Analista de datos
Descripción general
Los analistas de datos importan, inspeccionan, limpian, validan, modelan o interpretan recopilaciones de datos con respecto a los objetivos empresariales de la empresa. Garantizan que las fuentes de datos y los repositorios proporcionan datos coherentes y fiables. Los analistas de datos utilizan diferentes algoritmos e instrumentos informáticos, como exigen la situación y los datos actuales. Podrían elaborar informes en forma de visualizaciones, como gráficos, cartas y paneles de control.
Como analista de datos, serás el puente entre la información y la toma de decisiones. Tu trabajo implica importar, inspeccionar, limpiar y validar grandes conjuntos de datos, asegurando su coherencia y fiabilidad. Utilizarás algoritmos y herramientas informáticas para modelar e interpretar los datos, extrayendo conclusiones valiosas que ayuden a la empresa a alcanzar sus objetivos. La comunicación de estos hallazgos, a menudo a través de visualizaciones como gráficos y paneles de control, es crucial para que los stakeholders comprendan y actúen sobre la información.
- • Recopilar y limpiar datos de diversas fuentes, garantizando su calidad e integridad.
- • Desarrollar modelos de datos y algoritmos para identificar tendencias y patrones.
- • Crear informes y visualizaciones claras y concisas para comunicar los hallazgos a diferentes audiencias.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Color más intenso: notificado igual durante más años consecutivos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus y 6 más.
Escasez más prolongada: Austria, 3 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Explorar más
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¿Podría analista de datos encajar contigo?
Responda tres preguntas rápidas. Esta no es una evaluación completa; es un adelanto que le ayudará a decidir si desea comparar su perfil.
¿Te gustan las tareas que requieren Pensamiento analítico?
¿Te gustan las tareas que requieren Reconocimiento?
¿Te gustan las tareas que requieren Logro?
Perspectiva futura para analista de datos
The outlook for analista de datos reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar analista de datos a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
- definir los criterios de la calidad de los datos
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- aplicar métodos de análisis estadísticos
- analizar inteligencia de datos
- interpretar datos actuales
Tareas más expuestas a la automatización
- manejar muestras de datos
- reunir datos de TIC
- ejecutar cálculos matemáticos analíticos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como analista de datos
09 09:00 · mañana definir los criterios de la calidad de los datos
10 10:30 · media mañana efectuar la extracción de datos
12 12:00 · mediodía establecer procesos de datos
14 14:00 · tarde gestionar datos
15 15:30 · A última hora de la tarde integrar datos de las TIC
17 17:00 · Resumen normalizar datos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
normalizar datos
Reducir los datos a su forma fundamental precisa (formularios normales) para lograr resultados como la minimización de la dependencia, la eliminación de la redundancia y el aumento de la coherencia.
-
utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
-
establecer procesos de datos
Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.
-
efectuar la extracción de datos
Explorar grandes conjuntos de datos para revelar patrones con el empleo de estadísticas, sistemas de bases de datos o inteligencia artificial y presentar la información de manera comprensible.
-
utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
-
integrar datos de las TIC
Combinar datos procedentes de varias fuentes para ofrecer una visión unificada del conjunto de estos datos.
-
realizar una limpieza de datos
Detectar y corregir los registros corruptos de los conjuntos de datos, y asegurarse de que los datos se conviertan y mantengan estructurados conforme a las directrices.
-
aplicar procesos de calidad de datos
Aplicar técnicas de análisis de calidad, validación y verificación de calidad de los datos para comprobar la integridad de la calidad de los datos.
-
aplicar métodos de análisis estadísticos
Utilizar modelos (estadística descriptiva o inferencial) y técnicas (extracción de datos o aprendizaje automático) para el análisis estadístico y herramientas de las TIC para analizar datos, desvelar correlaciones y tendencias de pronóstico.
-
analizar inteligencia de datos
Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos.
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manejar muestras de datos
Recopilar y seleccionar un conjunto de datos de una población mediante un procedimiento estadístico u otro procedimiento definido.
-
reunir datos de TIC
Recopilar datos mediante el diseño y aplicación de métodos de búsqueda y muestreo.
-
interpretar datos actuales
Analizar los datos recopilados a partir de fuentes como los datos de mercado, los documentos científicos, los requisitos de los clientes y los cuestionarios actuales y actualizados, con el fin de evaluar el desarrollo y la innovación en ámbitos de especialización.
