La analítica de datos se ha convertido en una parte importante de la actividad empresarial: las organizaciones utilizan los datos para conocer a sus clientes, supervisar su rendimiento, mejorar sus procesos y respaldar la toma de decisiones. Como consecuencia, cada vez se espera más de los profesionales que demuestren tanto conocimientos analíticos como competencias técnicas prácticas.
Las certificaciones en analítica de datos pueden ofrecer una formación estructurada y una forma de acreditar conocimientos en ámbitos como el análisis de datos, la visualización, las bases de datos, la estadística y la inteligencia de negocio. Van desde programas de nivel inicial pensados para quienes se incorporan al sector hasta credenciales especializadas centradas en tecnologías concretas.
Sin embargo, la certificación es solo una parte del desarrollo profesional. El valor de una credencial depende de las competencias que abarca, las herramientas que enseña, la experiencia previa del candidato y su grado de adecuación al tipo de trabajo que desea desempeñar.
¿Qué es una certificación en analítica de datos?
Una certificación en analítica de datos es una credencial profesional que se obtiene tras completar un curso, una evaluación, un examen o una combinación de requisitos.
Las certificaciones pueden ofrecerlas empresas tecnológicas, organizaciones profesionales, proveedores de formación e instituciones educativas. Algunas se centran en competencias analíticas generales, mientras que otras validan el conocimiento de una plataforma específica.
Por ejemplo, la certificación Power BI Data Analyst de Microsoft evalúa las competencias relacionadas con la preparación, el modelado, la visualización, el análisis, la gestión y la protección de datos en Power BI.
Esto significa que los profesionales deberían examinar qué mide realmente una certificación, en lugar de valorar las credenciales solo por su nombre.
Competencias habituales que abarcan las certificaciones en analítica de datos
El contenido varía de un programa a otro, pero hay varias competencias técnicas y analíticas que aparecen con frecuencia.
Preparación de datos
Los analistas de datos a menudo necesitan limpiar, transformar y organizar la información antes de analizarla. Los programas de certificación pueden abarcar métodos para detectar valores ausentes, corregir datos incoherentes, combinar conjuntos de datos y preparar la información para la elaboración de informes.
SQL y bases de datos
SQL se utiliza ampliamente para consultar y manipular la información almacenada en bases de datos relacionales. Los programas de analítica de nivel inicial pueden introducir SQL, mientras que las certificaciones más avanzadas pueden exigir a los candidatos demostrar competencias prácticas en la elaboración de consultas.
Visualización de datos
Los profesionales de la analítica necesitan comunicar sus conclusiones con claridad. Por ello, los programas de certificación pueden incluir gráficos, paneles, narrativa visual y técnicas para presentar resultados analíticos a públicos técnicos y no técnicos.
Estadística
Los conceptos estadísticos pueden ayudar a los profesionales a interpretar datos, identificar patrones, evaluar relaciones y comprender la incertidumbre. Según la certificación, los temas pueden ir desde la estadística descriptiva hasta la regresión y las técnicas predictivas.
Herramientas de inteligencia de negocio
Algunas certificaciones se construyen en torno a plataformas específicas de inteligencia de negocio. Microsoft Power BI y Tableau, por ejemplo, ofrecen credenciales relacionadas con la visualización de datos y la analítica.
La cartera de certificaciones de Tableau incluye la credencial Salesforce Certified Tableau Data Analyst, así como certificaciones sobre fundamentos, administración, consultoría y arquitectura de Tableau.
Tipos de certificaciones en analítica de datos
En general, las certificaciones en analítica pueden dividirse en varias categorías.
Las certificaciones de base están pensadas para quienes desarrollan conocimientos básicos de analítica. Pueden abarcar hojas de cálculo, SQL, limpieza de datos, visualización y conceptos analíticos introductorios.
Las certificaciones específicas de una plataforma validan competencias en el uso de una tecnología concreta. Algunos ejemplos son las certificaciones de Power BI y Tableau.
Las certificaciones de analítica avanzada pueden abarcar estadística, Python, aprendizaje automático, modelado predictivo u otras materias técnicas.
Las certificaciones orientadas al negocio ponen el acento en la aplicación de la analítica a ámbitos como las finanzas, el marketing, las operaciones o la gestión.
La categoría adecuada depende del nivel de competencias actual del profesional y de su orientación profesional.
Opciones de certificación populares
Varios programas conocidos ofrecen enfoques distintos de la formación en analítica.
Google Data Analytics Certificate
El Google Data Analytics Certificate está pensado para quienes desarrollan competencias básicas de analítica de datos. Según Google, el programa abarca áreas como el análisis y la visualización de datos e introduce herramientas como las hojas de cálculo, SQL, R y Tableau. El programa se imparte en línea y está diseñado para completarse al ritmo de cada estudiante.
Microsoft Power BI Data Analyst Associate
La certificación Power BI Data Analyst Associate de Microsoft es una credencial de nivel intermedio centrada en Power BI. El examen actual evalúa cuatro áreas principales: preparación de datos, modelado de datos, visualización y análisis de datos, y gestión y protección de Power BI.
La guía de estudio de Microsoft también señala Power Query y Data Analysis Expressions (DAX) como competencias importantes para este puesto.
