| Publicado por: DMC Institute | Septiembre 2025 | Tiempo de lectura 6 min. |
El análisis de datos se está consolidando como una de las profesiones más demandadas en Perú y Latinoamérica en general. Empresas de todos los sectores buscan profesionales capaces de transformar los datos en soluciones visuales capaces de dar soporte a las decisiones y estrategias de negocio. Pero, ¿es posible convertirse en analista de datos sin experiencia previa? La respuesta es Sí, siempre que se siga una ruta de aprendizaje estructurada y progresiva en herramientas clave.
Palabras clave: Data Analytics | Visualización de datos |
Paso 1: Aprender sobre los fundamentos del análisis de datos
Antes de abrir una hoja de cálculo o escribir una línea de código, es preciso comprender algunos conceptos como:
- Qué es Data Analytics. Es el campo de estudio que se encarga de transformar los datos en información visual, plasmada en reportes y dashboards de negocio.
- Qué tipos de datos existen. Por ejemplo, mientras el nombre de una persona es de tipo “texto”, su edad será de tipo “numérico”.
- Las actividades relacionadas al proceso de Data Analytics:
- La recolección, que consiste en identificar dónde están los datos y luego acopiarlos: ¿están en un Excel, en una base de datos? ¿quién los tiene?
- La limpieza, abocada a retirar o reemplazar aquellos datos vacíos, incompletos, inconsistentes, u otras características que puedan afectar la precisión de los resultados.
- El análisis propiamente, dedicada a convertir la data en resúmenes numéricos a partir de cálculos como conteos, promedios, sumatorias, entre otros.
- La visualización y reporte, en la que los números se convierten en elementos visuales que permiten contrastarlos a través de formas, tamaños y colores.
- Comprensión básica de estadística descriptiva. Que, de la mano de la visualización de datos, proporciona las técnicas para presentar y argumentar los resultados obtenidos. Por ejemplo, la media de edad de dos grupos de clientes, o la relación que existe entre su ingreso mensual y su ticket de compra.
Recomendación: Buscar información sobre estos conceptos y ejercicios relacionados con ayuda de la inteligencia artificial.
Paso 2: Aprender sobre Excel o Google Sheets aplicado al manejo de datos
Las hojas de cálculo siguen siendo herramientas clave en las organizaciones. Al respecto de ellas, es recomendable aprender sobre:
- Funciones para procesar números, textos, fechas, así como SI(), BUSCARV(), entre otras.
- Tablas dinámicas.
- Inserción y configuración de gráficos, acorde al tipo de dato a presentar.
- Manejo de Power Query. Herramienta para preparar los datos y disponible tanto en Excel como en Power BI.
Recomendación: Capacitarse en el manejo de Excel u otra hoja de cálculo con aplicación en el procesamiento y visualización de datos.
Paso 3: Dominar herramientas BI especializadas
Dar el salto de Excel hacia un software especializado habilita un trabajo ágil y la opción de interactuar con la data, muy valorado por quienes necesitan encontrar los “por qué” de cada resultado.
Hoy en día el mercado estos softwares se ha diversificado, cada uno con herramientas y bondades según el contexto y propósitos en los que se utilicen. Por ejemplo:
- Power BI: muy usado en entornos corporativos, sobre todo si ya trabajan con otras herramientas de Microsoft.
- Tableau: muy fuerte en visualizaciones interactivas y el trabajo con datos masivos (Big Data).
- Looker Studio: gratuito y útil para integrar con herramientas de la plataforma de Google como Sheets y BigQuery.
Recomendación: Prepararse en el manejo de alguna de estos softwares. Se pueden encontrar versiones gratuitas de cada una para practicar y trabajar.
Paso 4: Aprender SQL – El lenguaje de las bases de datos
A medida que los proyectos de Data Analytics maduran, las fuentes de datos que se utilizan empezarán a diversificarse, por lo que será necesario empezar a manejar lenguaje SQL para extraer la información contenida en bases de datos relacionales. Entre las tareas que permite este lenguaje están:
- Filtrar, agrupar y ordenar la data.
- Combinar tablas.
- Operar sobre columnas (o agregar) con funciones como sumar (SUM), promediar (AVG), contar (COUNT), etc.
Recomendación: Prepararse en el diseño de base de datos y en el uso del lenguaje T-SQL para su explotación. Un servicio gratuito para empezar es SQLZoo.net.
Paso 5: Aprender Python para visualización de datos y automatización
Las ventajas que ofrece emplear un lenguaje de programación sobre una herramienta visual como Excel, Power BI, u otra equivalente, son principalmente:
- El alto nivel de personalización que se puede aplicar a los gráficos, ya que al generarse a través código existen muchos más parámetros de que se pueden configurar.
- La posibilidad de automatizar la creación de gráficas, ya sea para un reporte o informe recurrente (semanal, mensual, etc.)
- Y finalmente, desde un aspecto más amplio, abre el espacio de trabajo a entornos colaborativos en los que varias personas pueden gestionar o dar mantenimiento al código para la reportería.
Recomendación: Aprender sobre manejo de Python básico, para luego continuar con librerías especializadas en la creación de gráficos como Matplotlib o Seaborn.
Paso 6: Crea un portafolio de proyectos
Una forma de demostrar la expertise y habilidades en Data Analytics durante los primeros pasos, es desarrollar un portafolio con soluciones para diversos sectores o rubros, por ejemplo, dashboard de marketing, dashboard de finanzas, dashboard estratégico, entre otros. Los siguientes son recursos se pueden emplear de manera gratuita.
- Kaggle.com. Casos desarrollados y dataset para practicar.
- Free public dataset for Analysis (tableau.com). Dataset para practicar.
- Dashboard examples from companies like yours (geckoboard.com). Dashboards de ejemplo para diversas industrias.
- Google Colab. Para escribir y probar código Python. Solo requiere una cuenta Gmail.
Ser analista de datos es posible, solo se requiere enfocarse en aprender por etapas. No se necesita un título universitario específico, pero sí dominar herramientas clave como Excel, SQL, Python y Power BI.
Más allá del conocimiento técnico, lo más importante es la curiosidad por los datos y la capacidad para resolver problemas con ellos. Si se combinan estas habilidades con un buen portafolio, se estará listo para entrar a un mercado laboral lleno de oportunidades.