Fundamentos del Análisis
Duración estimada: 4-6 semanas
Antes de programar,
necesitas entender cómo estructurar y manipular datos. Excel sigue siendo la herramienta #1
en el mundo empresarial para análisis rápidos.
Qué
aprender:
- Excel Avanzado:Tablas
dinámicas,
VLOOKUP/XLOOKUP,
Power Query.
- Estadística Básica:Media,
mediana,
desviación estándar,
distribuciones.
- Pensamiento Analítico:Cómo
formular preguntas de negocio.
Consejo:No
subestimes Excel. Muchas pruebas técnicas para roles Junior consisten enteramente en
resolver problemas con Excel.
SQL y Bases de Datos
Duración estimada: 6-8 semanas
SQL es la habilidad técnica más demandada (aparece
en el 70%+ de las ofertas). Es el lenguaje universal para extraer datos de los sistemas de
la empresa.
Qué
aprender:
- Consultas Básicas:SELECT,
FROM,
WHERE,
ORDER BY.
- Agregaciones:GROUP BY,
HAVING,
COUNT,
SUM.
- Joins:INNER,
LEFT,
RIGHT,
UNION (Crucial para entrevistas).
Foco:Aprende
la sintaxis de PostgreSQL o MySQL. Son las más comunes y transferibles.
Visualización & BI
Duración estimada: 4-6 semanas
Los datos no sirven si no se entienden. Las
herramientas de BI permiten crear dashboards automatizados para los gerentes.
Qué
aprender:
- Power BI o Tableau:Elige UNA y
domínala. En España,
Power BI tiene mayor cuota de mercado corporativo.
- Modelado de Datos:Esquemas
Estrella,
relaciones entre tablas.
- DAX (si usas Power
BI):Fórmulas para cálculos avanzados.
Portafolio:Crea 2-3 dashboards públicos sobre temas de interés
para mostrar en entrevistas.
Programación (Python/R)
Duración estimada: 8+semanas
Para análisis más complejos,
automatización y manejo de grandes volúmenes de datos que Excel no soporta.
Qué
aprender:
- Python Básico:Variables,
listas,
loops,
funciones.
- Pandas:La librería estándar
para manipulación de datos.
- Limpieza (ETL):Manejo de
valores nulos,
formatos de fecha,
strings.
Siguiente
Nivel:Una vez domines esto,
puedes explorar Machine Learning básico con Scikit-Learn.
Portafolio & Proyectos Reales
Etapa Final: Diferenciación
Huye de los datasets genéricos (Titanic, Iris).
Demuestra capacidad de ejecución en el mundo real.
Proyectos Recomendados:
- Web Scraping: Extrae datos
reales (precios vivienda, empleos) y visualízalos.
- Análisis de Cohortes/RFM:
Demuestra entendimiento de métricas de negocio (Recencia, Frecuencia, Valor).
- Visibilidad: Publica en GitHub
con README detallado y dashboards públicos.
