Data Analyst
Make sense of data and help teams decide what to do
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Dos minutos antes de dedicarle meses
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Marca las que son ciertas para ti.
Habilidades que te llevarás
Trabajos a los que lleva
- Data Analyst
- Business Analyst
- Marketing Analyst
- Reporting Analyst
Antes de empezar
- ✓ Comfort with spreadsheets
- ✓ Basic math skills
30 misiones hasta Data Analyst
5 mundos, 30 misiones. Toca cualquier círculo para abrirlo; el que brilla es el siguiente.
Most analysts start here, and so should you.
SQL shows up in almost every data analyst job posting.
Turn your data into dashboards people can actually read.
Add Python and statistics to your toolkit.
Assemble a few projects that show what you can do.
Más sobre esta carrera
Sobre el trabajo, el salario donde vives, preguntas frecuentes y a dónde puede llevarte esta carrera después.
Sobre el trabajo
Qué harías
- Elaborar informes estándar o personalizados que resumen datos de negocio, financieros o económicos
- Crear y mantener paneles, bases de datos y otras herramientas de inteligencia de negocio
- Recopilar datos de informes sectoriales, información pública y otras fuentes
- Detectar tendencias del sector o regionales relevantes para la estrategia
- Reunir datos de tendencias para respaldar recomendaciones de acción
Dónde trabajarías
- Empresas de servicios profesionales, científicos y técnicos
- Empresas de finanzas y seguros
Todos los pasos completos
El texto completo de cada paso, para leer o imprimir. Avanza por ellos en el viaje de arriba.
Excel & Spreadsheets 6 pasos
Learn formulas, functions (VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP)
Learn formulas, functions (VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP)
Abrir este paso ↑Get comfortable with pivot tables & charts
Get comfortable with pivot tables & charts
Abrir este paso ↑Learn data cleaning techniques
Learn data cleaning techniques
Abrir este paso ↑Practice organizing messy, raw data into analytical tables
Practice organizing messy, raw data into analytical tables
Abrir este paso ↑Learn to document logic inside the spreadsheet for future updates
Learn to document logic inside the spreadsheet for future updates
Abrir este paso ↑Build a dashboard from a real dataset
Build a dashboard from a real dataset
Abrir este paso ↑
SQL & Databases 6 pasos
Learn SELECT, WHERE, ORDER BY & basic queries
Learn SELECT, WHERE, ORDER BY & basic queries
Abrir este paso ↑Practice JOINs and subqueries
Practice JOINs and subqueries
Abrir este paso ↑Learn aggregation (GROUP BY, HAVING)
Learn aggregation (GROUP BY, HAVING)
Abrir este paso ↑Understand window functions (ROW_NUMBER, RANK, SUM OVER)
Understand window functions (ROW_NUMBER, RANK, SUM OVER)
Abrir este paso ↑Learn Common Table Expressions (CTEs) for readable multi-step queries
Learn Common Table Expressions (CTEs) for readable multi-step queries
Abrir este paso ↑Practice on real databases — solve 50+ SQL problems
Practice on real databases — solve 50+ SQL problems
Abrir este paso ↑
Data Visualization 6 pasos
Learn Tableau or Power BI basics
Learn Tableau or Power BI basics
Abrir este paso ↑Understand chart types & when to use each
Understand chart types & when to use each
Abrir este paso ↑Build interactive dashboards
Build interactive dashboards
Abrir este paso ↑Learn how to format tooltips and filters for non-technical users
Learn how to format tooltips and filters for non-technical users
Abrir este paso ↑Publish and share your dashboards on public portfolios
Publish and share your dashboards on public portfolios
Abrir este paso ↑Practice telling a story with data
Practice telling a story with data
Abrir este paso ↑
Python & Statistics 6 pasos
Learn Python basics (pandas, numpy)
Learn Python basics (pandas, numpy)
Abrir este paso ↑Understand descriptive statistics & probability
Understand descriptive statistics & probability
Abrir este paso ↑Understand hypothesis testing (p-values, t-tests, confidence intervals)
Understand hypothesis testing (p-values, t-tests, confidence intervals)
Abrir este paso ↑Learn to scrape basic data using requests and BeautifulSoup
Learn to scrape basic data using requests and BeautifulSoup
Abrir este paso ↑Learn A/B testing fundamentals
Learn A/B testing fundamentals
Abrir este paso ↑Build a complete analysis project end-to-end
Build a complete analysis project end-to-end
Abrir este paso ↑
Portfolio & Job Hunt 6 pasos
Create 3 data projects with clear write-ups
Create 3 data projects with clear write-ups
Abrir este paso ↑Publish on GitHub & Kaggle
Publish on GitHub & Kaggle
Abrir este paso ↑Write a data-driven blog post or LinkedIn article
Write a data-driven blog post or LinkedIn article
Abrir este paso ↑Tailor your resume bullets to show business impact, not just tools used
Tailor your resume bullets to show business impact, not just tools used
Abrir este paso ↑Do mock interviews focusing on explaining technical analysis to non-technical stakeholders
Do mock interviews focusing on explaining technical analysis to non-technical stakeholders
Abrir este paso ↑Apply to analyst roles across industries
Apply to analyst roles across industries
Abrir este paso ↑
Preguntas frecuentes sobre Data Analyst
Respuestas claras sobre salarios, duración y metodología.
