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Como profesional, puedes ayudar a lograr lo mencionado en el párrafo anterior, para hacerlo, requieres de ciertas habilidades de analista de datos. Para que te enfoques en el desarrollo de las competencias más valoradas por los reclutadores, en este artículo te diremos cuáles son estas.
Puntos clave:
- En las ofertas de trabajos para analistas de datos se demuestra que los reclutadores valoran que estos profesionales desarrollen habilidades tanto técnicas como blandas.
- Las competencias duras con valor estratégico en tu área laboral son la gestión y limpieza de datos, conocimiento y uso de lenguajes de programación, aplicación de estadística y probabilidad, uso de herramientas de visualización de datos e identificación de patrones y tendencias.
- Las habilidades blandas que necesitarás con más frecuencia en tu cargo son la mentalidad analítica, resolución de problemas, competencias comunicativas, pensamiento crítico y atención al detalle.
5 habilidades duras de analistas de datos
Las habilidades de analista de datos que son más importantes son las duras o técnicas, pues son la base de esta carrera. Estas son las que te permiten cumplir con tus principales funciones, es decir, manejar, procesar y analizar la información la cual suele estar en grandes volúmenes.
Las competencias técnicas no solo son valoradas porque son aplicadas al cumplir con las funciones de tu puesto de trabajo. Las hard skills de analistas de datos a los que los reclutadores demuestran más valor son las descritas en los siguientes subtítulos:
1. Gestión y limpieza de datos
Es una capacidad clave en tu trabajo, cuando la tienes, puedes encargarte de la organización, depuración y preparación de la información para que esta se analice con mayor eficacia. Para demostrar que has desarrollado esta habilidad apropiadamente, debes ser capaz de realizar tareas como la corrección de errores y eliminación de datos duplicados con el fin de garantizar que estos son consistentes.
La razón por la que la habilidad de gestión y limpieza de datos es tan valorada es que con ella se asegura que la información sea precisa al momento de comenzar a ser analizada. Además, es un proceso que contribuye a que se ahorre tiempo en el análisis de datos incluso cuando están presentes en volúmenes grandes y complejos.
2. Lenguajes de programación
En la manipulación de datos, el análisis estadístico y la creación de visualizaciones de información se suelen utilizar diferentes lenguajes de programación. Por eso, en las ofertas de trabajo se suele incluir el manejo de estos entre los requisitos con los que deben cumplir los analistas o científicos de datos.
Los lenguajes de programación resultan útiles para agilizar tareas que llegan a ser repetitivas, esto se consigue con la automatización. Para cumplir con las expectativas de los empleadores de analistas de datos, no es suficiente con tener conocimiento en lenguaje de programación. También es fundamental que demuestres saber escribir código con eficiencia.
3. Conocimiento sólido en estadística y probabilidad
La probabilidad y la estadística representan conocimientos claves en el área del análisis de datos, pues te ayudan a hacer pruebas, identificar patrones y completar exitosamente otras tareas propias de tu puesto de trabajo. Si no te enfocas en el desarrollo de esta competencia, no serías capaz de realizar una buena evaluación de cada análisis ni tomarías decisiones beneficiosas.
Además de conocimientos en estas áreas, es necesario que aprendas a utilizar herramientas tecnológicas que se enfoquen en ellas. Con ellas te resultará mucho más sencillo diseñar modelos predictivos e identificar correlaciones entre los datos. Si posees conocimiento tanto en estadística como en probabilidad, tu empleador confiará en que tus análisis son precisos y aplicables.
4. Uso de herramientas de visualización de datos
En un empleo de data analyst es muy común tener que utilizar herramientas que faciliten la visualización de datos, algunas de las más empleadas son Tableau y Power BI. Con ellas transformas datos complejos en gráficos que sean muchos más sencillos de entender. Esta forma de visualizar la información también contribuye a la identificación de tendencias, patrones y hasta anomalías.
Si eres un analista de datos que maneja bien estas herramientas, te adaptas a las expectativas de los empleadores de la actualidad. Esto contribuye a que destaques en los procesos de selección en los que llegues a participar por ser capaz de comunicar datos clave de forma efectiva y así agilizar la toma de decisiones.
5. Capacidad para identificar patrones y tendencias
En muchas empresas resulta muy útil el identificar comportamientos futuros de clientes, pues esto les da la oportunidad de optimizar sus estrategias. Por eso, si eres capaz de identificar tendencias y patrones en los datos que analizas, te diferenciarás de los demás solicitantes de las vacantes.
