Habilidades requeridas para un Analista de Datos y cómo evaluarlas

Los analistas de datos son el núcleo de la toma de decisiones empresariales. Convierten datos complejos en perspectivas accesibles que impulsan las estrategias empresariales.

Las habilidades esenciales para un analista de datos incluyen el dominio de herramientas como SQL, Python y software de visualización de datos, junto con el pensamiento analítico y las habilidades de comunicación efectiva.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de Analista de Datos en el trabajo.

En esta publicación, exploraremos 8 habilidades esenciales de Analista de Datos, 10 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

8 habilidades y rasgos fundamentales de Analista de Datos

10 habilidades y rasgos secundarios de Analista de Datos

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de Analista de Datos

Resumen: Las 8 habilidades clave de Analista de Datos y cómo probarlas

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Preguntas frecuentes sobre habilidades de Analista de Datos

8 habilidades y rasgos fundamentales de Analista de Datos

Las mejores habilidades para los analistas de datos incluyen Limpieza de Datos, Análisis Estadístico, SQL, Visualización de Datos, Excel, Python/R, Pensamiento Crítico y Machine Learning.

Profundicemos en los detalles examinando las 8 habilidades esenciales de un Analista de Datos.

Limpieza de Datos

Los analistas de datos a menudo tratan con datos sin procesar que contienen errores, valores faltantes o inconsistencias. La limpieza de datos implica identificar y corregir estos problemas para garantizar que el conjunto de datos sea preciso y confiable para el análisis. Este paso es crucial para producir información válida.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de entrevista.

Análisis Estadístico

Comprender y aplicar métodos estadísticos es clave para un analista de datos. Esta habilidad ayuda a interpretar datos, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos. Los analistas utilizan herramientas estadísticas para probar hipótesis y validar los resultados de sus análisis.

SQL

SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) es esencial para consultar bases de datos. Los analistas de datos utilizan SQL para recuperar, manipular y administrar datos almacenados en bases de datos relacionales. El dominio de SQL permite a los analistas acceder y analizar de manera eficiente grandes conjuntos de datos.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una Descripción de puesto de Desarrollador SQL.

Visualización de Datos

La visualización de datos implica la creación de representaciones gráficas de datos para comunicar hallazgos de manera clara y efectiva. Herramientas como Tableau, Power BI y matplotlib ayudan a los analistas de datos a presentar datos complejos en un formato comprensible, lo que facilita los procesos de toma de decisiones.

Excel

Excel sigue siendo una herramienta poderosa para el análisis de datos. Los analistas de datos utilizan Excel para la manipulación de datos, realizar cálculos y crear tablas dinámicas. Su versatilidad lo convierte en una herramienta imprescindible para tareas de análisis de datos rápidas y sencillas.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de la entrevista.

Python/R

Lenguajes de programación como Python y R son ampliamente utilizados en el análisis de datos por sus poderosas capacidades de manipulación de datos y análisis estadístico. Los analistas de datos utilizan estos lenguajes para automatizar tareas, realizar análisis complejos y construir modelos predictivos.

Pensamiento crítico

El pensamiento crítico es esencial para interpretar los datos con precisión y tomar decisiones informadas. Los analistas de datos deben evaluar los datos desde múltiples ángulos, cuestionar los supuestos y extraer conclusiones lógicas basadas en la evidencia presentada por los datos.

Aprendizaje automático

Si bien no siempre es necesario, el conocimiento del aprendizaje automático puede ser un activo significativo. Los analistas de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos y descubrir patrones en los datos que no son inmediatamente evidentes a través de los métodos de análisis tradicionales.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una Descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático.

10 habilidades y rasgos secundarios de un analista de datos

Las mejores habilidades para los analistas de datos incluyen Almacenamiento de datos, procesos ETL, perspicacia para los negocios, habilidades de comunicación, conocimiento del dominio, gestión de proyectos, API, tecnologías de big data, control de versiones y computación en la nube.

Profundicemos en los detalles examinando las 10 habilidades secundarias de un analista de datos.

Almacenamiento de datos

Comprender los conceptos de almacenamiento de datos ayuda a los analistas de datos a gestionar y recuperar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. La familiaridad con herramientas como Amazon Redshift o Google BigQuery puede ser beneficiosa.

Procesos ETL

Los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) son cruciales para integrar datos de diversas fuentes. Los analistas de datos utilizan herramientas ETL para garantizar que los datos se transfieran y transformen con precisión para su análisis.

Perspicacia para los negocios

Tener una buena comprensión del contexto empresarial ayuda a los analistas de datos a alinear sus análisis con los objetivos organizacionales. Esta habilidad garantiza que los conocimientos generados sean relevantes y aplicables.

Habilidades de comunicación

La comunicación efectiva es clave para que los analistas de datos presenten sus hallazgos a las partes interesadas. Esto implica traducir conocimientos de datos complejos en recomendaciones claras y prácticas.

