Analista de datos: trayectoria profesional y calificaciones
Los analistas de datos calificados son algunos de los profesionales más buscados del mundo. Debido a que la demanda es tan fuerte y la oferta de personas que realmente pueden hacer bien este trabajo es tan limitada, los analistas de datos obtienen enormes salarios y excelentes beneficios, incluso en el nivel de entrada.
Los trabajos de analista de datos se pueden encontrar en una mezcla diversa de empresas e industrias. Cualquier empresa que utilice datos necesita analistas de datos para analizarlos. Algunos de los trabajos principales en el análisis de datos implican el uso de datos para tomar decisiones de inversión, dirigirse a clientes, evaluar riesgos o decidir sobre asignaciones de capital.
¿Qué hacen los analistas de datos?
Los analistas de datos toman montañas de datos y los prueban para detectar tendencias, hacer pronósticos y extraer información para ayudar a sus empleadores a tomar decisiones comerciales mejor informadas. La trayectoria profesional que tome como analista de datos depende en gran parte de su empleador. Los analistas de datos trabajan en Wall Street en grandes bancos de inversión, fondos de cobertura y firmas de capital privado. También trabajan en la industria de la salud, marketing y venta minorista. En general, los analistas de datos están en todas partes. También puede encontrarlos en grandes compañías de seguros, agencias de crédito, firmas de tecnología y en casi cualquier industria que se le ocurra. Las grandes empresas de tecnología como Facebook y Google analizan los macrodatos a un grado vertiginoso. Para hacerlo, emplean a muchos de los principales analistas de datos para una variedad de propósitos, incluida la publicidad y el análisis interno, junto con una gran cantidad de análisis de usuarios.
En instituciones financieras como los bancos de inversión, la trayectoria de gestión es la trayectoria profesional más común que toman los analistas desde el nivel de entrada. Si demuestra que se encuentra entre los mejores de su grupo de contratación, sus superiores lo verán como alguien que puede guiar al siguiente grupo de contrataciones que ingrese. Demuestre su valía en la administración y podría estar considerando una carrera como un jefe de departamento o vicepresidente.
Muchas empresas también etiquetan a los analistas de datos como científicos de la información. Esta clasificación generalmente implica trabajar con la base de datos patentada de una empresa. Muchos científicos de la información trabajan con infraestructuras de bases de datos centrales, por lo que también adquieren habilidades en otras áreas técnicas aplicables, como la construcción y el desarrollo de infraestructura de datos. El sector gubernamental es uno de esos sectores que emplea y depende en gran medida de los científicos de la información para la recopilación, extracción y análisis de datos. Las compañías de seguros y atención médica también tienen infraestructuras de datos profundas que también requieren científicos de la información.
Las empresas de tecnología son únicas porque a medida que la tecnología cambia rápidamente, la dinámica de la empresa a menudo también cambia. Constantemente se crean departamentos para abordar nuevos desafíos y buscar nuevas oportunidades de mercado. Los analistas de datos tecnológicos que sobresalen en sus roles existentes suelen ser los primeros en ser elegidos para ser líderes cuando se crean nuevos departamentos. Esto brinda la oportunidad de liderar a otros y le permite tomar posesión de un segmento de la empresa.
En general, los analistas de datos suelen tener un conjunto de habilidades dinámicas. Son buenos para trabajar con números y detalles. También tienen confianza y están organizados en la gestión de múltiples tareas, programas de datos y flujos de datos. Por último, la mayoría de los analistas de datos también suelen tener sólidas habilidades de presentación, ya que normalmente se les exige que presenten su análisis visual y / u oralmente de forma regular.
Descripción general del sector de análisis de datos
Los trabajos en el sector del análisis de datos son abundantes, los salarios son altos y las trayectorias profesionales que puede tomar son abundantes. El análisis de datos ofrece una amplia variedad de oportunidades en industrias y niveles corporativos. Como tal, puede ser difícil precisar las expectativas de crecimiento y salario. La Oficina de Estadísticas Laborales ofrece varias clasificaciones diferentes de salarios y crecimiento.
Analista financiero
La categoría de analista financiero es generalmente la clasificación más amplia para los analistas de datos. Este tipo de función puede incluir analistas de negocios, analistas de gestión y una amplia variedad de diferentes tipos de analistas de inversiones. Los datos de BLS de 2018 muestran el salario promedio por hora de un analista financiero en $ 48.55 con un salario promedio anual de $ 100,990. Los salarios por hora pueden oscilar entre $ 25 y $ 80. Los analistas financieros en Nueva York obtienen el mayor provecho con un salario promedio por hora de $ 66. El BLS espera que esta clase de trabajadores crezca a una tasa más rápida que la promedio del 5% hasta 2029.
