Qué hace un analista de datos, qué estudiar y cuánto gana

Un analista de datos reúne, limpia e interpreta la información de una empresa para que otras personas tomen mejores decisiones. Estudia las ventas, el comportamiento de los clientes y los resultados de cada área, calcula métricas y comprueba hipótesis. El resultado de su trabajo son conclusiones claras con las que el negocio puede actuar. En el sector se las llama insights accionables.

Sus herramientas principales son Excel o Google Sheets, SQL, una herramienta de BI como Power BI o Tableau y, cada vez más, Python. Puedes aprender esta profesión desde cero en la carrera de Analista de datos con IA de Códica.

En breve

• Un analista de datos convierte datos dispersos en métricas, gráficos e informes que responden preguntas del negocio.
• Para trabajar necesita hojas de cálculo, SQL, visualización de datos y estadística básica.
• El salario depende del país y de la experiencia. Un analista junior gana de 970 a 2.100 dólares al mes en México y de 1.000 a 1.700 dólares en Colombia.
• Para empezar, aprende Excel y SQL, practica con conjuntos de datos abiertos y arma un portafolio con 2 o 3 proyectos.

Qué hace un analista de datos

La tarea principal de un analista de datos es combinar los datos disponibles, conseguir los que faltan e interpretar la información obtenida. El analista no toma las decisiones. Prepara la información para que el gerente o el equipo decida rápido y con datos.

Un ejemplo. Una empresa tiene que repartir su presupuesto entre dos productos. Quiere invertir más en uno, con más publicidad y más producción, y menos en el otro. ¿Cómo saber cuál dejará más ganancias?

Lo primero que se piensa es invertir en el producto que más se vende. Pero la demanda cambia. Puede crecer unos meses y luego bajar. Además, los datos de ventas, pedidos y publicidad suelen estar en sistemas diferentes, como el CRM, el sistema de pedidos o la plataforma de anuncios.

El analista reúne esos datos en una sola tabla. Revisa cómo cambiaron las ventas de cada producto en los últimos meses, cuánto cuesta conseguir un cliente con publicidad y cuánto deja cada venta después de los costos. Con eso calcula qué producto trae más ganancia por cada peso invertido y presenta el resultado en un gráfico sencillo. La decisión final la toma la dirección, ya con los números en la mano.

Un día típico de un analista de datos

Un día de trabajo suele combinar cuatro tareas.

1. Recibir una pregunta del negocio. Por ejemplo, «¿por qué bajaron las ventas en abril?».
2. Buscar los datos necesarios y limpiarlos.
3. Analizar los datos y comprobar hipótesis.
4. Presentar el resultado en un informe o un tablero que cualquier persona pueda entender.

La mayor parte del tiempo se va en entender bien la pregunta y en preparar los datos. Hay que unir tablas de diferentes sistemas, eliminar duplicados y corregir errores. Por eso un buen analista combina curiosidad por el negocio con orden y atención al detalle.

También hay tareas fijas. Muchos analistas actualizan cada semana o cada mes los mismos informes, por ejemplo de ventas, de marketing o de atención al cliente, y revisan que las cifras no tengan errores. Otra parte del día son reuniones con las áreas que piden los análisis. Ahí el analista aclara qué necesitan saber y explica lo que muestran los datos.

Un ejemplo de proyecto

Una tienda en línea nota que muchos clientes agregan productos al carrito y no pagan. El analista sigue estos pasos.

• Reúne los datos de visitas, carritos y pagos de los últimos meses y elimina los registros duplicados o incompletos.
• Divide a los clientes por ciudad, dispositivo y método de pago y compara en qué grupo se abandona más el carrito.
• Supongamos que la mayoría abandona la compra al ver el costo de envío. El analista propone una prueba A/B con envío gratis a partir de cierto monto.
• Mide el resultado de la prueba y presenta al equipo cuánto cambió la conversión y cuánto cuesta la medida.

El resultado del trabajo de un analista son gráficos, tablas e informes con conclusiones. Por ejemplo, un tablero como este, con datos de inventario, creado en Tableau, un servicio común de visualización de datos.

