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Cuánto gana un analista de datos: salario y descripción general del trabajo en 2020

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con otro artículo de  Ciencia de Datos y como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

¡Hola,  decidimos hacer una descripción general amplia del mercado laboral que ofrecen las empresas en la actualidad.

¿La profesión de analista de datos realmente puede llegar a “300k / nanosec”? ¿Qué habilidades requieren los empleadores de los analistas y qué debe saber usted para convertirse en un especialista codiciado y altamente remunerado? ¿Qué oportunidades de crecimiento ofrece el mercado hoy?

Quién es un analista de datos y qué debe saber

Antes de analizar las vacantes, comprendamos qué hace un Analista de Datos en una empresa. En el campo de TI, existen tres áreas de especialización para trabajar con datos: Analista de datos, Ingeniero de datos y Científico de datos.

Data Analyst recopila información, la procesa y la interpreta en “lenguaje humano”. De hecho, traduce estadísticas y big data en conclusiones comprensibles y visuales que pueden usarse para desarrollar un proyecto específico o un negocio en su conjunto.

El resultado del trabajo de un analista de datos es la base para tomar cualquier decisión empresarial.

ingeniero de datos ya no trabaja con los datos en sí, sino con su infraestructura: bases de datos, almacenamientos y sistemas de procesamiento. El ingeniero de datos determina cómo analizar los datos para que sean útiles para el proyecto. Para resumir, el ingeniero de datos configura una canalización de procesamiento de datos.

El científico de datos se ocupa del trabajo estratégico con la información. Es él quien crea sistemas de pronóstico, modelado y análisis dinámico, implementa algoritmos de automatización y aprendizaje.

La principal dificultad es que los límites entre estas tres especialidades son bastante borrosos. La mayoría de las empresas no ven la diferencia, por lo que a menudo en las vacantes de Analista de datos hay requisitos que son más adecuados para los especialistas en Ingeniería de datos o Científico de datos.

Esto se debe principalmente a las especificidades del mercado. Si las empresas de TI saben que el analista de datos, el ingeniero de datos y el científico de datos son idealmente tres especialistas diferentes o incluso tres departamentos diferentes, entonces en las empresas de productos y las industrias a menudo ni siquiera piensan en ello.

Lo que los empleadores exigen de un analista de datos

En muchos casos, los requisitos para los especialistas son muy diferentes. Como escribimos anteriormente, los límites entre Analista de datos, Ingeniero de datos y Científico de datos son borrosos, por lo que a menudo sucede que el título del trabajo dice “Analista de datos”, pero en realidad la vacante corresponde completamente a “Ingeniero de datos”. Pero pudimos destacar el conjunto de habilidades duras y blandas que los empleadores indican en la mayoría de las vacantes para el puesto de analista de datos.

habilidades duras

Python con bibliotecas de análisis de datos Pandas y NumPy . Esto es imprescindible, el 83% de las empresas de la industria requiere que lo conozcan al menos a un nivel básico. Solo el 17% de los empleadores necesitan conocimientos de R, JavaScript y otros lenguajes de programación.

Curiosamente, en 2013, segun una encuesta de analistas de datos y científicos de datos, el lenguaje R en el análisis de datos era mucho más popular: el 61 % de los especialistas lo usaba.en países desarrollados.

SQL : casi todos los trabajos requieren conocimientos de SQL y habilidades para trabajar con bases de datos relacionales. La mayoría de las veces, requieren la capacidad de escribir consultas y optimizarlas.

Los empleadores rara vez requieren habilidades para trabajar con sistemas de administración de bases de datos NoSQL como MongoDB, CouchDB o Apache Cassandra: alrededor del 9% de las vacantes.

Power BI, Qlik, Tableau . La mayoría de las empresas no requieren conocimientos de ningún programa de visualización de datos en particular. Suelen indicar uno de los tres a elegir o escribir “sistemas de visualización de datos” sin especificar uno en concreto. En general, los especialistas pueden elegir por sí mismos lo que les resulta más conveniente usar. La gran mayoría de los empleadores no tienen una posición de principios.

Experiencia con Agile, Scrum, Kanban. En casi la mitad de las vacantes, los empleadores indican que la capacidad de trabajar con metodologías flexibles para crear productos será una ventaja adicional.

Es decir, es importante no solo lo que hace un analista de datos dentro de su especialidad, sino también cómo lo hace.

Pero la experiencia con Agile no es un requisito clave (aunque se indica en las vacantes). Sí, el aspirante tendrá que dedicar un tiempo a acostumbrarse a trabajar en este formato, pero, según las empresas, esto no es crítico.

