¿Qué es un Data Analyst y qué skills necesita para triunfar?

El perfil de Data Analyst (o analista de datos) se ha convertido en una de las piezas más buscadas por empresas de todos los sectores. En plena era de la inteligencia artificial y la automatización, los datos son el nuevo oro: quien sabe analizarlos y transformarlos en decisiones, tiene las puertas abiertas a una carrera con alta empleabilidad y crecimiento constante.

Un Data Analyst es el encargado de recopilar, limpiar, interpretar y visualizar los datos que ayudan a las empresas a mejorar sus procesos, entender a sus clientes y tomar decisiones basadas en evidencia. Su papel es tan esencial que hoy ninguna compañía que aspire a ser competitiva puede prescindir de este perfil.

Por eso, aprender Data Analytics se ha convertido en una de las rutas más rápidas hacia los empleos mejor valorados del entorno digital. Desde herramientas como Power BI, SQL o Python, hasta competencias en visualización y comunicación, el analista de datos combina tecnología y pensamiento crítico para dar sentido a la información.

En este artículo descubrirás qué hace un Data Analyst, qué herramientas utiliza y qué habilidades necesitas para triunfar en esta profesión.
Y si te interesa formarte en esta área, en ThePower Tech School encontrarás programas como el Máster en Data Analytics o el Máster en Power BI, diseñados para impulsar tu carrera en el análisis de datos desde cero.

¿Qué es un Data Analyst o analista de datos?

El Data Analyst es el especialista en el análisis de datos en el campo tecnológico. Por lo tanto, es quien examina enormes cantidades de información para crear, desarrollar y ejecutar estrategias para el desarrollo empresarial y la gestión estratégica.

Además, este profesional «traduce» estos análisis en información valiosa para la compañía y sus estrategias de crecimiento y resolución de problemas. De esa manera, los superiores pueden tomar decisiones fundamentadas en datos actuales. 

Así que, el Data Analyst se encuentra detrás de tareas que no suelen destacar a simple vista, pero que conforman la base de funcionamiento de toda empresa. Por ello, entre las tareas con las que tiene que cumplir se encuentran:

• Recopilar datos a través de herramientas y procedimientos especializados.

• Juzgar el rendimiento de las estrategias existentes.

• Detectar y solucionar problemas técnicos y errores en los procesos de trabajo.

• Crear reportes especializados a partir de los datos recopilados.

• Traducir los datos existentes en posibles cursos de acción para las empresas y sus respectivos departamentos.

• Presentar sus análisis a empresas, clientes, ejecutivos, stakeholders, desarrolladores y compañeros de equipo.

• Desarrollar estrategias a partir del análisis de datos.

¿Qué estudiar para ser Data Analyst?

Muchos especialistas en Data Analyst tienen grados en matemáticas, estadística o economía. Sin embargo, gracias a la gran versatilidad de este puesto y a su inmensa demanda, las empresas también han ganado interés en otros perfiles relacionados.

Los profesionales en ingeniería de software, programación, administración y project management son solo algunos de ellos, ya que en la actualidad ya no resulta necesario haber estudiado alguna carrera especializada para empezar.

Por otra parte, el Data Analyst es una de las ramas de Data Science, uno de los sectores más prometedores de la actualidad. Por tanto, puedes estudiar el análisis de datos como carrera específica.

Tanto si ya posees alguna de las carreras mencionadas, como si eres un principiante, siempre puedes iniciar por formarte de manera directa en Data Analytics y aprender desde cero.  

Las 7 habilidades técnicas indispensables para un Data Analyst

Todo aquel que quiera profesionalizarse en el análisis de datos necesita contar, como mínimo, con las siguientes habilidades técnicas: 

1. Saber interpretar y representar los datos

Esta es la habilidad indispensable no solo para los analistas, sino para todos los especialistas en la ciencia de datos.

Consiste en saber cómo interpretar, ilustrar y representar datos por medio de gráficas y otras herramientas visuales, como los mapas.

La visualización de datos es indispensable para simplificar el análisis de la información. Ya que así los analistas pueden presentar sus análisis en recursos visuales mucho más fáciles de entender.

2. Detectar, filtrar y eliminar errores de una base de datos

El Data Cleaning consiste en detectar, filtrar, modificar y eliminar errores dentro del análisis y la base de datos. 

En palabras simples, mientras mejores sean los datos, mejor funcionarán los algoritmos. De hecho, aquí se concentra la mayor parte del trabajo de los especialistas en datos.

Este podría llamarse «el trabajo sucio» entre los Data Analyst, por lo que también se considera una habilidad imprescindible que necesitarán para su día a día laboral.