Otro ejemplo es un mapa de calor. En él los valores se muestran con colores diferentes. Este mapa muestra el volumen de demanda en diferentes zonas de una ciudad y está creado con el elemento visual Azure Maps de Power BI.

Herramientas del analista de datos

Muchas empresas usan un grupo parecido de herramientas de análisis de datos. Estas son las principales.

Excel y Google Sheets

Las hojas de cálculo siguen siendo una de las herramientas más usadas para análisis rápidos. Con ellas se hacen tablas dinámicas, fórmulas y gráficos. En internet hay muchas bromas sobre quienes llaman «base de datos» a una hoja de Excel.

Aun así, muchas empresas en todo el mundo hacen análisis potentes en hojas de cálculo, incluso cuando tienen tecnologías más avanzadas. Son herramientas accesibles y simples que resuelven problemas complejos. Con ellas se puede automatizar el procesamiento de datos con tablas dinámicas, crear hojas de pronóstico para planificar las ventas y hasta construir mapas en 3D.

SQL

SQL es el lenguaje para consultar bases de datos. Con él el analista obtiene exactamente los datos que necesita, por ejemplo, todas las compras de un cliente en el último año o las ventas por ciudad y por mes. Es una de las habilidades técnicas que más se piden a quien empieza.

SELECT ciudad, SUM(total) AS ventas
FROM pedidos
WHERE fecha >= '2026-01-01'
GROUP BY ciudad
ORDER BY ventas DESC;

Esta consulta suma las ventas de cada ciudad desde el inicio de 2026 y las ordena de mayor a menor. Puedes aprender SQL en el curso de Fundamentos de SQL y reforzarlo con el de Diseño de bases de datos, donde ves cómo se organizan las tablas y cómo se relacionan entre sí.

Herramientas de BI

Power BI, Tableau y Looker Studio convierten los datos en tableros interactivos. Se conectan a bases de datos, hojas de cálculo y otros sistemas, reúnen la información en un solo lugar y la actualizan solas. Así el equipo ve las cifras del día sin pedir un informe nuevo cada vez. Power BI es común en empresas que ya trabajan con productos de Microsoft. Looker Studio es gratuito y funciona bien con Google Sheets y Google Analytics.

Python y R

Python no es obligatorio para empezar. Ayuda a automatizar la limpieza de datos y a hacer análisis más avanzados, como segmentar clientes o encontrar patrones en tablas grandes. Los analistas suelen trabajar con las bibliotecas pandas y Matplotlib en Jupyter Notebook, un entorno donde el código, las tablas y los gráficos quedan en un mismo documento. R se usa sobre todo en estadística y en investigación. Para empezar con Python, toma el curso de Fundamentos de Python.

La inteligencia artificial en el trabajo del analista

Las herramientas de IA ya ayudan a escribir consultas SQL, explicar resultados y automatizar tareas repetitivas. Por ejemplo, un analista puede describir con palabras qué datos necesita y pedir a un asistente de IA que escriba la consulta. También puede pedirle ideas de gráficos o un resumen de cientos de comentarios de clientes.

La IA necesita a alguien que entienda el problema. El analista decide qué preguntar, revisa que la respuesta tenga sentido y comprueba los datos. Antes de cargar datos de la empresa en un servicio de IA, conviene revisar las reglas internas sobre datos personales y confidenciales. En la carrera de Analista de datos con IA de Códica aprendes a usar estas herramientas sobre una base sólida de SQL y estadística.

Habilidades de un analista de datos

Se puede llegar a ser analista aunque toda la vida hayas trabajado como científico, periodista o funcionario público. No hacen falta talentos especiales. Hacen falta conocimientos técnicos y algunos hábitos de trabajo.

Habilidades técnicas

• Hojas de cálculo. Fórmulas, tablas dinámicas, filtros y gráficos.
• SQL. Consultas, filtros, uniones de tablas (JOIN) y agregaciones.
• Visualización de datos. Elegir el gráfico correcto y armar tableros claros en Power BI, Tableau o Looker Studio.
• Estadística descriptiva. Media, mediana, desviación estándar, correlación y nociones de pruebas A/B.
• Python. Se aprende de forma gradual, para automatizar tareas y trabajar con más datos.

