Los 4 mejores cursos de análisis de datos en 2024

¿Cómo iniciarse en el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, ​ limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. Si estás comenzando a estudiar análisis de datos, una ruta de aprendizaje efectiva sería: empezar con Excel para dominar lo básico, luego aprender SQL para gestionar bases de datos. Posteriormente, sería ideal que aprendieras a manejar herramientas de visualización como Tableau o Power BI y, dependiendo de tus intereses, continuar con Python (especialmente Pandas y la gestión de tablas) o incluso R.

Estas herramientas y lenguajes te proporcionarán una base sólida para realizar análisis exploratorios, gestionar grandes volúmenes de datos y crear visualizaciones claras y efectivas.

¿Dónde Aprender Análisis de Datos?

Existen numerosas plataformas donde puedes aprender análisis de datos, y cada una ofrece ventajas particulares dependiendo de tus necesidades y presupuesto. Aquí tienes algunas de las opciones más destacadas:

• Coursera: Esta plataforma ofrece certificaciones muy completas como las de Google y IBM. El acceso a los cursos es de pago, pero puedes solicitar ayuda económica si estás limitado de recursos.
• Udemy: Es ideal si buscas una variedad de cursos a diferentes precios, muchos de ellos accesibles y bien valorados.
• FreeCodeCamp: Esta plataforma es completamente gratuita y ofrece una sólida formación en Python y otros lenguajes útiles para el análisis de datos.
• LinkedIn Learning: Si prefieres empezar con lo más básico, LinkedIn ofrece cursos enfocados en las habilidades esenciales para el análisis de datos.

Por otro lado también te recomiendo echarle un vistazo a canales de YouTube para complementar tu aprendizaje. Hay mucho contenido de gran valor gratuito en internet. Unos que he visto que han sido muy recomendados en foros son:

• Avery Smith | Data Analyst.
• Alex The Analyst
• Datdata

¿Vale la pena estudiar análisis de datos en 2024?

Antes de invertir tiempo y esfuerzo en estudiar análisis de datos, primero pregúntate: ¿por qué quieres ser analista de datos? ¿Te atrae la estadística? ¿Disfrutas creando gráficos? ¿Te ves buscando patrones y anomalías en grandes volúmenes de información? ¿Te imaginas trabajando frente a un ordenador durante largas horas, investigando y automatizando tareas repetitivas? Este es un nicho en crecimiento, pero requiere pasión por encontrar respuestas en los datos y resolver problemas a través de análisis precisos y eficientes.

El análisis de datos es un mercado en expansión con excelentes oportunidades laborales, pero es importante que te asegures de que te guste este campo antes de dedicarle el esfuerzo que requiere. Si te apasiona la idea de trabajar con datos, entonces esta profesión puede ser una excelente opción para ti.

Este es un grafico extraído de datademia.es

Habilidades clave para destacar en análisis de datos

Para convertirte en un analista de datos altamente eficiente, es fundamental dominar una serie de herramientas y tecnologías clave como SQL, Python o Power BI. Estas no solo te permitirá realizar consultas avanzadas, sino también presentar resultados de manera efectiva y predecir tendencias futuras.

Aquí te dejo una lista de las principales habilidades y herramientas que recomiendo aprender para destacar en el campo del análisis de datos:

SQL: Esta es una de las herramientas más importantes para un analista de datos. Te permite gestionar bases de datos, realizar consultas complejas, y unir grandes volúmenes de datos. A menudo paso más tiempo combinando datos con SQL que haciendo otro tipo de análisis, por lo que ser experto en esto es una ventaja competitiva clara.

Power BI: Ideal para crear visualizaciones de datos y mostrar tendencias históricas. Si bien puedes obtener buenos resultados con un conocimiento básico, profundizar en DAX (Data Analysis Expressions) te permitirá aprovechar todo el potencial de Power BI, sobre todo si tu objetivo es realizar análisis predictivos o cálculos avanzados.

Estadística: Aunque puede que ya tengas una base, refrescar y fortalecer tus conocimientos en estadística es crucial para realizar cálculos precisos. Las fórmulas estadísticas son fundamentales para interpretar correctamente los datos y mejorar la calidad de tus análisis.

Python (Pandas): Si ya dominas SQL, el siguiente paso es aprender Python, y específicamente la biblioteca Pandas, que es increíble para manipulación de datos avanzados. Python te permitirá automatizar tareas repetitivas y trabajar con grandes volúmenes de datos de manera más eficiente.

Snowflake: Esta plataforma es ideal para manejar almacenamiento de datos en la nube. Aprender a trabajar con Snowflake te ayudará a gestionar datos de manera escalable y eficiente, lo que es esencial en el análisis de grandes volúmenes de información..

Lista de los Mejores cursos de análisis de datos

• Certificado profesional de Análisis de Datos de Google
• Máster en Data Analytics
• Certificado profesional de Ciencia de datos de IBM
• Aprenda habilidades de datos e IA

Coursera – Certificado profesional de Análisis de Datos de Google

• Duración: Aproximadamente 6 meses (10 horas por semana).
• Precio: $49 USD al mes (prueba gratuita de 7 días).
• Certificado: Al finalizar, obtienes un certificado profesional de Google.
• Ventajas:
  • Formación completa en herramientas clave como SQL, R, y Tableau.
  • Proyectos prácticos y creación de un portafolio profesional.
  • Acceso a recursos para la búsqueda de empleo, incluyendo preparación para entrevistas.

