Bienvenido de nuevo!
Esta nueva entrada va un poco relacionada con la primera. Vamos a hacer un pequeño viaje a través de las principales herramientas que todo Analista de Datos debería de conocer.
Herramientas de análisis y visualización de datos
Estas herramientas te permitirán representar los datos de forma visual para facilitar su interpretación y la toma de decisiones.
- Power BI: Ideal para crear dashboards interactivos y compartir informes.
- Tableau: Potente herramienta visual con gran capacidad gráfica.
- Excel (avanzado): Sigue siendo esencial por su versatilidad (Power Query, tablas dinámicas…).
Lenguajes de programación
Muy útiles para automatizar tareas, limpiar datos y realizar análisis más complejos, los lenguajes de programación son fundamentales.
- SQL: Básico para consultar y manipular bases de datos.
- Python: Perfecto para análisis de datos con librerías como pandas.
- R (opcional): Muy usado en estadística y ciencia de datos.
Herramientas de tratamiento de datos (ETL)
Antes de analizar, los datos deben estar limpios y estructurados.
- Power Query: Limpieza y transformación sin código. Está integrado en Excel y Power BI.
Bases de datos y plataformas Cloud
- MySQL / SQL Server / PostgreSQL: Con ellas podrás consultar y estructurar datos.
- BigQuery / Redshift / Snowflake: Permiten trabajar con millones de registros de forma eficiente y escalable.
- Microsoft Azure / AWS / Google Cloud Platform: Estas plataformas ofrecen servicios de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos en la nube.
Otras herramientas complementarias
- Fundamentos de estadística: Conocer conceptos como media, mediana, desviación estándar, regresión o correlación es básico para interpretar correctamente los datos.
- Git / GitHub: Para mantener versiones del código.
- Visual Studio Code: Para escribir y ejecutar código Python.
- Notion / Jira / Trello: Herramientas de documentación y gestión de proyectos, ideales para mantener un flujo de trabajo organizado.
Como consejo, te recomendaría empezar por lo básico, como Excel, SQL, Power BI e incluso estadística básica e ir ampliando según tus objetivos.
Espero que te haya parecido de utilidad, y nos vemos en el siguiente post!

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