{"id":167418,"date":"2023-05-30T11:06:15","date_gmt":"2023-05-30T10:06:15","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167418"},"modified":"2026-08-24T18:48:43","modified_gmt":"2026-08-24T17:48:43","slug":"los-herramientas-que-utilizael-data-analyst-a-diario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/los-herramientas-que-utilizael-data-analyst-a-diario","title":{"rendered":"Data Analyst: \u00bfQu\u00e9 herramientas utiliza a diario?"},"content":{"rendered":"\n

Un Data Analyst es un cient\u00edfico especializado en storytelling, un codificador y un consultor empresarial, todo en uno.\nUtiliza diferentes herramientas inform\u00e1ticas y c\u00f3digo para extraer datos de distintas fuentes, analizarlos, darles sentido y presentar los resultados, normalmente de forma visual.\nEn este art\u00edculo vamos a ver una serie de herramientas que un Data Analyst puede necesitar a diario.<\/strong><\/p>\n\n\n

Fuentes de datos y consultas<\/h2>\n\n\n

Los Data Analysts pueden utilizar una gran variedad de herramientas para acceder a los datos. BigQuery permite el an\u00e1lisis interactivo masivo de grandes conjuntos de datos gracias al espacio de almacenamiento de Google.<\/p>\n\n\n

Amazon Redshift es un producto de almacenamiento de datos que forma parte de la plataforma inform\u00e1tica en la nube Amazon Web Services. Y el cl\u00e1sico MySQL<\/a>, que es un sistema de gesti\u00f3n de bases de datos<\/a> relacionales.<\/p>\n\n\n

La mayor\u00eda de las veces, para acceder a los datos, escribimos consultas en lenguaje SQL<\/a>. (Structured Language Query). Imaginemos que la empresa en la que trabajas tiene una gran base de datos con informaci\u00f3n sobre clientes, empleados, socios, etc., y tu jefe quiere responder a la siguiente pregunta: \u201c\u00bfCu\u00e1les han sido las ventas del \u00faltimo trimestre?\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n

Para intentar responder a esta pregunta puede que necesites utilizar SQL para profundizar en los datos e investigar m\u00e1s a fondo.<\/p>\n\n\n

El lenguaje SQL se utiliza en los SGBD, o Sistemas de Gesti\u00f3n de Bases de Datos<\/strong>. Entre ellos se encuentran MySQL, PostgreSQL, ORACLE y SQL Server. Estos sistemas utilizan el lenguaje SQL para gestionar bases de datos<\/strong>. Con SQL se puede: almacenar datos, manipular datos (realizar consultas, procedimientos).<\/p>\n\n\n

En pocas palabras, SQL es un lenguaje que sirve de enlace entre el ordenador y un SGBD. Un Data Analyst debe ser capaz de utilizar SQL para acceder a los datos y analizarlos.<\/p>\n\n\n

\"Data<\/figure>\n\n\n
F\u00f3rmate en Data Analyst<\/a><\/div><\/div>\n\n\n

Tratamiento de datos y visualizaci\u00f3n de resultados<\/h2>\n\n\n

Ahora que ya tenemos acceso a los datos, pasaremos a la fase de tratamiento de datos y visualizaci\u00f3n de resultados. Esta vez nos gustar\u00eda responder a la siguiente pregunta: \u201c\u00bfPor qu\u00e9 ha habido una diferencia tan grande entre las ventas de los dos \u00faltimos trimestres?\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n

Podemos intentar responder a esta pregunta utilizando Excel, pero si la base de datos es demasiado grande o necesitamos hacer modificaciones m\u00e1s complejas, los lenguajes Python o R (y no solo) nos permiten ir m\u00e1s all\u00e1 y estudiar los datos de una forma m\u00e1s flexible.<\/p>\n\n\n

Python es un lenguaje vers\u00e1til<\/a> y bastante f\u00e1cil de usar y aprender. Dispone de muchas bibliotecas para el c\u00e1lculo cient\u00edfico y, si ya trabajas en una empresa, es muy probable que ya lo est\u00e9n utilizando para otras tareas.<\/p>\n\n\n