3. Conocimientos de estadística

La estadística es la base del análisis de datos y el uso de técnicas estadísticas en esta profesión es fundamental para detectar sesgos analíticos y estadísticos. 

Asimismo, es de gran utilidad para detectar errores algorítmicos, problemas de lógica base y determinar y reducir márgenes de error. Y por supuesto, realizar gráficas y presentaciones visuales de manera efectiva.

4. Tener conocimientos de álgebra lineal y cálculo

El manejo de matemáticas avanzadas, álgebra, cálculo y el razonamiento analítico y numérico son esenciales para este rol.

De forma técnica, puedes aventurarte en este mundo sin conocimientos matemáticos tan sólidos, pero si quieres desarrollarte en este rubro y aspirar a los niveles más altos, las matemáticas avanzadas serán indispensables.

Tanto el álgebra lineal como el cálculo son la base para la creación de scripts, logaritmos y algoritmos avanzados y son importantes para el desarrollo de bases de datos, implementación e integración con otros set de datos o herramientas.

5. Saber manejar los datos

Esta habilidad reúne las estrategias, técnicas, buenas prácticas y herramientas para la administración de datos.

En este campo, como tendrás que manejar cantidades inconmensurables de información, la organización y el buen manejo de datos es la columna vertebral del Data Analysis. Por tanto, este es un requisito no negociable.

6. Dominar el Machine Learning

El indetenible crecimiento de la inteligencia artificial y su relevancia en este sector, han hecho que esta habilidad gane mucha relevancia entre los empleadores.

El machine learning, por definición, no es una habilidad crucial para el análisis de datos, pero sí una aptitud fantástica para sobresalir entre otros candidatos. Una apuesta segura si buscas distinguirte de otros especialistas y agilizar tus jornadas laborales.

7. Dominar las herramientas de gestión de proyectos

Un analista tiene que lidiar con muchos proyectos a la vez. Como especialista, tienes que saber cómo gestionar tus proyectos para multiplicar tu eficiencia y productividad. 

Herramientas como Notion, Airtable, Zendesk o Trello son bastante útiles. El manejar este tipo de herramientas también te ayudará a sincronizarte con otros equipos, tales como equipos de software development, marketing y product development.

Soft Skills para Data Analytics

Además de las habilidades técnicas ya mencionadas, también se recomienda que los futuros profesionales del análisis de datos dominen las siguientes aptitudes personales:

1. Dotes de comunicación

Al trabajar como analista de datos tendrás que presentar los resultados e informes a tus jefes, clientes o colegas. Por lo tanto, necesitas tener una gran capacidad de comunicación. 

De esa manera, podrás presentar reportes y discutir resultados con palabras claras, concisas y fáciles de entender para todos los involucrados. 

Y si quieres convertirte en un Data Analyst excepcional, también tienes que ser capaz de trabajar en equipo y estar preparado para trabajar con especialistas de otros sectores. 

2. Una buena gestión de tiempo

Esta es una habilidad fundamental en cualquier ámbito profesional, pero en especial para los Data Analysts, ya que tienen que manejar los reportes de varias compañías y departamentos simultáneamente. 

Así que, es fundamental que sepan organizar su tiempo y darle prioridad a las actividades que necesitan ser entregadas primero, para así evitar retrasarse con la entrega de sus tareas pendientes. 

3. Pensamiento crítico y resolución de problemas

No todo en el análisis de datos es un tema matemático, de hecho, encerrarte en las matemáticas puede impedirte ver otros tipos de problemas, tales como sesgos estadísticos o problemas de gestión. 

Al contrario de lo que se puede pensar, un profesional que sepa ver más allá de datos, métricas y cifras para entender cómo se acoplan al mundo real, es un personal invaluable dentro de las empresas.

Recuerda que pensar fuera de la caja es una habilidad crucial para la resolución de problemas y es una de las aptitudes más deseadas en este campo.

Lenguajes de programación imprescindibles 

En el día a día laboral de un analista de datos, necesita trabajar con bases de datos que funcionan con lenguajes de programación específicos y algunos de los más utilizados en esta área son: 

1. SQL

Este es el lenguaje más usado en el mundo de las bases de datos, y se considera el lenguaje estándar para el Data Analyst. 

El mismo se basa en el álgebra y el cálculo relacional para realizar consultas, por lo que fue creado para diseñar, desarrollar, manejar, optimizar, respaldar y recuperar bases de datos desde cero.

Además, es la base de la mayoría de modelos y protocolos de arquitectura de datos, desarrollo y análisis hoy en día.

2. Python

Junto con SQL, Python es uno de los lenguajes preferidos para las bases de datos. De hecho, muchos analistas se especializan por completo en este lenguaje.