Los procesos en los que más se valora esta habilidad técnica en el perfil de un analista de datos son los procesos operativos y las predicciones de ventas. La identificación de tendencias y patrones en estas áreas ayuda a que las empresas tomen decisiones bien informadas y sean más competitivas en los sectores en los que se desempeñen. Por esto, es una hard skill con valor estratégico.
5 habilidades blandas de analistas de datos
Las soft skills te ayudan a complementar tu perfil profesional con el objetivo de que estés más cualificado. Estas habilidades también te ayudan a cumplir con tus funciones, pues te permiten comunicarte eficazmente, tomar decisiones estratégicas y colaborar con otros profesionales.
Las competencias blandas que más te ayudarán en un empleo de analista de datos son:
1. Mentalidad analítica
Esta habilidad es muy útil en tu empleo, sobre todo al momento de tratar problemas, pues te permite hacerlo de forma lógica y estructurada. Además, al cumplir con las principales funciones de tu rol, la mentalidad analítica te permite identificar conexiones entre variables y encontrar patrones.
La aplicación del pensamiento analítico también resulta beneficiosa al priorizar tareas y desarrollar estrategias. También te motiva a considerar diferentes perspectivas lo que tiene un excelente impacto en la toma de decisiones.
2. Resolución de problemas
Muchos de los problemas y desafíos a los que te tienes que enfrentar como analista de datos surgen de manera inesperada y requieren de soluciones creativas. Por lo anterior, la capacidad para resolver problemas te será de mucha ayuda, al aplicarla tratas las dificultades de una manera que permita resolverlas óptimamente.
Con esta competencia el proceso que sigues ante un problema es el análisis de este para identificar sus causas. Esto hace que te resulte más sencillo determinar cuáles son las soluciones más viables y escoger la mejor. Si quieres ser ágil al resolver problemas, requieres de otras cualidades, como la creatividad y el pensamiento lógico.
3. Habilidades comunicativas
Una función de analista de datos con la que tienes que cumplir con frecuencia es la de transmitir información técnica a audiencias que no siempre se especializan en el mismo sector que tú. Por lo tanto, tienes que comunicarte de forma que todos logren comprenderte.
Para lograr lo anterior, es fundamental que desarrolles habilidades comunicativas, principalmente la de presentar ideas y conceptos con claridad. También tienes que ser capaz de comprender a tu audiencia para así adaptar el mensaje a ella y no te olvides de ser un escucha activo.
4. Pensamiento crítico
Hasta ahora hemos explicado el pensamiento analítico y hemos mencionado el de tipo lógico, ahora, nos enfocaremos en el pensamiento crítico. Este hace que te cuestiones suposiciones, hagas evaluaciones objetivas y estés decidido a tomar decisiones bien informadas.
En el análisis de datos, el pensamiento crítico contribuye a que la información sea precisa y fiable, y se minimice el riesgo de errores y, por tanto, de interpretaciones erróneas. Esto se consigue porque con este tipo de pensamiento no limitas el análisis que haces de los datos, sino que lo profundizas para conocer el origen y contexto de dichos datos.
5. Atención al detalle
Todas las competencias que hemos descrito hasta ahora son complementadas con la atención al detalle. Con esta última se garantiza que los datos que recopiles y analices sean precisos y de gran calidad. Para lograr esto último, debes revisar la información meticulosamente. Esto te permite identificar todos los errores para resolverlos posteriormente.
La atención al detalle es crucial en tu área de trabajo ya que en ella se debe garantizar resultados de análisis que se caractericen por la credibilidad y confianza. Por eso, vale la pena que dediques suficiente tiempo y esfuerzo al análisis profundo y exacto de los datos.
¡Destaca tus habilidades en diferentes aspectos de tu candidatura!
La principal manera de demostrar al reclutador que tienes las habilidades que está buscando en un analista de datos es incluyéndolas en el contenido de tu currículum. En la guía que recomendamos antes, y que forma parte de la sección Ejemplos de CV, te explicamos cómo hacerlo apropiadamente.
Además de agregar tus competencias duras y blandas en tu curriculum vitae, puedes hacer lo mismo en tu carta de presentación. En esta última es válido que profundices en las skills que son más valoradas en el proceso de selección. También te ayudamos con esto, pues en nuestra web también hay guías en las que te explicamos cómo escribir una carta de presentación.