Excel y Hojas de cálculo de Google . Curiosamente, pero en un tercio de las vacantes se requiere conocimiento de hojas de cálculo. Esto lo necesitan principalmente las empresas de productos y consultoría que tienen poca superposición con el desarrollo digital, o proyectos relativamente pequeños en los que todo el departamento de análisis consta de varias personas.

De hecho, los equipos pequeños a menudo no necesitan utilizar potentes recursos de SQL si Excel normal es suficiente para el procesamiento de datos. Pero en tales situaciones, el “analista de datos” a menudo hace todo a la vez: recopilación y análisis de datos, infraestructura y automatización.

Muchas empresas destacan un alto nivel de formación matemática . Pero aquí debe comprender que Data Analyst, a diferencia de Data Scientist, utiliza herramientas matemáticas bastante limitadas, por lo que no necesita ser un genio de las matemáticas. La mayoría de las tareas de un analista de datos encajan en el marco de conocimientos básicos de estadística, teoría de la probabilidad, análisis matemático y álgebra lineal.

Un título universitario en matemáticas será útil, pero con la debida diligencia, todas las funciones necesarias se pueden aprender por su cuenta. Pero para un científico de datos, un conocimiento profundo de las matemáticas ya se considera crítico. Si planea pasar de ser un analista de datos a un científico de datos, entonces será necesario ajustar las matemáticas.

En términos de habilidades duras básicas, eso es todo. El resto se encuentran en menos del 10% de las vacantes, por lo que pueden atribuirse a las características individuales del trabajo en empresas individuales.

Habilidades blandas

En general, son casi iguales para todas las especialidades que trabajan con datos:

Pensamiento crítico 

Mente analítica

Habilidad para presentar y presentar la información correctamente.

Responsabilidad y atención al detalle.

pensamiento empresarial

Voluntad para tomar decisiones y responsabilizarse del resultado.

multitarea

Sentido del humor

Muchos consideran que la profesión de analista de datos es “poco sociable”. El analista parece ser un nerd que solo trabaja con números, no con personas.

De hecho, las cosas son un poco diferentes. Es cierto que un analista de datos dedica mucho tiempo al análisis, pero también es importante para él poder trasladar las conclusiones a los responsables de una empresa o departamento. Las habilidades para hablar frente al público y la selección competente de argumentos serán de gran utilidad. De hecho, sus acciones posteriores en el desarrollo de una empresa o un proyecto específico dependerán de cuán correctamente los tomadores de decisiones entiendan los resultados del análisis.

Aparte de las habilidades blandas, quizás el inglés sea el único idioma . Muchas empresas destacan el conocimiento del inglés como una ventaja, pero hay una serie de vacantes que están diseñadas para trabajar en equipos internacionales y con proyectos en inglés. En estos, la fluidez en inglés es imprescindible.

El inglés obligatorio a menudo se refleja muy bien en los salarios. Los trabajos en proyectos internacionales garantizan una compensación monetaria de 1,3 a 2 veces más que en los de habla nativa.

Salario y otras ventajas de un analista de datos

Ahora pasemos a lo más interesante: al salario. Analizamos las vacantes abiertas en los sitios internacionales.

Los analistas de datos tienen demanda en cualquier empresa grande y mediana, especialmente en aquellos proyectos relacionados con lo digital y las TI. Bancos fintech, agencias digitales, empresas de productos que están montando un sistema de venta online, proyectos de consultoría. Entre las vacantes hay representantes de negocios en casi todas las áreas: desde la medicina hasta la industria pesada.

Curiosamente, solo el 20% de las empresas indican el nivel salarial en el propio anuncio. El 80% restante prefiere discutir las recompensas monetarias en una conversación personal con el solicitante.

La brecha salarial es bastante grande. Depende no solo de la experiencia del solicitante.

Un buen especialista con más de 2 años de experiencia puede contar con un buen salario.

En San Lima, la situación es similar a la de otras regiones, pero los salarios son ligeramente más bajos. El analista de datos promedio puede contar con un buen salario. De lo contrario, las condiciones duplican casi por completo las de Lima.

Los pasantes y Junior-especialistas reciben de varios miles de soles. Hay un pequeño número de vacantes que se ofrecen por debajo de esta cantidad (8%), pero en su mayoría ofrecen ocupación semanal limitada o a tiempo parcial.