Habilidades personales

• Interés por los números y por ordenar la información. Un analista procesa todos los días mucha información diferente.
• Perseverancia. El análisis de datos pide calma, atención y minuciosidad. Para una persona impulsiva, que toma decisiones espontáneas, este trabajo puede ser difícil.
• Precisión. La gran fortaleza de un analista es fijarse en lo que no es obvio y ver lo que otros pasan por alto.
• Comunicación clara. El analista explica sus resultados a personas que no son técnicas, con palabras simples y gráficos sencillos.
• Entendimiento del negocio. Saber cómo gana dinero la empresa ayuda a hacer las preguntas correctas.

Dónde trabaja un analista de datos

Un analista de datos hace falta en casi cualquier empresa que toma decisiones con base en información. Estos son algunos ejemplos por industria.

• Comercio y tiendas en línea. Qué productos se venden más, cuánto inventario comprar, qué precios y promociones funcionan.
• Bancos y fintech. En los bancos siempre hay mucha información de clientes, datos personales y financieros, y los errores de gestión cuestan caro. Si un modelo de scoring, el algoritmo que evalúa si se le otorga un crédito a un cliente, está mal hecho, el banco pierde dinero y la confianza de sus clientes. Los analistas también ayudan a detectar fraudes.
• Marketing y publicidad. Los analistas muestran a dónde se va el dinero de la publicidad y qué canales traen más clientes con menos inversión.
• Salud. Ocupación de camas, tiempos de espera y demanda de medicamentos.
• Logística y entregas a domicilio. Rutas, tiempos de entrega y costo de cada pedido.
• Telecomunicaciones y tecnología. Uso de los servicios, clientes que se dan de baja y calidad de la red.
• Recursos humanos. Rotación de personal, resultados de la contratación y formación de equipos con base en estadísticas.

El análisis de datos también ayuda a atraer y retener inversionistas en una startup, a encontrar desajustes de efectivo al comparar ingresos y gastos y a prever la oferta y la demanda.

Un analista puede trabajar como empleado de una empresa, en una consultora que atiende a varios clientes o de forma remota para empresas de otros países.

Qué piden las empresas a un analista de datos junior

Las ofertas para un puesto junior suelen pedir Excel avanzado, SQL básico o intermedio, alguna herramienta de visualización y capacidad para comunicar resultados. Muchas empresas valoran más un portafolio de proyectos que un título.

Un portafolio sencillo muestra tus habilidades mejor que una lista de cursos. Cada proyecto responde una pregunta concreta y explica de dónde salen los datos, qué hiciste con ellos y a qué conclusión llegaste. Con dos o tres proyectos así ya puedes postularte a tus primeras vacantes.

En el proceso de selección suele haber una prueba técnica. Por ejemplo, escribir varias consultas SQL o analizar una tabla y presentar conclusiones. Prepárate para explicar en voz alta cómo llegaste al resultado.

Muchas de estas exigencias se parecen a las que se piden a los programadores junior. Las revisamos con ofertas reales en el análisis de vacantes para programadores junior.

Cuánto gana un analista de datos

Los salarios de un analista de datos varían mucho según el país, la ciudad, la industria y la experiencia. Las cifras de la tabla son aproximadas, están en dólares estadounidenses al mes y provienen de estimaciones de sitios de empleo, escuelas y empresas de reclutamiento. No son estadísticas oficiales. Convertimos los montos con el tipo de cambio de 18,58 MXN por dólar (FIX del Banco de México, 26 de octubre de 2026) y de 3.191 COP por dólar (TRM del 22 de octubre de 2026).

Nivel	México (USD/mes)	Colombia (USD/mes)
Junior	970–2.100	1.000–1.700
Semi senior	1.500–3.800	1.400–2.800
Senior	2.700–6.900	2.200–4.400

Datos de Datapath, México y Colombia (marzo de 2026), de Talentosy (26 de octubre de 2026) y de Coderhouse, México y Colombia (27 de octubre de 2026). Los montos reales dependen de la empresa y de si el puesto es presencial o remoto.

