{"id":167418,"date":"2023-05-30T11:06:15","date_gmt":"2023-05-30T10:06:15","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167418"},"modified":"2026-02-09T15:37:15","modified_gmt":"2026-02-09T14:37:15","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":"

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

Fuentes de datos y consultas<\/h3>\nLos 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.\n\nAmazon 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.\n\nLa 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<\/b>\n\nPara intentar responder a esta pregunta puede que necesites utilizar SQL para profundizar en los datos e investigar m\u00e1s a fondo.\n\nEl lenguaje SQL se utiliza en los SGBD, o Sistemas de Gesti\u00f3n de Bases de Datos<\/b>. Entre ellos se encuentran MySQL, PostgreSQL, ORACLE y SQL Server. Estos sistemas utilizan el lenguaje SQL para gestionar bases de datos<\/b>. Con SQL se puede: almacenar datos, manipular datos (realizar consultas, procedimientos).\n\nEn 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.\n\n\"Data\n\n
Aprender a utilizar las herramientas del Data Analyst<\/a><\/div><\/div>\n\n

Tratamiento de datos y visualizaci\u00f3n de resultados<\/h3>\nAhora 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<\/b>\n\nPodemos 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.\n\nPython 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.\n\nAnaconda 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.\n\nPandas 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<\/b>. 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<\/b>.\n\nEl paquete statsmodels tiene funciones que permiten realizar estad\u00edsticas m\u00e1s avanzadas <\/b>sobre los datos.\n\nSi lo que buscas son datos a los que se pueda acceder en sitios web, puedes utilizar la biblioteca Selenium para webscraping<\/b>.\n\nEn resumen, Python te permite hacer una gran variedad de cosas<\/b>, por eso es uno de los lenguajes m\u00e1s populares en el mundo de la data hoy en d\u00eda.\n

Herramientas de Low-code y No-code<\/h3>\nLas plataformas de low\/no code<\/b> proporcionan un entorno de desarrollo utilizado para crear aplicaciones de software a trav\u00e9s de una interfaz gr\u00e1fica de usuario.\n\nEntre estas herramientas, Bubble<\/b> 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.\n\nUna de las principales ventajas de las herramientas de low\/no code <\/b>es que ahorras tiempo de desarrollo y acabas con una aplicaci\u00f3n operativa que responde a una necesidad.\n\n\"contenido\n

Dashboards de visualizaci\u00f3n<\/h3>\nDespu\u00e9s de varias etapas, nos gustar\u00eda crear un cuadro de control<\/b> (Dashboard) para todo el equipo, de modo que todos puedan seguir el an\u00e1lisis.\n\nCon los datos que hemos obtenido, podemos mostrar gr\u00e1ficos que transmiten informaci\u00f3n relevante <\/b>a personas que no se sienten necesariamente c\u00f3modas con el c\u00f3digo.\n\nPower 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.\n\nSe puede utilizar PowerBI para crear informes, trabajar con datos o simplemente ver informes para tomar decisiones.\n\nKibana<\/b> es una extensi\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos<\/a> para Elasticsearch<\/strong>. Permite buscar y visualizar datos indexados en Elasticsearch.\n\nUna de las soluciones m\u00e1s de moda en estos momentos es Amazon QuickSight, que permite consultar datos en lenguaje natural<\/b> para generar visualizaciones en pocos segundos.\n\nAs\u00ed que ya sabes m\u00e1s sobre las herramientas que los Data Analysts<\/b> utilizan a diario, y como a veces una imagen vale m\u00e1s que 1000 palabras, \u00a1te hemos preparado una ficha resumen!\n\nY si quieres saber m\u00e1s sobre la profesi\u00f3n de Data Analyst<\/b>, \u00a1echa un vistazo a nuestra p\u00e1gina de formaci\u00f3n!\n\n\n
Descubrir el curso de Data Analyst<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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