Conocimiento del dominio

La familiaridad con la industria o dominio específico puede mejorar la capacidad de un analista de datos para interpretar los datos con precisión. Este conocimiento ayuda a comprender los matices y el contexto de los datos.

Gestión de proyectos

Las habilidades de gestión de proyectos ayudan a los analistas de datos a gestionar su carga de trabajo y cumplir con los plazos. Esto incluye la planificación, organización y supervisión de proyectos de análisis de datos de principio a fin.

APIs

El conocimiento de las APIs (Interfaces de programación de aplicaciones) permite a los analistas de datos acceder e integrar datos de varios servicios y plataformas en línea, ampliando el alcance de sus análisis.

Tecnologías de Big Data

La familiaridad con tecnologías de big data como Hadoop y Spark puede ser ventajosa para manejar y analizar grandes conjuntos de datos. Estas herramientas permiten a los analistas de datos procesar datos a escala.

Control de versiones

El uso de sistemas de control de versiones como Git ayuda a los analistas de datos a gestionar los cambios en su código y a colaborar con otros miembros del equipo. Esta habilidad es importante para mantener la integridad de los scripts y flujos de trabajo de análisis.

Computación en la nube

El conocimiento de plataformas de computación en la nube como AWS, Azure o Google Cloud puede ser beneficioso para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Estas plataformas ofrecen soluciones escalables para el manejo de grandes conjuntos de datos.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un analista de datos

Evaluar las habilidades y rasgos de un analista de datos implica algo más que simplemente echar un vistazo a su currículum. Se trata de comprender qué tan bien pueden manejar los desafíos de datos del mundo real, desde la limpieza de datos hasta la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.

Si bien las habilidades técnicas como SQL, Python/R y la visualización de datos son fáciles de enumerar en un CV, las habilidades blandas como el pensamiento crítico son más difíciles de cuantificar. Aquí es donde entran en juego las evaluaciones prácticas, ofreciendo una imagen más clara de las verdaderas capacidades de un candidato.

Utilizando herramientas como las evaluaciones de Adaface, puedes crear pruebas personalizadas que cubran una amplia gama de habilidades, desde el análisis estadístico hasta el aprendizaje automático, garantizando una evaluación exhaustiva de cada candidato. Estas evaluaciones están diseñadas para reflejar las tareas reales del trabajo, proporcionando una medida realista de la capacidad de cada solicitante para desempeñarse en el trabajo. Obtén más información sobre las evaluaciones de Adaface aquí.

Al integrar estas evaluaciones en su proceso de contratación, puede lograr una reducción significativa en el tiempo de selección y mejorar la calidad de sus contrataciones, asegurando que su nuevo Analista de Datos sea realmente el más adecuado para su equipo.

Veamos cómo evaluar las habilidades de un Analista de Datos con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba de Manipulación de Datos

La Prueba de Manipulación de Datos evalúa las habilidades de un candidato para limpiar, transformar y organizar datos sin procesar en un formato estructurado adecuado para el análisis.

La prueba evalúa su comprensión de la extracción, el análisis, la integración, la evaluación de la calidad, la validación, el modelado, la interpretación y el análisis de datos.

Los candidatos exitosos demuestran competencia en el manejo de conjuntos de datos complejos, garantizando la calidad de los datos y preparando los datos para un análisis perspicaz.

Prueba de Estadísticas

La Prueba de Estadísticas en Línea evalúa la comprensión y el dominio de un candidato en conceptos y análisis estadísticos.

Esta prueba cubre métodos estadísticos, muestreo de datos, regresión, probabilidad y análisis de datos exploratorios.

Los candidatos que sobresalen en esta prueba demuestran un fuerte razonamiento numérico y aptitud cuantitativa, esencial para la toma de decisiones basada en datos.

Prueba en línea de SQL

La prueba en línea de SQL evalúa la capacidad del candidato para diseñar y construir bases de datos relacionales y tablas desde cero.

La prueba cubre la creación de bases de datos, operaciones CRUD, joins, subconsultas e indexación para consultas SQL más rápidas.

Los candidatos con altas puntuaciones demuestran un profundo conocimiento de la sintaxis SQL, la gestión de bases de datos y la optimización de consultas.

Prueba en línea de Tableau

La prueba en línea de Tableau evalúa la capacidad del candidato para conectar datos de múltiples fuentes en Tableau y crear visualizaciones perspicaces.

La prueba cubre la limpieza de datos, la gestión de hojas de cálculo, la clasificación y el filtrado de datos, la creación de paneles y la publicación de visualizaciones.

Los candidatos que se desempeñan bien pueden usar Tableau de manera efectiva para transformar datos sin procesar en información útil a través de paneles interactivos.