Tableau Data Analyst
La certificación Salesforce Certified Tableau Data Analyst se centra en el trabajo analítico con Tableau. Es una de las varias credenciales de Tableau disponibles a través del programa de certificación de Salesforce.
Credenciales de analítica de datos de IBM
IBM también ofrece itinerarios de aprendizaje y credenciales profesionales en analítica de datos que abarcan temas como el análisis de datos, la visualización, Python, SQL y tecnologías afines. Estos programas pueden proporcionar un aprendizaje estructurado a profesionales que desarrollan competencias técnicas de analítica.
Cómo elegir una certificación en analítica de datos
Los profesionales deberían partir de la orientación profesional a la que aspiran, en lugar de elegir una certificación simplemente porque es popular.
Quien busca un puesto en inteligencia de negocio puede beneficiarse de una certificación específica de una plataforma, como Power BI o Tableau. Quien se incorpora a la analítica sin experiencia técnica previa puede preferir un programa de base más amplio.
Otros factores que conviene tener en cuenta son:
- Nivel de competencias actual: ¿se ajusta el programa a los conocimientos existentes?
- Plan de estudios: ¿enseña métodos y herramientas analíticas relevantes?
- Evaluación: ¿hay un examen, un proyecto práctico o ambos?
- Tecnología: ¿son relevantes las herramientas de la certificación para el entorno laboral previsto?
- Costo: ¿cuáles son los costos del curso, el examen, la renovación y la preparación?
- Requisitos de renovación: ¿caduca la credencial o requiere renovación periódica?
- Experiencia práctica: ¿incluye el programa proyectos que puedan servir de ejemplos para un portafolio?
Revisar los requisitos oficiales de la certificación es especialmente importante, ya que los objetivos de los exámenes y las tecnologías pueden cambiar con el tiempo.
Certificación frente a titulación universitaria
Una certificación y una titulación universitaria cumplen funciones distintas.
Una titulación suele ofrecer una formación académica más amplia a lo largo de un periodo más largo. Un grado en analítica de datos puede incluir estadística, programación, bases de datos, métodos de investigación, asignaturas de empresa y una teoría analítica más amplia.
Una certificación suele ser más específica y puede centrarse en un conjunto concreto de competencias, una tecnología o un puesto profesional.
Para algunos profesionales, la certificación puede complementar una titulación existente al acreditar experiencia con una plataforma de analítica concreta. Para otros, un programa formativo más amplio puede ser más adecuado cuando cambian de carrera o están construyendo sus conocimientos básicos.
¿Ayudan las certificaciones a hacer carrera en analítica de datos?
Una certificación puede acreditar un aprendizaje estructurado y la familiaridad con determinadas herramientas, pero no sustituye a la experiencia práctica.
Los empleadores también pueden valorar la formación, la experiencia laboral previa, las competencias técnicas, la capacidad de comunicación y la experiencia en proyectos. La U.S. Bureau of Labor Statistics señala que los científicos de datos suelen necesitar al menos una licenciatura, y que algunos empleadores exigen o prefieren estudios de posgrado. La BLS también identifica las competencias analíticas, informáticas, comunicativas, matemáticas y de resolución de problemas como cualidades importantes para esta ocupación.
Por este motivo, los profesionales pueden reforzar una certificación creando un portafolio de proyectos. Algunos ejemplos serían analizar un conjunto de datos público, crear un panel de negocio, escribir consultas SQL o elaborar un informe que explique conclusiones analíticas.
Cómo elaborar un plan de certificación
Los profesionales no necesitan obligatoriamente varias certificaciones. Un enfoque específico puede resultar más práctico.
Una progresión básica podría incluir:
- 1Aprender los conceptos fundamentales de la analítica.
- 2Desarrollar competencias en SQL, hojas de cálculo y visualización.
- 3Elegir una plataforma o especialización relevante para el puesto al que se aspira.
- 4Completar una certificación o una evaluación formal.
- 5Crear proyectos prácticos con conjuntos de datos reales o públicos.
- 6Seguir desarrollando competencias a medida que cambian las herramientas y los métodos analíticos.
Quienes ya trabajan en analítica pueden, en cambio, identificar una carencia concreta de competencias y elegir una certificación que la cubra.
Reflexiones finales
Las certificaciones en analítica de datos pueden ofrecer un aprendizaje estructurado y acreditar conocimientos de herramientas y métodos analíticos. Su utilidad depende del contenido de la credencial, los requisitos de evaluación, su relevancia para el puesto objetivo y la experiencia previa del profesional.
En lugar de acumular certificaciones sin un propósito claro, los profesionales pueden centrarse en credenciales que complementen sus objetivos profesionales y sus competencias prácticas. Combinar la certificación con SQL, estadística, visualización, conocimiento del negocio y proyectos prácticos puede aportar una base más amplia para trabajar con datos.
A medida que las tecnologías de analítica siguen evolucionando, los profesionales también deberían entender la certificación como parte de un aprendizaje continuo y no como un sustituto puntual de la experiencia práctica.
Referencias
- Google. "Google Career Certificate in Data Analytics."
- Microsoft. "Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate."
- Microsoft Learn. "Study Guide for Exam PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst."
- Tableau. "Tableau Certification."
- IBM. "Data Analyst Professional Certificate."
- U.S. Bureau of Labor Statistics. "Data Scientists."