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ejecutar cálculos matemáticos analíticos
Aplicar métodos matemáticos y utilice tecnologías de cálculo para realizar análisis y buscar soluciones a problemas específicos.
-
definir los criterios de la calidad de los datos
Especificar los criterios por los cuales se mide la calidad de los datos con fines empresariales, tales como incoherencias, omisiones, usabilidad para el fin perseguido y precisión.
-
gestionar datos
Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.
análisis de empresas
Disciplinas y tecnologías para resolver problemas empresariales mediante el empleo de métodos cuantitativos como el análisis de datos y los modelos estadísticos.
categorización de la información
El proceso de clasificación de la información en categorías y de la indicación de la relación que guardan entre sí los datos para algunos fines claramente definidos.
confidencialidad de la información
Los mecanismos y reglamentos que permiten un control de acceso selectivo y garantizan que solo las partes autorizadas (personas, procesos, sistemas y dispositivos) tengan acceso a los datos, así como el modo de cumplir con la obligación de mantener la información confidencial y los riesgos de incumplimiento.
datos no estructurados
La información que no está ordenada de antemano o que no tiene un modelo de datos predefinido y es difícil de comprender y encontrar pautas en ella sin utilizar técnicas como la minería de datos.
estructura de la información
El tipo de infraestructura que define el formato de los datos: semiestructurados, no estructurados y estructurados.
evaluación de la calidad de los datos
El proceso de revelación de cuestiones relativas a los datos utilizando indicadores, medidas y parámetros de calidad para planificar estrategias de limpieza y enriquecimiento de datos con arreglo a criterios de calidad de los datos.
extracción de datos
Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.
extracción de información
Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.
lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).
lenguajes de consulta
El campo de los lenguajes informáticos normalizados para la recuperación de información de una base de datos y de documentos que contengan la información necesaria.
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
técnicas de presentación visual
Las técnicas de representación visual e interacción, como los histogramas, los gráficos de dispersión, gráficos de superficie, diagramas de árbol y gráficos de coordenadas paralelas, que pueden utilizarse para presentar datos numéricos y no numéricos, con el fin de reforzar la comprensión humana de esta información.
Vea si este puesto se ajusta a su ADN profesional
Realice la evaluación gratuita de Career DNA para ver cómo analista de datos se alinea con sus intereses, estilo de trabajo y trayectoria futura. En menos de 10 minutos, recibirá una señal de ajuste personalizada y una hoja de ruta sobre qué hacer a continuación.
Escanear para continuar en el móvilAnalista de datos: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
Programas reales que conducen a esta ocupación, por país.
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja analista de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
científico de datos/científica de datos
45% similituddirector de datos/directora de datos
36% similitudespecialista en calidad de datos
32% similitudgrabador de datos/grabadora de datos
28% similitudgestor de conocimientos e información sobre las TIC/gestora de conocimientos e información sobre las TIC
21% similitudsupervisor de operaciones de introducción de datos/supervisora de operaciones de introducción de datos
21% similitudPreguntas frecuentes
- ¿Qué habilidades técnicas son más importantes para un analista de datos?
- Dominio de herramientas de análisis de datos como SQL, Python o R es fundamental. También es importante tener conocimientos de visualización de datos (Tableau, Power BI) y familiaridad con bases de datos y sistemas de gestión de datos. La capacidad de comprender y aplicar algoritmos estadísticos es un plus.
- ¿Qué significa que el rol de analista de datos se basa principalmente en empleo, pero también se ofrece como freelance?
- La mayoría de las empresas buscan analistas de datos como empleados a tiempo completo para integrar su trabajo en los procesos internos. Sin embargo, también existe una creciente demanda de analistas de datos freelance, especialmente para proyectos específicos o para empresas que necesitan apoyo puntual en análisis de datos.
- ¿Cómo puedo demostrar que soy capaz de interpretar datos de forma efectiva?
- Construye un portafolio con proyectos de análisis de datos que demuestren tu capacidad para extraer insights significativos de los datos. Participa en competencias de ciencia de datos o contribuye a proyectos de código abierto. La comunicación clara y concisa de tus hallazgos es tan importante como el análisis en sí.
- Analista De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
- 112.590 dólares al año en la mediana, a 2025-05. Las medianas estatales van de 69.490 a 163.350 dólares. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. La cifra corresponde a Estados Unidos y no es una proyección para Europa.
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 20 de septiembre de 2026 Acerca de nuestros datos