Este modelo es más sencillo en comparación a otros lenguajes gracias a que tiene una sintaxis clara y fácil de comprender. Asimismo, cabe destacar que se basa en el código abierto y es bastante versátil para todas las fases de Data Science. 

3. R

R es ideal para manejar base de datos mayores, en la que hay una larga lista de datos por analizar, ya que posee un amplio repertorio de herramientas e integraciones. 

Si bien puede ser más difícil de aprender que otros lenguajes, su alta demanda dentro del sector hace que valga la pena aprenderlo.

4. JavaScript

JavaScript es de los lenguajes de programación más demandados junto a HTML y es la base de los frameworks más populares: React y Angular.

Esta herramienta también es bastante versátil para realizar análisis de datos. Sin mencionar que JavaScript es bastante intuitivo para estas tareas.

Si ya cuentas con experiencia en programación, en especial con este lenguaje, ya posees una gran ventaja en cuanto al Data Analysis. Además, esa experiencia te ayudará a familiarizarte con otros lenguajes complejos con mucha facilidad.

5 herramientas fundamentales para un Data Analyst

Además de los lenguajes de programación, un Data Analyst tiene que estar preparado para trabajar con algunas herramientas de gestión y análisis que le facilitarán las cosas. Entre las más utilizadas hoy en día están:

• Microsoft Power BI: este es el software ideal para modelar, manejar y combinar grandes bases de datos, también es indispensable para Data Scientists.
  
  

• MySQL Workbench: es uno de los favoritos para los especialistas en datos y posee las mejores reseñas en G2 y Capterra. Sirve para diseñar, modelar, manejar bases de datos e integrar herramientas SQL.
  
  

• Excel: una de las herramientas más versátiles para realizar y registrar grandes análisis de datos. Indispensable tanto para analistas de datos en sus inicios, como para científicos de datos y estadísticas nivel senior. 
  
  

• Posit (Rstudio): este software está enfocado en el análisis y la ciencia de datos por medio de Python y R. Se presenta como una opción bastante versátil para análisis complejos y modelaje de datos en ambos lenguajes. 
  
  

• Pycharm: es un excelente aliado para el desarrollo a través de Python, así como para la limpieza y optimización de código. Además, puede integrarse con herramientas JavaScript, HTML/CSS, Node.js y CoffeScript, entre otras.

¿Cuánto gana un Data Analyst en 2025? Comparativa por país y experiencia

En 2025, el salario de un Data Analyst continúa en ascenso gracias al auge de la inteligencia artificial, la digitalización empresarial y la necesidad de profesionales capaces de interpretar grandes volúmenes de datos.
A continuación, te mostramos una comparativa salarial actualizada según el país y el nivel de experiencia:

¡Inicia tu formación como Data Analyst cuanto antes!

El análisis de datos se ha consolidado como una de las carreras digitales más rentables y con mejor proyección a futuro.
Formarte como Data Analyst no solo te permite acceder a mejores oportunidades laborales y salarios más competitivos, sino también participar en proyectos que transforman la manera en que las empresas toman decisiones.

Si quieres prepararte para ello, en ThePower Tech School puedes especializarte con el Máster en Data Analytics o el Máster en Power BI, programas diseñados junto a profesionales en activo para que empieces a trabajar en el sector desde el primer día.

¿Qué hace exactamente un Data Analyst?

Un Data Analyst recopila, limpia e interpreta datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en información real. Usa herramientas como SQL, Power BI o Python para detectar patrones y mejorar procesos.

¿Cuánto gana un Data Analyst en 2025?

En 2025, el salario medio de un Data Analyst varía entre 25.000 y 65.000 € anuales en España, dependiendo de la experiencia. En Latinoamérica, oscila entre 18.000 y 70.000 MXN mensuales, según datos de Glassdoor, Indeed y Michael Page.

¿Qué habilidades necesita un Data Analyst?

Debe dominar estadística, análisis de datos, visualización (Power BI o Tableau) y lenguajes como SQL o Python. También son clave las soft skills: pensamiento crítico, comunicación y gestión del tiempo.

¿Qué estudiar para ser Data Analyst?

No es obligatorio tener un grado universitario. Puedes aprender desde cero con programas especializados como el Máster en Data Analytics o el Máster en Power BI de ThePower Tech School, enfocados en empleabilidad y práctica real.

¿Cuál es la diferencia entre Data Analyst y Data Scientist?

El Data Analyst interpreta y comunica los datos ya existentes, mientras que el Data Scientist crea modelos predictivos y algoritmos más avanzados. Son perfiles complementarios dentro del área de Data Science.