Los jefes de los departamentos de análisis y los especialistas senior pueden contar con un salario de el doble. Incluso hay vacantes que ofrecen más de eso. Sí, requieren más de 5 años de experiencia en análisis y un gran conjunto de competencias, pero existen esas vacantes. Así que está bastante claro dónde puedes crecer.

Las oportunidades de capacitación corporativa, seguro de salud e incluso programas de pensiones corporativas a menudo se citan como ventajas y motivadores adicionales. Algunas empresas ofrecen la reubicación en Europa o EE. UU. después de un cierto número de años en la empresa. Favorito de muchos “galletas y café” también se encuentran, pero ya muy raramente. Los empleadores en su mayor parte confían en motivadores realmente útiles.

En otras ciudades de Lima la situación es peor. Borran parcialmente la esencia misma del trabajo de un analista de datos, se vuelve más como un trabajador de enikey. En empresas pequeñas para varias decenas de personas, el analista generalmente está solo y procesa completamente toda la información del negocio.

Bueno también debemos dar a conocer y porque no enseñar está publicación a futuros empleadores y vean que si sabes todo lo que está escrito aquí mereces un buen salario ya que estudiar y quemarse ls pestañas cuesta.

El salario máximo de un analista de datos con el que puede contar un especialista en las regiones es de ????. Pero para obtener más, no es necesario mudarse a Lima. Puede encontrar fácilmente vacantes remotas: trabaje formalmente en la capital y viva en su ciudad natal. Muchas empresas se dirigen hacia el solicitante en el que están interesadas.

un análisis comparativo de las vacantes de chile y ecuador 

El salario medio de un analista de datos en estos países no podría definirlo si hay un lector que lo sepa puede postearlo.

Dónde entrar en la profesión y dónde crecer el análisis de datos

Existe la opinión de que uno puede ingresar a la casta de los analistas solo con un conocimiento excepcional de las matemáticas. Pero no lo es.

Los desarrolladores Junior y Middle en Python generalmente se dedican a la analítica. Si, además, hay un conocimiento básico de SQL, generalmente excelente. En este caso, será mucho más fácil lidiar con todas las características del trabajo.

También es posible iniciar una carrera directamente con un analista. Elija entre docenas de cursos disponibles y listo. No es necesario saber matemáticas superiores. Para el Analista de Datos de nivel Junior y Medio, solo necesitas conocer las herramientas para trabajar con datos. Y en la mayoría de los casos, el conocimiento escolar de las matemáticas es suficiente.bueno te aconsejo como siempre Udemy Coursera.

También hay muchas oportunidades de crecimiento para un analista de datos. Los tres más obvios son: especialista en minería de datos, ingeniero de datos, científico de datos. El primero trabaja directamente con la minería de datos para análisis, el segundo desarrolla infraestructuras de datos y el tercero se dedica a la previsión y la estrategia.

Otra opción posible es el análisis de BI. La visualización de datos analíticos es una habilidad separada, y muchas grandes empresas valoran a los empleados que no solo pueden analizar la información, sino que también brindan información a la gerencia de manera inteligible.

sobre las habilidades necesarias para crecer en análisis de BI. .

La descripción general enumera las competencias imprescindibles, pero si desea seguir creciendo como analista de datos, deberá conocer ETL y aprender:

El llamado triángulo dorado de Microsoft: SSRS, SSIS, SSAS;

Tener conocimiento de otros ETL industriales, como KNIME;

Literatura de arquitectura de datos, como la Metodología Kimball de Bill Inmon;

También debe comprender, al menos en una primera aproximación, qué son Informatica, GreenPlum, Pentaho, en qué se diferencian entre sí y cómo funcionan.

Ojo con lo que son SAP Web Analytics y otras nuevas soluciones de BI de SAP, aunque ahora hay una transición de estas soluciones a Power BI.

Además, un analista de datos puede convertirse en un analista de productos, marketing o negocios. Es decir, responsabilizarse del desarrollo de un determinado producto o proyecto, o participar en la toma de decisiones estratégicas de negocio, respaldando su opinión con datos analíticos.

Además, el análisis de datos puede desarrollarse completamente en Python, pero esta opción es elegida por un número relativamente pequeño de especialistas.

El analista de datos es una profesión prometedora y demandada. Y para convertirse en Analista de Datos, no necesita ser Perelman y ser capaz de resolver el teorema de Poincaré: suficiente conocimiento escolar de matemáticas y perseverancia en el dominio de las herramientas de un analista.aunque te aconsejo saber matemáticas.

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

Lima Perú 🇵🇪

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