Investigación de mercado
Una segunda clasificación de la Oficina de Trabajo a la que se suele recurrir para conocer las expectativas salariales de los analistas de datos es la categoría de analistas de investigación de mercado. A partir de 2019, esta categoría muestra el salario promedio por hora en $ 34.41 con una expectativa de salario anual de $ 71,570. Los salarios por hora de los investigadores de mercado pueden oscilar entre $ 16,51 y $ 58,96. El BLS también espera un alto crecimiento de esta categoría con una tasa de crecimiento del 18% hasta 2029.
Big Data y aprendizaje automático
A medida que evoluciona el mundo empresarial, los usos de los datos también evolucionan con él, y la demanda de tecnología de big data, análisis de big data y aprendizaje automático muestra algunas de las áreas de mayor crecimiento. Estos tipos de tecnología de big data se están integrando más fuertemente en los programas de análisis de datos en las principales universidades de los Estados Unidos y en todo el mundo, de los cuales hay muchos.
La mayoría de las universidades en los Estados Unidos ofrecen análisis de datos o ciencia de datos tanto en especial como en secundaria. Más allá de la licenciatura, también hay una gran cantidad de programas de maestría en ciencia de datos. Si está interesado en desarrollar sus habilidades en un marco de tiempo más flexible o más corto, también hay varios programas y cursos de certificación disponibles en una variedad de instituciones educativas.
Cualificaciones de analista de datos
Graduarse de un programa de análisis de datos, especialmente si tiene un promedio de calificaciones sólido y una clasificación alta en su clase, debería llevarlo a un puesto de análisis de datos de nivel de entrada sin muchos problemas. Incluso un título menos centrado en matemáticas, estadística o economía de una universidad de renombre es suficiente para poner un pie en la puerta. Aunque el trabajo es de nivel de entrada, el salario es más de lo que ganan los profesionales experimentados en la mayoría de los campos.
Como se mencionó, algunos de los trabajos más importantes en el análisis de datos pueden alcanzar los $ 100,000 anuales durante el primer año fuera de la universidad. Los profesionales experimentados pueden hacer el doble o más de lo que gana un analista de datos de nivel de entrada. La experiencia puede provenir de trabajar como analista de nivel de entrada o de un campo relacionado, como el análisis de inversiones. Sin embargo, la educación es a menudo lo más importante en su currículum cuando solicita un trabajo de analista de datos. Pocas personas son contratadas sin un buen desempeño académico en los campos de estudio relacionados con las matemáticas.
Trayectorias profesionales de analista de datos
A continuación se muestra una lista de algunos de los diferentes roles que puede encontrar al buscar o considerar el análisis de datos.
Analista de negocios: analiza datos específicos del negocio.
Informes de gestión: informa el análisis de datos a la dirección sobre las funciones comerciales.
Analista de estrategia corporativa: este tipo de rol se enfocará en analizar datos de toda la empresa y asesorar a la gerencia en la dirección de la estrategia. Esta función también puede centrarse en fusiones y adquisiciones.
Analista de compensaciones y beneficios: generalmente forma parte de un departamento de recursos humanos que analiza los datos de compensación y beneficios de los empleados.
Analista de presupuestos: se centra en el análisis y la presentación de informes de un presupuesto específico.
Analista de suscripción de seguros: analiza datos individuales, de empresas y de la industria para tomar decisiones sobre planes de seguros.
Actuario: analiza las tasas de mortalidad, accidentes, enfermedad, discapacidad y jubilación para crear tablas de probabilidad, previsión de riesgos y planificación de responsabilidad para las compañías de seguros.
Análisis de ventas: se centra en los datos de ventas que ayudan a respaldar, mejorar u optimizar el proceso de ventas.
Análisis web: analiza un panel de análisis en torno a una página específica, un tema central o un sitio web de forma exhaustiva.
Análisis de fraude: monitorea y analiza los datos de fraude.
Análisis crediticio: el mercado crediticio ofrece una amplia necesidad de análisis y ciencia de la información en las áreas de informes crediticios, monitoreo crediticio, riesgo crediticio, aprobaciones crediticias y análisis de préstamos.
Analista de productos comerciales: se enfoca en analizar los atributos y características de un producto, así como la responsabilidad de asesorar a la gerencia sobre el precio óptimo de un producto en función de los factores del mercado.
Analista de datos de redes sociales: las redes sociales y las empresas de tecnología en crecimiento dependen de los datos para construir, monitorear y promover la tecnología y las ofertas de las que dependen las plataformas de redes sociales.
Analista de aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una tecnología en desarrollo que implica programar y alimentar máquinas para tomar decisiones cognitivas. Los analistas de aprendizaje automático pueden trabajar en una variedad de aspectos, incluida la preparación de datos, la alimentación de datos, el análisis de resultados y más.