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Hoy en d铆a, hay m谩s datos que nunca. De hecho, seg煤n una investigaci贸n realizada por Statista, se prev茅 que el volumen global de datos creados, capturados, copiados y consumidos alcance los 181 zettabytes para 2025 []. Esa es una gran cantidad de datos que necesitar谩n ser ordenados, limpiados, analizados y visualizados.

Hay muchas aplicaciones de software y herramientas disponibles. Los almacenes de datos basados en la nube almacenan enormes cantidades de datos empresariales. Algunos programas est谩n especialmente dise帽ados para el modelado de datos, y el software visualiza los datos en colores brillantes y diagramas.

Hemos compilado siete aplicaciones de software de an谩lisis de datos esenciales que debes conocer al comenzar tu camino con los datos. Aqu铆, encontrar谩s algunos de los programas de an谩lisis de datos m谩s comunes, aprender谩s lo que hace cada uno y descubrir谩s por qu茅 son importantes. Al final, encontrar谩s un curso relevante que te puede ayudar a adquirir las habilidades que necesitar谩s para obtener un puesto de analista de datos de nivel inicial.

1. Excel

Microsoft Excel es uno de los programas m谩s comunes utilizados para el an谩lisis de datos. Adem谩s de ofrecer funciones de hoja de c谩lculo capaces de administrar y organizar grandes conjuntos de datos, Excel tambi茅n incluye herramientas gr谩ficas y capacidades inform谩ticas como la suma automatizada o "Autosuma". Excel tambi茅n incluye Analysis ToolPak, que cuenta con herramientas de an谩lisis de datos capaces de realizar varianza, regresi贸n y an谩lisis estad铆stico.

La simplicidad y versatilidad de Excel lo convierten en una poderosa herramienta de an谩lisis de datos adecuada para administrar, ordenar, filtrar, limpiar, analizar y visualizar datos. Si reci茅n est谩s comenzando en la ciencia de datos, deber铆as considerar aprender m谩s sobre Excel para prepararte para tu futura carrera.

2. Python

Python clasifica como el lenguaje de programaci贸n m谩s popular en el mundo [].

A diferencia de otros lenguajes de programaci贸n, Python es relativamente f谩cil de aprender y se puede utilizar para una amplia gama de tareas, incluyendo software y desarrollo web y an谩lisis de datos. En el mundo de los datos, Python se utiliza para optimizar, modelar, visualizar y analizar datos utilizando sus herramientas integradas de an谩lisis de datos. Una de las caracter铆sticas clave de Python que atrae a los profesionales de an谩lisis de datos son sus numerosas bibliotecas, como Pandas y Numpy, que ofrecen una variedad de herramientas poderosas para muchas necesidades de an谩lisis.

Los profesionales en etapa inicial deben aprender Python para asegurarse de que tienen una comprensi贸n firme de uno de los lenguajes de programaci贸n m谩s importantes utilizados en los datos de hoy.

3. R

R es un lenguaje de programaci贸n de c贸digo abierto utilizado para la estad铆stica computacional y la generaci贸n de gr谩ficos.

Al igual que Python, R se considera un lenguaje de programaci贸n relativamente f谩cil de aprender. Por lo general, se utiliza para el an谩lisis estad铆stico, la visualizaci贸n de datos y la manipulaci贸n de datos. El enfoque estad铆stico de R significa que se adapta bien a los c谩lculos estad铆sticos, mientras que las herramientas de visualizaci贸n incluidas en R lo convierten en un gran lenguaje para crear gr谩ficos atractivos como diagramas de dispersi贸n y gr谩ficos.

Junto con Python, R es uno de los lenguajes de programaci贸n m谩s importantes utilizados en el an谩lisis de datos. Si est谩s considerando una carrera en datos, es posible que te interese dedicar tiempo a aprender R.

Lee m谩s: Python vs. R para el an谩lisis de datos: 驴Qu茅 debo aprender?

4. Tableau

Tableau es un software de visualizaci贸n de datos que se utiliza principalmente para an谩lisis de negocios e inteligencia empresarial.