El salario crece con la experiencia. Un analista semi senior lleva proyectos completos sin ayuda. Un senior define qué medir y cómo hacerlo y suele guiar a otros analistas. Saber Python y trabajar con modelos también sube el salario, como cuenta más abajo Nikolay Golov.

Estas cifras son una referencia. Antes de una entrevista, revisa las ofertas de tu ciudad en los portales de empleo para conocer los rangos del momento.

Cómo convertirte en analista de datos paso a paso

1. Aprende hojas de cálculo. Tablas dinámicas, fórmulas y gráficos con Excel o Google Sheets. Puedes empezar con tus propios datos, por ejemplo tus gastos del mes.
2. Aprende SQL. Consultas, filtros, uniones (JOIN) y agregaciones. Es una de las habilidades más pedidas.
3. Domina una herramienta de BI. Elige Power BI o Tableau y crea un tablero con un conjunto de datos real.
4. Estudia estadística básica. Media, mediana, desviación, correlación y nociones de pruebas A/B.
5. Agrega Python cuando ya domines lo anterior. Úsalo para limpiar y analizar datos.
6. Construye un portafolio. Haz dos o tres proyectos con datos abiertos. Cada uno tiene una pregunta, el análisis y las conclusiones y está publicado en GitHub o en un sitio web. Hay datos abiertos en datos.gob.mx (México), datos.gov.co (Colombia) y Kaggle.
7. Practica entrevistas y busca tu primer puesto como junior.

Después de aprender lo básico, vale la pena elegir una industria. Aquí ayuda la experiencia previa. Si trabajaste en recursos humanos, puedes buscar empleo en análisis de recursos humanos. Si fuiste contador, el análisis financiero te resultará cercano, porque ya conoces los términos y los procesos.

Si quieres recorrer este camino con acompañamiento, la carrera de Analista de datos con IA de Códica lo cubre desde cero.

Analista, científico e ingeniero de datos

Estas tres profesiones trabajan con datos y a menudo en el mismo equipo. Se diferencian por las preguntas que responden y por sus herramientas.

	Analista de datos	Científico de datos	Ingeniero de datos
Pregunta típica	¿Qué pasó y por qué?	¿Qué pasará?	¿Cómo llegan los datos de forma fiable?
Herramientas	Excel, SQL, BI	Python, estadística, aprendizaje automático	SQL, Python, pipelines, bases de datos
Resultado	Informes y tableros	Modelos predictivos	Sistemas de datos
Punto de partida	Hojas de cálculo y SQL	Matemáticas y programación	Programación y bases de datos

Para empezar a trabajar como analista no hace falta saber programar a fondo. Si te interesa la programación, puedes crecer hacia la ciencia de datos.

Un científico de datos trabaja entre el análisis de negocios y el aprendizaje automático. Entrena redes neuronales y crea modelos predictivos para tareas complejas, como optimizar los procesos de una empresa o hacer cálculos científicos. Con estos modelos se puede predecir el efecto de una campaña de publicidad, crear nuevas fórmulas de medicamentos e incluso estudiar el espacio. Aquí ya hacen falta Python y las bases del aprendizaje automático. Más sobre este perfil en ¿Quién es un Data Scientist?

Un ingeniero de datos construye los sistemas por los que llegan los datos. Arma los procesos que los recogen de diferentes fuentes, los limpian y los cargan en bases de datos, para que analistas y científicos trabajen con información confiable.

Desafíos de la profesión de analista de datos

Un buen analista no solo recopila datos, sino que también comprende para qué lo está haciendo. Su trabajo es proporcionar no solo gráficos, sino lo que viene después de ellos. Los insights, destellos de iluminación que impulsan el negocio hacia adelante. Sin insights, los gráficos son solo imágenes bonitas.

Para aprender esto, no es suficiente tomar cursos. Es necesario adquirir experiencia, aprender a sumergirse profundamente en el negocio y saber trabajar consigo mismo, evitando generalizaciones simples, conclusiones fáciles y soluciones superficiales. Solo entonces realmente se puede convertir en un experto: valioso, competitivo y demandado.

