7 herramientas imprescindibles para un analista de datos: domina las herramientas clave para la gestión y análisis de datos
El rol de un Data Analyst se basa en la explotación eficiente de datos para extraer información clave que facilite la toma de decisiones. Para lograrlo, es fundamental dominar diversas herramientas que cubren etapas del ciclo analítico: extracción, exploración, transformación, visualización y comunicación.
Las 7 herramientas imprescindibles para un analista de datos
Aquí presentamos 7 categorías de herramientas esenciales para analistas de datos, con alternativas según contexto o preferencia:
1. Lenguaje de programación: Python (principal) y R (alternativo)
Python es hoy el favorito en el ámbito de los datos. Es un lenguaje de propósito general usado por muchos analistas, conocido por su sintaxis clara y versatilidad. Posee un ecosistema robusto con bibliotecas como pandas (manipulación), NumPy y SciPy (cálculos), scikit-learn (machine learning), etc. Además, Jupyter Notebook permite combinar código, visualizaciones y texto en un solo archivo para facilitar prototipos y presentaciones. R destaca en análisis estadístico y gráficos con su paquete tidyverse (ggplot2, dplyr). Se prefiere para entornos académicos o investigaciones centradas en estadística.
2. Herramienta de visualización de datos (dataviz): Matplotlib (principal) y ggplot2 (alternativo)
Matplotlib es la biblioteca estándar para gráficos 2D en Python, con amplio control sobre gráficos básicos y complejos. Para visualizaciones más modernas, Seaborn y Plotly son complementos valiosos. En R, ggplot2 ofrece una gramática de gráficos modular para crear visualizaciones avanzadas intuitivamente y con estética depurada.
3. Herramienta ETL / manipulación de datos: Pandas (principal) y KNIME (alternativo)
Pandas es la biblioteca clave en Python para manipular datos tabulares (DataFrame), facilitando limpieza, filtrado, agrupación, uniones, pivoteos y más. KNIME es una plataforma ETL open source visual (drag & drop) que permite construir flujos de datos sin código, ideal para aquellos que prefieren interfaces gráficas para procesos de extracción, transformación y carga.
4. Herramienta de dashboarding: Power BI (principal) y Tableau (alternativo)
Power BI lidera el mercado para crear cuadros de mando interactivos, integrando múltiples fuentes (Excel, Azure, SQL Server) y destacándose por su precio accesible y integración con Microsoft 365. Tableau es reconocido por su sofisticación visual, ideal para informes muy personalizados y públicos exigentes, aunque con una curva de aprendizaje mayor y precio más alto.
5. Sistema de gestión de base de datos (SGBD) & SQL
Dominio de un SGBD (PostgreSQL, MySQL, Oracle…) y especialmente del lenguaje SQL es crítico para extraer, filtrar y agregar datos en la mayoría de las empresas. Aunque existen herramientas para manipulación con código (ORMs como SQLAlchemy), conocer SQL real sigue siendo imprescindible.
6. Herramienta de versionado / colaboración: Git + GitHub
Git es el sistema estándar para control de versiones de código, permitiendo rastrear cambios y colaborar en proyectos de cualquier tamaño. GitHub es la plataforma más popular para alojar código y facilitar colaboración, revisiones y gestión de proyectos, siendo un portafolio profesional para analistas.
7. Análisis rápido y prototipado: Excel
A pesar del auge de herramientas especializadas, Excel sigue siendo esencial para análisis exploratorios rápidos, prototipado de modelos simples e informes puntuales, y es un punto de conexión habitual en flujos de trabajo empresariales. Como alternativa colaborativa y online está Google Sheets.
Conclusión:
Un buen Data Analyst debe conocer al menos una herramienta por categoría para construir una caja de herramientas versátil y eficiente. Así podrá afrontar desde análisis exploratorios hasta pipelines industriales manteniendo la flexibilidad y capacidad de adaptación en sus proyectos. La curiosidad y práctica constante serán sus mejores aliados en esta aventura con los datos.
Fuente: https://datascientest.com/es/7-herramientas-para-analista-de-datos