Prueba de Excel

La prueba de Excel utiliza preguntas basadas en escenarios para evaluar la capacidad de un candidato para trabajar con grandes conjuntos de datos en Excel.

La prueba cubre fórmulas básicas y avanzadas, tipos de datos, análisis de datos con Tablas Dinámicas y visualización de datos con gráficos.

Los candidatos exitosos demuestran competencia en la navegación de múltiples hojas de cálculo, el uso de fórmulas avanzadas y la creación de informes completos.

Prueba en línea de Python

La prueba en línea de Python evalúa la capacidad de un candidato para usar estructuras de datos de Python y administrar archivos.

La prueba cubre los fundamentos de Python, estructuras de datos, manejo de errores, scripting, web scraping y principios de OOP.

Los candidatos que sobresalen demuestran sólidas habilidades de codificación, capacidad de resolución de problemas y una sólida comprensión de los conceptos básicos de Python.

Resumen: Las 8 habilidades clave del analista de datos y cómo evaluarlas

Habilidad de Analista de Datos	Cómo evaluarlos
1. Limpieza de Datos	Evaluar la capacidad de identificar y corregir imprecisiones en los conjuntos de datos.
2. Análisis Estadístico	Evaluar la competencia en la aplicación de métodos estadísticos para interpretar datos.
3. SQL	Medir la habilidad para consultar y administrar bases de datos relacionales.
4. Visualización de Datos	Comprobar la capacidad de crear representaciones visuales de datos claras e informativas.
5. Excel	Medir la experiencia en el uso de Excel para la manipulación y el análisis de datos.
6. Python/R	Evaluar la competencia en el uso de lenguajes de programación para el análisis de datos.
7. Pensamiento Crítico	Evaluar la capacidad de analizar problemas y tomar decisiones basadas en datos.
8. Aprendizaje Automático	Medir el conocimiento en la construcción y aplicación de modelos predictivos.

Prueba en línea de análisis de datos en AWS

30 minutos | 15 MCQs

La prueba de análisis de datos en AWS evalúa el conocimiento de un candidato en análisis de datos y servicios de AWS. Incluye preguntas de opción múltiple para evaluar su comprensión de los conceptos de análisis de datos y su capacidad para utilizar los servicios de AWS para el análisis de datos.

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Prueba de análisis de datos en AWS en línea

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-analytics-in-aws-test)

Preguntas frecuentes sobre las habilidades de los analistas de datos

¿Cuáles son las habilidades clave necesarias para un analista de datos?

Los analistas de datos requieren una combinación de habilidades que incluyen la limpieza de datos, el análisis estadístico, SQL, la visualización de datos y la programación en Python o R. También necesitan habilidades blandas como el pensamiento crítico, la comunicación y el conocimiento del negocio.

¿Cómo pueden los reclutadores evaluar las habilidades de SQL en los candidatos a analistas de datos?

Los reclutadores pueden evaluar las habilidades de SQL proporcionando consultas SQL prácticas para resolver problemas de recuperación de datos del mundo real durante la entrevista. Además, discutir proyectos anteriores donde se usó SQL puede proporcionar información sobre la competencia del candidato.

¿Cuál es la importancia de las habilidades de visualización de datos en el análisis de datos?

La visualización de datos es clave para traducir datos complejos en información accesible a través de gráficos, diagramas y paneles. Ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones informadas al presentar los datos en un formato comprensible.

¿Por qué Python o R son importantes para los analistas de datos?

Python y R son lenguajes de programación potentes para el análisis de datos debido a sus extensas bibliotecas y marcos que admiten la manipulación de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático, lo que los hace ideales para manejar grandes conjuntos de datos y análisis complejos.

¿Cómo se relacionan los procesos ETL con los roles de analista de datos?

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load) son cruciales para los analistas de datos, ya que implican extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos en un formato utilizable y cargarlos en un almacén de datos para su análisis.

¿Qué papel juega la gestión de proyectos en el trabajo de un analista de datos?

Las habilidades de gestión de proyectos ayudan a los analistas de datos a planificar, ejecutar y gestionar proyectos de manera eficiente, asegurando que las tareas de análisis de datos se completen dentro de los plazos y cumplan con los objetivos del proyecto.

¿Cómo pueden las habilidades de comunicación impactar la efectividad de un analista de datos?

Las sólidas habilidades de comunicación permiten a los analistas de datos transmitir claramente información compleja de datos a las partes interesadas no técnicas, asegurando que el valor de los datos se entienda y se utilice de manera efectiva en los procesos de toma de decisiones.

¿Qué deben buscar los reclutadores al evaluar la experiencia de un candidato en tecnologías de big data?

Los reclutadores deben buscar experiencia con plataformas como Hadoop y Spark, y evaluar la comprensión de cómo manipular y analizar grandes conjuntos de datos que no se pueden manejar con software de procesamiento de datos tradicional.