¿Te interesa ser analista de datos? Esto es lo que nadie te cuenta sobre el rol
Publicado el
29 de julio de 2025
¿Te interesa ser analista de datos? Esto es lo que nadie te cuenta sobre el rol
El rol de analista de datos se volvió uno de los más buscados en Latinoamérica. Las empresas necesitan entender qué funciona, qué no, y cómo predecir lo que viene. Para eso, necesitan a alguien que pueda traducir datos en decisiones. Pero detrás del título, no siempre hay claridad: ¿qué hace realmente un analista? ¿Qué herramientas usa? ¿Cuánto se gana en este rol? En este blog te vamos a contar todo eso.
La tarea de un analista de datos
Un analista de datos recolecta, organiza, interpreta y visualiza datos para responder preguntas clave del negocio. Su trabajo no es solo técnico: necesita entender el contexto, detectar patrones y comunicarlos de forma clara para que otros puedan tomar decisiones.
Ejemplos reales:
En una fintech: analiza el comportamiento de pago de usuarios y detecta riesgos.
En un ecommerce: mide el impacto de una campaña publicitaria en ventas.
En una startup de salud: cruza datos de usuarios con resultados clínicos para identificar mejoras en el producto.
Soft skills clave: pensamiento crítico, curiosidad, capacidad de comunicación.
Hard skills más usadas: SQL, Excel/Google Sheets, Python, Power BI o Tableau.
→ Podés ver más ejemplos de tareas reales en esta guía de Harvard Business Review
¿Qué tipo de datos analiza un analista, y para qué sirven?
El analista de datos trabaja con información estructurada que permita encontrar patrones, detectar problemas o tomar decisiones con evidencia. Algunos tipos de datos comunes:
Usuarios: clics, navegación, sesiones, ubicación.
→ Ayudan a mejorar experiencias, productos y mensajes.Marketing y ventas: campañas, leads, ingresos, tasas de conversión.
→ Se usan para optimizar presupuestos y detectar qué canal rinde mejor.Operaciones: inventario, entregas, tiempos, soporte.
→ Detectan fallos operativos o ayudan a automatizar tareas repetitivas.Feedback y encuestas: comentarios, puntuaciones, NPS.
→ Detectan mejoras, fallos o necesidades no cubiertas.Finanzas: ingresos, márgenes, gastos.
→ Fundamentan decisiones de inversión, recorte o expansión.
En todos los casos, el valor del analista es convertir datos crudos en una historia que otros puedan entender para decidir mejor.
→ Este enfoque se conoce como data storytelling, y lo podés aprender en formaciones como la carrera de Análisis de Datos de Coderhouse o con recursos como Storytelling with Data.
¿Cuánto gana un analista de datos en LATAM?
Los sueldos varían según el país, la industria y la experiencia. Estos son promedios actualizados para 2025:
Argentina: ARS 800.000 - 1.300.000 / mes
México: MXN 25.000 - 45.000 / mes
Colombia: COP 3.500.000 - 7.000.000 / mes
Remoto para empresas de EE.UU.: USD 1.500 - 3.000 / mes
→ Fuente: Glassdoor LATAM y Levels.fyi LATAM Report
Además, el informe de IBM sobre habilidades digitales posiciona a los analistas de datos como uno de los 5 roles más demandados en la próxima década.
¿Qué herramientas tenés que aprender primero
Esto depende de tu punto de partida, pero este es un stack inicial con buena relación “esfuerzo vs. resultados”:
Excel o Google Sheets (avanzado): para análisis rápido, limpieza, visualizaciones básicas.
SQL: para consultar bases de datos (indispensable).
Power BI o Tableau: para crear dashboards que comuniquen.
Python (nivel básico a intermedio): para automatizar análisis, usar librerías como Pandas o Matplotlib.
→ Ver carrera de Análisis de Datos en Coderhouse
→ También podés practicar con datasets reales desde Kaggle o Google Dataset Search
¿Cómo empezar desde cero y sin experiencia?
Este es un plan realista para alguien que trabaja y quiere reorientar su carrera en 6 meses:
Elegí una formación práctica, enfocada en proyectos.
Sumá 1 hora por día o 6 a 8 por semana para aprender.
Hacé ejercicios con datos reales.
Mostrá tu avance en LinkedIn (usá #PortfolioData y #DataAnalytics).
Aplicá a roles junior o de transición. Hoy se valora mucho más el potencial demostrado que los títulos.
→ Esta guía de Towards Data Science te muestra cómo armar un portfolio desde cero.
Conclusión
Ser analista de datos no es solo manejar herramientas. Es pensar con lógica, hacer buenas preguntas y traducir números en decisiones. ¿Querés probar si este mundo es para vos? Explorá el contenido de la carrera de Análisis de Datos, revisá casos reales y empezá con un desafío simple.