Nikolay Golov, Jefe de Ingeniería de Datos en ManyChat, sobre la profesión de analista de datos

A primera vista, un analista se parece a un operador de una máquina. Su tarea principal es tomar mediciones objetivas y transmitirlas a los gerentes para la toma de decisiones. Pero a diferencia de un operador, el analista no lo hace mecánicamente, sino reflexivamente, comprendiendo claramente para qué se necesita y cómo los datos ayudarán al negocio.

Es muy importante visualizar la información correctamente para que, al mirar un gráfico, se pueda tomar una decisión fácilmente: desarrollar una dirección, enfocarse en un producto, cerrar una sucursal o prepararse para una crisis.

Esta profesión tiene muchas áreas de aplicación y los especialistas tienen muchas oportunidades de crecimiento y desarrollo. Si un analista sabe cómo trabajar con bases de datos y herramientas de visualización, puede ser colocado medio escalón por debajo de un desarrollador en términos de salario. Y si conoce Python y sabe trabajar con modelos, tal vez incluso un escalón por encima.

Sin embargo, para trabajar en las tareas principales, no es necesario sumergirse profundamente en la programación y el trabajo con modelos. A diferencia de un científico de datos, trabajar con modelos no es una obligación para un analista de datos, sino una opción agradable. Aunque muchos aprovechan esta opción. Ahora hay muchas bibliotecas de modelos listos para usar, por lo que el aprendizaje automático se está utilizando gradualmente incluso en tareas rutinarias como clasificación, pruebas A/B y pronósticos. Por lo tanto, se puede desarrollar y construir una carrera en cualquier dirección.

Preguntas frecuentes

¿Qué hace un analista de datos?

Recopila, limpia e interpreta datos para responder preguntas del negocio y presenta los resultados en informes y tableros.

¿Qué estudiar para ser analista de datos?

Hojas de cálculo, SQL, una herramienta de BI, estadística básica y, después, Python. No hace falta un título universitario específico. Muchos analistas vienen de otras áreas.

¿Necesito saber programar?

Para empezar bastan SQL y las hojas de cálculo. Python da ventaja, y en muchos puestos junior no es obligatorio.

¿Es lo mismo analista de datos que científico de datos?

No. El analista explica lo que ocurrió con los datos. El científico construye modelos para predecir lo que ocurrirá.

¿Se puede trabajar como analista de datos sin experiencia?

Sí, en puestos junior, con un portafolio de proyectos propios y conocimientos de SQL, hojas de cálculo y visualización.

¿Cuánto gana un analista de datos junior?

Según las estimaciones de la tabla de salarios, de 970 a 2.100 dólares al mes en México y de 1.000 a 1.700 dólares en Colombia. El monto depende de la ciudad, de la empresa y de tu experiencia previa.

¿Qué herramienta aprender primero?

Excel o Google Sheets. Después SQL, una de las habilidades que más aparecen en las ofertas para junior.

¿La inteligencia artificial reemplazará a los analistas de datos?

La IA ya forma parte del trabajo. Escribe consultas, sugiere gráficos y resume textos. Las empresas siguen necesitando a alguien que haga las preguntas correctas, revise los resultados y explique qué significan para el negocio.

Qué leer, ver y escuchar para el futuro analista de datos

Para comenzar a aprender como analista de datos, realmente no se necesitan conocimientos o habilidades especiales. Pero puedes prepararte de antemano para que el proceso de inmersión sea más fácil: leer libros, aprender sobre las peculiaridades de la profesión y comprender los términos básicos. Aquí hay algunos libros, cursos y videos que pueden ayudarte:

Libros:

• "Python y análisis de datos" por Wes McKinney
• "Habla en el lenguaje de los diagramas" por Gene Zelazny
• "Estadística para todos" por Sarah Boslaugh

Curso:

• Colección de cursos sobre Microsoft Power BI

Conferencias y videos:

• Predictive Modelling Techniques (inglés)
• Data Science Tutorial for Beginners - 1 (inglés)

Cursos de Códica:

• Fundamentos de SQL
• Diseño de bases de datos
• Fundamentos de Python