Tableau es, sin duda, una de las plataformas de visualizaci贸n de datos m谩s populares en el mundo de los negocios, especialmente porque cuenta con una interfaz de usuario f谩cil de entender y convierte sin problemas los conjuntos de datos en gr谩ficos comprensibles. Mientras que los usuarios empresariales lo disfrutan debido a su facilidad de uso, a los analistas de datos les gusta porque incluye herramientas poderosas que pueden realizar funciones anal铆ticas avanzadas como segmentaci贸n, an谩lisis de cohortes y an谩lisis predictivo.

La visualizaci贸n de datos es importante porque permite a los analistas de datos transmitir sus hallazgos a colegas y partes interesadas que de otro modo no los entender铆an. Si est谩s considerando un futuro en an谩lisis de negocios o inteligencia de negocios, entonces podr铆as considerar aprender Tableau para prepararte para el 谩mbito profesional.

5. MySQL

MySQL es un sistema de gesti贸n de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en ingl茅s) de c贸digo abierto utilizado para almacenar datos de aplicaciones, particularmente los basados en la web. MySQL ha sido utilizado por sitios web tan populares como Facebook, Twitter y YouTube.

En los datos, se utiliza un lenguaje de consulta estructurado (SQL) para gestionar sistemas de administraci贸n de bases de datos relacionales, que utilizan bases de datos relacionales generalmente estructuradas en tablas. Como resultado, los profesionales de datos utilizan MySQL para almacenar datos de forma segura y realizar an谩lisis de datos de rutina. Si bien el programa tiene algunas limitaciones, MySQL generalmente encaja bien dentro de los sistemas de datos existentes de muchas empresas.

En particular, deber铆as considerar aprender MySQL si deseas trabajar en tecnolog铆a en aplicaciones web.

6. SAS

SAS es un conocido software de an谩lisis estad铆stico desarrollado por el Instituto SAS para diversos fines anal铆ticos, incluyendo inteligencia empresarial, an谩lisis avanzado y an谩lisis predictivo.

Los analistas utilizan SAS para recuperar, informar, analizar y visualizar datos. Los analistas de inteligencia empresarial y los analistas de datos prefieren SAS porque re煤ne una variedad de potentes herramientas anal铆ticas en un solo lugar y tiene una interfaz gr谩fica de usuario (GUI, por sus siglas en ingl茅s) intuitiva que facilita su uso. Adem谩s, SAS es un paquete de software confiable que permite a los analistas de datos realizar gran parte de su trabajo, desde administrar datos hasta limpiarlos y modelarlos.听

Aprende SAS para prepararte para puestos centrados, particularmente en inteligencia empresarial y an谩lisis o si deseas familiarizarte con un paquete de software que pueda manejar la mayor parte de lo que un analista de datos podr铆a necesitar hacer.

7. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook es un entorno interactivo basado en la web que se utiliza para compartir documentos computacionales o "cuadernos". Los analistas de datos utilizan Jupyter Notebooks para escribir y ejecutar c贸digo, limpiar datos, visualizar datos, aprendizaje autom谩tico, an谩lisis estad铆stico y muchas otras formas de an谩lisis de datos. Adem谩s, Jupyter Notebook permite a los usuarios combinar visualizaciones de datos, c贸digo, comentarios y numerosos lenguajes de programaci贸n diferentes en un solo lugar, lo que permite mejorar el espacio para documentar un proceso de an谩lisis de datos y compartirlo con otros.

Sean cuales sean tus objetivos profesionales en relaci贸n con los datos, es probable que te beneficies del uso de una herramienta como Jupyter Notebook para resolver problemas con los datos y compartir tu trabajo con otros.

Para obtener m谩s informaci贸n sobre el software de an谩lisis de datos, mira este v铆deo del Certificado Profesional de IBM Data Analytics con Excel y R:

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Una carrera en an谩lisis de datos comienza con la adquisici贸n de las habilidades que necesitas para hacer el trabajo. Comienza tu camino con los datos hoy con uno de los muchos certificados profesionales de an谩lisis de datos de 糖心vlog官网观看 o especializaciones de l铆deres de la industria como Google.

El Certificado Profesional de An谩lisis de Datos de Google est谩 dise帽ado para que los principiantes desarrollen habilidades relevantes para el trabajo, como limpiar y organizar datos para el an谩lisis, completar an谩lisis y operaciones con hojas de c谩lculo, y usar SQL, programaci贸n en R, Tableau y m谩s. Si deseas desarrollar tus habilidades de an谩lisis de datos existentes, considera el Google Advanced Data Analytics Professional Certificate.