¿Cuánto se tarda en ser Data Analyst?
Esta ruta estima 5–9 months. Tiene 5 fases y 30 pasos, desde «Excel & Spreadsheets» hasta «Portfolio & Job Hunt».
¿Cómo llego a ser Data Analyst?
Sigue las 5 fases en orden, empezando por la fase 1, «Excel & Spreadsheets». Tu primera tarea: Learn formulas, functions (VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP)
¿Cuánto gana un Data Analyst?
El sueldo depende del país. El recuadro de salario de esta página muestra la estimación de DraftMyCareer, en moneda local, para el país elegido en el menú.
¿Qué necesito antes de empezar?
Esta ruta indica: Comfort with spreadsheets; Basic math skills.
¿Qué habilidades necesita un Data Analyst?
Esta ruta cubre: SQL, Excel, Python, Data Visualization, Statistics, Communication.
Cambiar de carrera: caminos desde y hacia este rol
Ver todos los cambios →Próximos pasos y cambios laterales desde este rol
- Data Scientist
Transition from backward-looking reporting to forward-looking predictive modeling and algorithmic decision-making.
⏱ 4–7 months🧭 ModerateLo que aprenderíasAdvanced Python (Scikit-Learn, SciPy) · Statistical Modeling & Probability · Machine Learning Algorithms
Ver plan paso a paso
- Month 1–2: Advanced Statistical Inference Master probability distributions, regression diagnostics, and experimental A/B testing.
- Month 3–4: Core Machine Learning Build predictive supervised and unsupervised models with feature selection in Python.
- Month 5–7: Real-world Modeling Projects Develop end-to-end churn prediction, recommendation systems, and model interpretability (SHAP).
- AI & ML Engineer
Step into the highest-growth tech domain building transformative AI agents and intelligent systems.
⏱ 6–9 months🧭 ChallengingLo que aprenderíasDeep Learning (PyTorch) · Natural Language Processing & LLMs · FastAPI & Microservices
Ver plan paso a paso
- Month 1–2: Software Engineering & Python Learn OOP, algorithms, asynchronous programming, and clean code principles.
- Month 3–4: Deep Learning Foundations Study neural network architectures, backpropagation, and PyTorch tensors.
- Month 5–7: LLM System Architecture Construct production RAG architectures, model fine-tuning, and semantic search APIs.
- Month 8+: MLOps & Deployment Automate model registry, tracking (MLflow), and inference pipelines on GPU clusters.
Cómo llegar a este rol desde otros perfiles
- Desde: Digital Marketer
Technical data analysts enjoy stronger job security, clear career advancement into data science, and analytical mastery.
⏱ 3–5 months🧭 Beginner-FriendlyLo que ya sabesGoogle Analytics / GA4 · Conversion metrics & ROI analysis · Spreadsheet modeling
Ver plan paso a paso
- Month 1–2: Advanced SQL Mastery Practice complex aggregation, window functions, and subqueries on business datasets.
- Month 2–3: BI Visualization Dashboards Design automated executive dashboards tracking sales, retention, and funnel drop-off.
- Month 4–5: Python Data Wrangling Automate marketing data extraction via APIs and perform statistical correlations.