Anaconda es una distribuci\u00f3n de lenguajes de programaci\u00f3n Python y R<\/a> para el c\u00e1lculo cient\u00edfico, dise\u00f1ada para simplificar la gesti\u00f3n y el despliegue de paquetes. La distribuci\u00f3n incluye paquetes para Windows, Linux y macOS.<\/p>\n\n\n

Pandas es una biblioteca de Python<\/a> de c\u00f3digo abierto que se utiliza sobre todo para tareas de ciencia de datos, an\u00e1lisis de datos y aprendizaje autom\u00e1tico. La biblioteca est\u00e1 construida sobre otra biblioteca llamada Numpy<\/a>, que proporciona soporte para matrices multidimensionales<\/strong>. Pandas es uno de los paquetes de procesamiento de datos m\u00e1s populares y funciona bien con muchos otros m\u00f3dulos de data science del ecosistema Python<\/strong>.<\/p>\n\n\n

El paquete statsmodels tiene funciones que permiten realizar estad\u00edsticas m\u00e1s avanzadas <\/strong>sobre los datos.<\/p>\n\n\n

Si lo que buscas son datos a los que se pueda acceder en sitios web, puedes utilizar la biblioteca Selenium para webscraping<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Refuerza tu perfil con Power BI<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n\n

En resumen, Python te permite hacer una gran variedad de cosas<\/strong>, por eso es uno de los lenguajes m\u00e1s populares en el mundo de la data hoy en d\u00eda.<\/p>\n\n\n

Herramientas de Low-code y No-code<\/h2>\n\n\n

Las plataformas de low\/no code<\/strong> proporcionan un entorno de desarrollo utilizado para crear aplicaciones de software a trav\u00e9s de una interfaz gr\u00e1fica de usuario.<\/p>\n\n\n

Entre estas herramientas, Bubble<\/strong> permite programar aplicaciones y sitios web complejos sin tener que escribir c\u00f3digo, mientras que la gama de aplicaciones de software Microsoft Power Platform permite desarrollar aplicaciones y conectividad de aplicaciones.<\/p>\n\n\n

Una de las principales ventajas de las herramientas de low\/no code <\/strong>es que ahorras tiempo de desarrollo y acabas con una aplicaci\u00f3n operativa que responde a una necesidad.<\/p>\n\n\n

\"contenido<\/figure>\n\n\n

Dashboards de visualizaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n

Despu\u00e9s de varias etapas, nos gustar\u00eda crear un cuadro de control<\/strong> (Dashboard) para todo el equipo, de modo que todos puedan seguir el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n

Con los datos que hemos obtenido, podemos mostrar gr\u00e1ficos que transmiten informaci\u00f3n relevante <\/strong>a personas que no se sienten necesariamente c\u00f3modas con el c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n

Power BI es una plataforma interactiva de generaci\u00f3n de informes. Puede manejar f\u00e1cilmente una amplia variedad de tipos de datos y cantidades masivas de datos.<\/p>\n\n\n

Se puede utilizar PowerBI para crear informes, trabajar con datos o simplemente ver informes para tomar decisiones.<\/p>\n\n\n

Kibana<\/strong> es una extensi\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos<\/a> para Elasticsearch<\/strong>. Permite buscar y visualizar datos indexados en Elasticsearch.<\/p>\n\n\n

Una de las soluciones m\u00e1s de moda en estos momentos es Amazon QuickSight, que permite consultar datos en lenguaje natural<\/strong> para generar visualizaciones en pocos segundos.<\/p>\n\n\n

As\u00ed que ya sabes m\u00e1s sobre las herramientas que los Data Analysts<\/strong> utilizan a diario, y como a veces una imagen vale m\u00e1s que 1000 palabras, \u00a1te hemos preparado una ficha resumen!<\/p>\n\n\n

Y si quieres saber m\u00e1s sobre la profesi\u00f3n de Data Analyst<\/strong>, \u00a1echa un vistazo a nuestra p\u00e1gina de formaci\u00f3n!<\/p>\n\n\n

Ampl\u00eda tus oportunidades con Analytics Engineer<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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