Trabajar Como Analista de Datos

¿Qué es el análisis de datos?

Es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar grandes volúmenes de datos (datasets) con el objetivo de descubrir información útil, apoyar la toma de decisiones y obtener conclusiones. Involucra una serie de técnicas y métodos para entender patrones, tendencias y relaciones en los datos.
Si eres desarrollador en algún momento te va tocar trabajar con datos, es por eso que se tiene que tener en claro los conceptos básicos para poder analizar data.

Fases del Análisis de Datos:

  1. Recolección: Obtención de datos relevantes de diversas fuentes (bases de datos, encuestas, sensores, plataformas de datos abiertos, etc.).
  2. Limpieza: Eliminación de datos duplicados, incompletos o incorrectos, vacíos, etc.
  3. Exploración: Uso de estadísticas descriptivas para entender la distribución y características básicas de los datos.
  4. Transformación: Preparación de los datos para el análisis mediante la normalización o agregación.
  5. Modelado: Aplicación de técnicas estadísticas o algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones o hacer predicciones.
  6. Interpretación: Evaluación y comunicación de los resultados para apoyar la toma de decisiones.

🐍 1. Herramientas de programación:

Python: Lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de código abierto, utilizado para crear programas en diversas áreas, como el desarrollo web, ciencia de datos, el aprendizaje automático y la automatización con inteligencia artificial. Sus bibliotecas o librerías mas comunes son:
  • Pandas: Manipulación y análisis de datos tabulares.
  • NumPy: Cálculos numéricos y matrices.
  • Matplotlib y Seaborn: Para la visualización de datos, múltiples gráficos.
  • Scikit-learn: Modelos de aprendizaje automático, algoritmos, etc.
Lenguaje R: Especializado en análisis estadístico y gráficos, con paquetes como ggplot2 y dplyr.

Lenguaje SQL: Consultas y manipulación de bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL, Oracle) y no relacionales.


📊 2. Herramientas de Business Intelligence (BI):
  • Power BI: De Microsoft, para crear informes y dashboards interactivos.
  • Tableau: Visualización avanzada y análisis de datos empresariales.
  • Qlik Sense: Análisis asociativo para grandes volúmenes de datos.
  • Looker: Basado en SQL para análisis en la nube.

🧮 3. Entornos y Plataformas:

  • Jupyter Notebook: Popular para escribir y ejecutar código en Python, con soporte para gráficos y comentarios.
  • Google Colab: Similar a Jupyter pero basado en la nube, con GPU gratuita.
  • Apache Spark: Procesamiento de grandes volúmenes de datos en paralelo (Big Data).
  • Anaconda: Diseñada para el trabajo en ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático y computación científica con Python y otros lenguajes como Ruby o R. Además, cuenta con herramientas, como bibliotecas, plugins o IDE que facilitan su implementación en distintos proyectos. 

🤖 4. Herramientas para Machine Learning:

  • TensorFlow: Framework para redes neuronales y aprendizaje profundo.
  • PyTorch: Alternativa a TensorFlow, popular en investigación.
  • Weka: Herramienta gráfica para minería de datos y Machine Learning.


Con la analítica de datos, de la mano de herramientas de Inteligencia Artificial, se puede entrenar datasets de diferentes temas, y generar soluciones reales en beneficio de estos. Los resultados se pueden mostrar a la comunidad o usuarios en especifico, mediante: tableros de control con información en tiempo real, modelos predictivos, aplicaciones móviles interactivas, etc.

Sin ir muy lejos, en el Perú una de las plataformas populares en las que se puede obtener múltiples datasets de distintos temas, es la Plataforma Nacional de Datos Abiertos - PNDA (Visit the website), una fuente muy buena, donde se podría poner en práctica todas estas herramientas antes mencionadas y poder aplicar la Analítica de Datos.

    Ubicación: Chiclayo, Perú

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