Los analistas de datos con la inteligencia artificial son los mismo profesionales de siempre, pero con una herramienta que potencia mucho su trabajo, y al contrario de lo que muchos puedan pensar, no van a ser sustituidos por robots ni nada parecido.
De hecho, de entre los trabajos que se están creando con la llegada de la IA, algunos lógicamente son nuevos, pero otros, como en el caso de los analistas de datos con la inteligencia artificial, son en realidad especializaciones, que siguen teniendo la misma función, pero que utilizan la automatización para aumentar su rendimiento.
Por eso, en este artículo, vamos a analizar qué es un analista de datos, y por supuesto, cuál es su formación base, además de por qué necesita aprender sobre IA para mantenerse en el mercado y para mejorar su salario.
¿Qué es un analista de datos?
El analista de datos es un profesional que examina grandes volúmenes de información para revelar tendencias, patrones y correlaciones que facilitan el desarrollo de las estrategias empresariales.
Esa labor requiere de la implementación de flujos que aseguren la obtención de fuentes confiables y la depuración de registros duplicados, o erróneos, antes de cualquier exploración cuantitativa.
A partir de la aplicación de técnicas de consulta en bases relacionales, o de sistemas de archivos masivos, el analista consigue establecer los cimientos de un modelo descriptivo que sirva como base para posteriores interpretaciones y comparaciones.
La fase de preparación de la información implica la extracción, así como la transformación y la carga de datos provenientes de sistemas internos, proveedores externos, o APIs de terceros.
Durante ese proceso, el especialista maneja estructuras heterogéneas con herramientas de ‘scripting’, de modo que cada campo adquiera consistencia semántica y tipológica. Al mismo tiempo, introduce controles de integridad que previenen sesgos derivados de registros faltantes, y permite mantener un catálogo de definiciones homogéneo para todo el equipo.
¿Cuál es la formación de un analista de datos?
La formación para desempeñar el papel de analista de datos parte de la adquisición de una base académica en disciplinas cuantitativas y de programación que permitan comprender con profundidad las técnicas de tratamiento de la información.
En las facultades de ingeniería informática, o en los grados en matemáticas y estadística, se incorporan asignaturas dedicadas a la teoría de la probabilidad y a la estadística inferencial, en las que el estudiante aprende a modelar comportamientos aleatorios y a validar hipótesis mediante métodos numéricos.
Al mismo tiempo, esas carreras integran materias de estructuras de datos y de algoritmos que enseñan a organizar la información en memoria y a recorrerla de forma óptima, conocimientos que el analista aplica al diseñar consultas en bases relacionales y al extraer tablas concretas con el uso de SQL.
Los lenguajes de programación más utilizados serían Python y SQL y, su estudio estaría complementado con la introducción a bloques de código y visualizaciones interactivas. También, se dedica tiempo a bases de datos no relacionales en las que se explora esquemas flexibles que facilitan la gestión de datos semiestructurados.
En este profesión, también hay muchos economistas, que si bien tendrían más dificultad con el tema de programación y necesitarían de una formación adicional, están muy acostumbrados al manejo de estadísticas y saben más sobre cómo aplicar la información a los estudios de mercado.
La primera experiencia práctica surge normalmente mediante prácticas de empresa, o proyectos finales, en los que el futuro analista trabaja en automatizar la recolección de datos desde APIs o archivos masivos y documenta cada paso del proceso.
¿El trabajo de los analistas de datos será reemplazado con la inteligencia artificial?
La presencia de sistemas de inteligencia artificial ha acelerado la ejecución de tareas repetitivas en el análisis de datos, pero no ha sustituido la necesidad de criterio humano para definir objetivos y cuestionar resultados.
Por lo tanto, el analista de datos conserva la responsabilidad de interpretar patrones complejos dentro de un marco ético y de negocio que vaya mucho más allá del rendimiento que pueden tener los algoritmos.
De esta forma, el reskilling tecnológico de este sector, pasa por incorporar herramientas de inteligencia artificial, como podrían ser los asistentes de generación de código y los generadores de visualizaciones, para reforzar la colaboración entre las capacidades humanas y las digitales.
Gracias a la automatización que logra la IA, el analista de datos frecuentemente dedica gran parte de su jornada a depurar registros y a normalizar formatos que la IA puede ejecutar con rapidez mediante algoritmos de detección de inconsistencias.
De hecho, la integración de plataformas de ‘machine learning’ en la nube permite que la limpieza de datos se realice mediante canalizaciones automatizadas, reduciendo los errores manuales y acelerando la disponibilidad de conjuntos para su exploración.
¿Por qué es tan importante para un analista de datos formarse en inteligencia artificial?
La formación en inteligencia artificial amplía el repertorio de métodos analíticos al incorporar algoritmos de aprendizaje profundo en procesos de depuración de información, además de que el dominio de técnicas de ‘machine learning’ eleva la precisión de los modelos predictivos más allá de los métodos estadísticos tradicionales.
Por supuesto, con la alta demanda de trabajadores expertos en IA, la especialización en sistemas automatizados eleva la demanda de analistas capaces de implementar modelos predictivos en todo tipo de sectores, y el valor atribuido a quienes combinan análisis de datos con estas nuevas tecnologías se refleja en rangos salariales superiores a los de perfiles puramente analíticos.
La verdad es que con la revolución de la inteligencia artificial en el mercado laboral, se puede ver una clara preferencia por aquellos candidatos certificados en ciencia de datos que tienen un perfil enfocado a las herramientas de IA.
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