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Analista de datos
Análisis de datos complejos al servicio de decisiones estratégicas fundamentadas en evidencia cuantitativa
45 000 – 150 000 ARS ($)
Salario / año
Licenciatura
Nivel de formación
00
Automatización
Medio
Dificultad
Positivo
Empleabilidad
6-12 meses
Tensión del mercado
Alta
Movilidad
Posible
Automatización
Medio
Dificultad
Positivo
Empleabilidad
6-12 meses
Tensión del mercado
Alta
Movilidad
Posible
About
El analista de datos transforma volúmenes de información bruta en insights accionables para la organización. Trabaja con herramientas como SQL, Python, R, Tableau o Power BI para extraer, limpiar, modelar y visualizar datos provenientes de múltiples fuentes. Colabora estrechamente con equipos de negocio, producto, marketing y dirección para responder preguntas estratégicas mediante análisis estadísticos y dashboards. Opera en entornos de datos estructurados y no estructurados, gestionando pipelines de datos y comunicando hallazgos a interlocutores técnicos y no técnicos.
Habilidades
Habilidades técnicas
- Dominio de SQL avanzado incluyendo JOINs y ventanas analíticas.
- Experiencia en Python para análisis de datos con pandas y NumPy.
- Visualización de datos con Power BI o Tableau para insights claros.
- Conocimiento en estadística descriptiva e inferencial para análisis profundos.
- Modelado de datos y diseño de esquemas dimensionales eficientes.
- Uso de herramientas ETL y plataformas cloud como AWS o GCP.
- Competencia en Excel avanzado y Google Sheets para cálculos complejos.
- Manejo de control de versiones con Git para colaboración efectiva.
Habilidades interpersonales
- Pensamiento crítico ante conjuntos de datos incompletos o contradictorios.
- Comunicación clara de conceptos técnicos a audiencias no especializadas.
- Autonomía en la gestión de múltiples análisis simultáneos con plazos ajustados.
- Rigor metodológico en la documentación y reproducibilidad de análisis.
- Curiosidad intelectual sostenida frente a problemas de negocio ambiguos.
Misiones
- Extraer y transformar conjuntos de datos desde bases SQL y APIs REST para alimentar modelos analíticos.
- Diseñar dashboards interactivos en Power BI o Tableau con KPIs de negocio actualizados en tiempo real.
- Realizar análisis exploratorios con Python o R para identificar patrones, anomalías y correlaciones significativas.
- Desarrollar modelos de segmentación de clientes usando técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad.
- Automatizar reportes recurrentes, reduciendo el tiempo de generación manual en al menos un 60%.
- Validar la calidad e integridad de los datos mediante pruebas sistemáticas y documentación de linaje.
- Formular hipótesis y ejecutar pruebas A/B con un nivel de confianza estadística superior al 95%.
- Colaborar con equipos de ingeniería de datos para optimizar pipelines ETL y reducir latencia de datos.
- Traducir requerimientos de negocio en especificaciones técnicas de análisis con criterios de aceptación medibles.
- Presentar conclusiones y recomendaciones a stakeholders no técnicos mediante storytelling con datos.
Entornos de trabajo
Los entornos de trabajo pueden variar:
Startups tecnológicas con cultura data-driven y enfoque en innovación.
Empresas de retail y e-commerce con alto volumen transaccional y análisis en tiempo real.
Sector financiero y banca con requisitos de cumplimiento estrictos y análisis de riesgo.
Consultoras de datos y analítica avanzada para soluciones personalizadas.
Plataformas digitales y medios con analítica de comportamiento de usuario.
Organismos públicos y sector salud con datos abiertos para políticas informadas.
Posibles evoluciones
- Evolucionar a Analista de datos senior con especialización vertical en marketing, finanzas u operaciones.
- Convertirse en Científico de datos con orientación a modelos predictivos y machine learning.
- Avanzar a Ingeniero de datos enfocado en arquitectura y pipelines eficientes.
- Aspirar a ser Business Intelligence Manager liderando equipos de analítica.
- Integrarse como Product Analyst en ciclos de desarrollo de producto.
Perfil buscado
Orientación a resultados medibles y concretos.
Precisión analítica y atención al detalle.
Capacidad de síntesis ejecutiva para informes claros.
Proactividad en la identificación de oportunidades en los datos.
¿Cómo ser Analista de datos?