Podrás encontrar más información aquí: Certificado profesional de Análisis de Datos de Google

ThePower – Máster en Data Analytics

• Duración: 8 semanas.
• Precio: € 499 (pagos fraccionados disponibles).
• Certificado: Certificación propia al finalizar el curso.
• Ventajas:
  • Clases en vivo y casos prácticos reales.
  • Metodología centrada en las herramientas de análisis más demandadas, como Power BI y Tableau.
  • Acceso a una comunidad global de estudiantes y profesionales.

Podrás encontrar más información aquí: Máster en Data Analytics

Coursera – Certificado profesional de Ciencia de datos de IBM

• Duración: 3 a 6 meses (según el ritmo de estudio, 5 horas por semana).
• Precio: $49 USD al mes (prueba gratuita de 7 días).
• Certificado: Certificado profesional por IBM.
• Ventajas:
  • Formación en Python, SQL, y visualización de datos.
  • Acceso a proyectos prácticos y preparación para roles en ciencia de datos.
  • Orientación práctica con aplicaciones del mundo real.

Podrás encontrar más información aquí: Certificado profesional de Ciencia de datos de IBM

DataCamp – Aprenda habilidades de datos e IA

• Duración: Varía según el curso (aproximadamente 4 a 6 semanas por curso).
• Precio: Desde $12.42 USD/mes (dependiendo del plan).
• Certificado: Certificado de DataCamp al finalizar cada curso.
• Ventajas:
  • Interfaz interactiva que permite practicar directamente en el navegador.
  • Enfoque en Python, R, y SQL para análisis de datos.
  • Acceso a más de 350 cursos y rutas de aprendizaje estructuradas.

Podrás encontrar más información aquí: Aprenda habilidades de datos e IA

Otros cursos que te pueden interesar…

Si buscas especializarte en una habilidad clave dentro de la ciencia de datos, estos cursos de análisis de datos son ideales para ti. Son altamente recomendables si el trabajo al que aspiras requiere el dominio de una habilidad concreta o si quieres profundizar en una técnica para diferenciarte del resto. Estos cursos de ciencia de datos te darán la ventaja competitiva que necesitas para sobresalir y cumplir con las demandas del mercado laboral actual.

• Curso Microsoft Excel avanzado, incluye Power BI.
• SQL TOTAL – Domina Bases de Datos de 0 a Avanzado en 12 Días
• Coursera – Certificado profesional de Microsoft Power BI Data Analyst
• Python Programming MOOC 2024
• Data Analysis with Python

¿Cuáles son las mejores certificaciones en análisis de datos?

• Google Data Analytics: Esta certificación es una de las más accesibles y completas para principiantes. Te ofrece un recorrido por todas las herramientas esenciales, desde el uso de hojas de cálculo hasta SQL, R y BigQuery.
• IBM Data Analyst Professional Certificate: Este programa se centra en el uso de Python y SQL, siendo ideal para quienes quieren tener una comprensión más técnica del análisis de datos.

Ambos programas se complementan muy bien. En el caso de diversos estudiantes, el curso de Google fue la puerta de entrada perfecta, mientras que la certificación de IBM les permitió profundizar en Python, que es fundamental para manejar grandes volúmenes de datos y desarrollar automatizaciones.

Además de las certificaciones, te recomiendo trabajar en un portafolio de proyectos. Mientras que las certificaciones demuestran tus conocimientos y validan tus conocimientos teóricos y técnicos, un portafolio demuestra que sabes aplicarlos en situaciones reales. Desarrollar proyectos basados en problemas del mundo real y compartir tus resultados te permitirá mostrar tus habilidades prácticas. Tener tanto las certificaciones como un portafolio bien elaborado es clave para sobresalir en el mercado laboral y alcanzar tus objetivos profesionales.

La importancia del inglés en el aprendizaje de análisis de datos

El dominio del inglés es clave para aprovechar los mejores recursos de análisis de datos. La muchos de los cursos, tutoriales y documentación están en este idioma, lo que te abre las puertas a un conocimiento mucho más amplio.

Además, hoy en día, cada vez más, las empresas exigen un alto nivel de ingles por lo que, si aprendes ingles, estarías matando dos pájaros de un tiro.

Este es un grafico extraído de cenathalie.com

Conclusión: La importancia de seguir practicando y mejorando tu portafolio

El análisis de datos es un campo dinámico que requiere práctica constante. Una vez que completes tus cursos, lo más importante es construir un portafolio de proyectos. Te recomiendo que utilices plataformas como Kaggle para descargar bases de datos y desarrollar tus propias soluciones analíticas. Esto no solo te ayudará a ganar experiencia, sino que también te permitirá destacar ante futuros empleadores.

Mi recomendación final es clara: el aprendizaje en análisis de datos nunca termina, y la práctica constante es la clave para dominar esta disciplina.