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.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Bélgica, Chequia 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.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | No notificado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Excedente notificado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 120.230 US$ 2025-05 | +33,5% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
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.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
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.
-
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.
-
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.
Analista 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
2039 programas de estudios en 30 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 436 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
DIPLOMADO EN GESTION ANALITICA DE MARKETING
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE · Chile
Se muestran 6 de 2475.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
- 2. Source: Ministerio de Educación Nacional (MinEducación), Colombia, SNIES — dataset "MEN_PROGRAMAS_DE_EDUCACION_SUPERIOR" (https://www.datos.gov.co/d/upr9-nkiz), licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/). Changes by NexPath: registrations of the same programme offering grouped into one record, statuses and levels mapped, descriptions composed from the record's own fields. Not endorsed by the Ministerio de Educación Nacional.
- 3. Font: Generalitat de Catalunya (analisi.transparenciacatalunya.cat), Llicència oberta d'ús d'informació - Catalunya
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% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué habilidades técnicas son más importantes para un analista de datos?
¿Qué significa que el rol de analista de datos se basa principalmente en empleo, pero también se ofrece como freelance?
¿Cómo puedo demostrar que soy capaz de interpretar datos de forma efectiva?
Analista De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos