de todos los sectores. Se puede acceder a esta profesión a través de un grado universitario, en áreas como Ingeniería Informática o Ciencia de Datos. Pero también es posible formarse mediante ciclos de Formación Profesional del ámbito tecnológico, complementados con cursos de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data. 

En este artículo se explica las titulaciones recomendadas para poder ejercer esta profesión, las certificaciones más valoradas, las habilidades que demanda el sector y la inserción laboral. 

Las rutas para ser analista de datos 

Debido a la creciente corriente de las IAs han aparecido nuevas profesiones, siendo el analista de datos una de ellas. Pero aun así, los interesados en este trabajo tienen varias opciones para ejercerla. 

Formación Profesional 

La FP se postula como una gran opción para llegar a ser analista de datos, ya que combina teoría y formación práctica en tecnología, preparando al alumno para desempeñarse en un entorno laboral real. 

Ciclos como Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma, (DAM) Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR) o Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW), que se pueden cursar en iLERNA, permiten adquirir competencias en programación, manejo de base de datos y análisis de información, habilidades esenciales para el sector. 

Además, iLERNA ofrece para los graduados de DAM, DAW y ASIR un Programa Universitario en Inteligencia Artificial. Este programa ofrece créditos universitarios y, junto con el título de FP, permiten convalidar créditos del Grado universitario en Ingeniería Informática en la Universidad Isabel I. 

Grados universitarios 

Otra ruta para convertirse en analista de datos es cursar un grado universitario, que proporciona una formación más amplia y profunda en áreas tecnológicas y cuantitativas. Entre los más recomendables se encuentran Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas o Economía, ya que combinan conocimientos en programación, análisis estadístico y gestión de bases de datos, competencias fundamentales para el análisis de información.  

Estos estudios no solo preparan al alumno para desarrollar habilidades técnicas avanzadas, sino que también ofrecen un marco académico que facilita el acceso a certificaciones especializadas, másteres y programas de posgrado, ampliando las oportunidades profesionales en un sector con alta demanda de expertos en datos. 

Bootcamps 

Con el auge de la IA también se han popularizado los bootcamps de IA y Data. Es una forma de empezar a introducirse en el mundo de la inteligencia artificial y aprender las herramientas, todo ello de manera superficial. 

Aun así, no son la mejor opción para quienes buscan profundizar en el sector, ya que se requieren conocimientos más amplios. Aunque son útiles como introducción, los estudios reglados, como ciclos, cursos de especialización o grados universitarios, permiten profundizar en la materia y acceder a mejores puestos de trabajo. 

Habilidades técnicas y conocimientos necesarios 

Para desarrollar una extensa carrera como analista de datos, se necesitan habilidades técnicas que permiten al profesional avanzar a puestos de mayor responsabilidad y un sueldo mayor. 

Las habilidades técnicas y el dominio de las herramientas son indispensables para ser analista de datos: 

• Programación: el dominio de lenguajes de programación es muy importante en el sector. Python es ampliamente utilizado en el sector y también se valora el manejo de R en entornos más estadísticos. 
• Bases de datos y SQL: saber consultar y gestionar bases de datos es fundamental. El lenguaje SQL permite extraer, filtrar y organizar información de forma eficiente. 
• Estadística y análisis de datos: comprender conceptos como la media, la desviación estándar, la correlación o la regresión es clave para interpretar los datos y sacarconclusiones. 
• Visualización de datos: el uso de herramientas como Power BI, Tableau o Excel avanzado facilita la creación de gráficos, informes y paneles que ayudan a comunicar los resultados de forma clara y comprensible. 
• Limpieza y preparación de datos: antes de analizar los datos, es necesario depurarlos, detectar errores o valores atípicos y transformarlos adecuadamente para garantizar resultados precisos. 

Certificaciones más valoradas 

En un sector cada vez más competitivo como el análisis de datos, las certificaciones se han convertido en un elemento diferenciador para quienes buscan destacarse en el mercado laboral. Estas acreditaciones no solo avalan conocimientos técnicos, sino que también demuestran que el profesional está actualizado en las herramientas y metodologías más demandadas por las empresas.  

Además, permiten complementar la formación académica o profesional, ofreciendo competencias prácticas que se aplican directamente en proyectos reales de análisis de datos. 

Algunas de las certificaciones más valoradas son: 

• Google Data Analytics Certificate: proporciona una formación completa desde la recopilación y limpieza de datos hasta su análisis y visualización, utilizando herramientas como hojas de cálculo, SQL y visualización de datos. 
• Microsoft Power BI Certification: se centra en la creación de dashboards e informes interactivos, ayudando al analista a presentar la información de manera clara y comprensible para distintos públicos. 
• IBM Data Analyst Professional Certificate: combina programación en Python, manejo de SQL y análisis estadístico, ofreciendo una preparación integral que cubre múltiples aspectos del análisis de datos y la toma de decisiones basada en información. 

Demanda profesional 

El Informe de Randstad Research destaca que el análisis de datos y la predicción es la función más demandada por las empresas españolas, con un 49,2 % de menciones, muy por encima de otras aplicaciones de la inteligencia artificial.  

Esto muestra que los profesionales capaces de interpretar y transformar los datos en información útil son esenciales para la toma de decisiones estratégicas, la optimización de procesos y la innovación empresarial.  

Con la expansión de la IA y la digitalización, la demanda de analistas de datos seguirá creciendo, consolidando este perfil como uno de los más prometedores y estratégicos en el mercado laboral de los próximos años. 

Las oportunidades en el sector son cada vez más abundantes, para acceder a ellas es indispensable contar con una combinación de formación académica, conocimientos técnicos y certificaciones especializadas.  

La creciente adopción de la inteligencia artificial y la digitalización de las empresas ha convertido a este perfil en un pilar estratégico, indispensable para transformar la información en decisiones efectivas.