¿Quién puede estudiar analítica de datos?

Autor: | Última modificación: 25 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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En este artículo, te explicaremos quién puede estudiar analítica de datos y, aún más importante, quién puede convertirse en analista de datos.

Lo que hoy se conoce como analítica de datos o Big Data, anteriormente era parte del Business Intelligence, una área donde eran usados de manera poco ética; esto generó cierto complejo en quienes estudiaban esta área.

Con el tiempo, en 2012, que fue cuando empezó el auge del Big Data, el data science, Machine Learning y todas estas disciplinas sucedáneas, empezaron a distinguirse diferentes campos de aplicación para la analítica de datos y la cantidad infinita de personas de distintas áreas que podían estudiarla y complementar con sus saberes dicho campo.

serie de puertas para elegir estudiar analitica de datos

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Programación

En primera instancia está la programación, que te será muy útil si quieres estudiar analítica de datos.

Si bien un analista de datos no programa tanto como un programador habitual, sí debe tener conocimientos de distintos lenguajes, especialmente en dos: Python y SQL. El primero es un lenguaje de programación caracterizado por poseer un excelente manejo de listas, pudiendo unir conjuntos de datos de diferente tipo que se pueden albergar en el mismo lugar. Te dejamos una idea para que entiendas cómo funcionan las listas:

lista_compras = ['huevos', 8, True, 'arroz', false]
print (lista_compras)

Python se utiliza en la analítica de datos generalmente para crear y gestionar estructuras de datos complejas. Existen múltiples librerías que te ayudan con esta función y en este artículo sobre los beneficios de Python y el Big Data te las explicamos detenidamente.

¿Quién puede estudiar analítica de datos? 1

El segundo lenguaje recomendado para estudiar analítica de datos, denominado Lenguaje de Consulta Estructurada (Structured Query Language), es un lenguaje enfocado en el modelado y creación de bases de datos no relacionales. SQL es tremendamente útil para manejar estructuras y cantidades de datos elevadas, lo cual sin duda alguna te facilitará el trabajo de consulta y manipulación de los datos que obtengas. Si quieres saber cómo pedir los datos de una tabla con SQL, te invitamos a que leas nuestro artículo.

Aquí te dejamos un ejemplo:

//se devuelven todas las filas y columnas de la tabla leguminosas de la base de datos lista_compras
USE lista_compras; //nombre de la base de datos
GO
SELECT *
FROM leguminosas
ORDER BY Name ASC;

Matemáticas

En segundo lugar, estudiar analítica de datos también se relaciona con las matemáticas. La primera forma en la que se presentan los datos es rudimentaria, es decir, los datos se encuentran en bruto, no están organizados ni separados de ningún modo. Gracias a las matemáticas, podemos darle forma a esas hipótesis (a veces descabelladas) que se nos ocurren. Con el uso de fórmulas y de modelos podemos llegar a convertir datos esparcidos en el mar de internet en información ordenada.

Las matemáticas también son útiles a la hora de estudiar analítica de datos porque permiten develar patrones ignorados por los analistas gracias a su perspectiva distinta de la situación; también con estos patrones dilucidar variables inusuales que permitirán formar un modelo de negocio más sólido y basado en el análisis de competencias.

hombre estudiando matemáticas

Estadística

Si las matemáticas aportan el orden, al estudiar analítica de datos, la estadística aporta la parte de toma de decisiones en donde los datos se convierten en aprendizaje automático que produce la inteligencia artificial.

La estadística busca crear relaciones entre los diferentes datos que se obtienen de un análisis. Gracias a la interpretación de la información, se pueden generar hipótesis para ponerlas a prueba: esta disciplina brinda precisión en los datos registrados y analizados y los pone a disposición de los analistas para que se ejecuten todos los ensayos pertinentes.

hombre estudiando estadística

¿Y qué hay de las ciencias sociales y humanas?

Pues estas no se quedan atrás, porque en esta área se encuentran una heterogeneidad de perfiles profesionales con personas cuya experiencia laboral aporta significativamente en su desempeño.

Existen numerosos profesionales de la psicología, la antropología y hasta la filología que desempeñan una labor ejemplar en el campo de la analítica de datos.

Sea cual sea tu disciplina, puedes ser creativo y encontrar la manera de implementarla en el mundo de la analítica de datos.

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