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Descripción del puesto

Analista de Datos H/M

Resumen del perfil

El Analista de Datos es un perfil clave en la estrategia digital de cualquier empresa. Su labor consiste en recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos con el objetivo de generar valor y apoyar la toma de decisiones. Este profesional trabaja habitualmente bajo la dirección de un Data Team Manager, Chief Data Officer o Director de Datos, y puede aspirar a estos puestos a lo largo de su carrera.

El trabajo de un Analista de Datos abarca desde la creación de tableros de control (dashboards) hasta estudios estadísticos avanzados. Utiliza herramientas de análisis y software especializado para ofrecer una visión clara del rendimiento de la empresa y proponer soluciones basadas en datos. Se trata de un perfil técnico con gran proyección en entornos de Big Data, tecnología, marketing, ventas y negocio.

 

Títulos alternativos

  • Data Manager
  • Data Miner
  • Analista Dataminer
  • Consultor Datamining
  • Responsable de Proyectos Datamining

Calculadora Salarial

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Missions principales

Responsabilidades principales

Extraer, depurar y estructurar datos a partir de APIs, sitios web o bases de datos internas. Establecer reglas de gestión para la limpieza y organización de datos, asegurando su calidad en todo momento. Diseñar especificaciones para automatizar procesos en coordinación con equipos de IT o gestión de proyectos.

Analizar datos complejos, detectar correlaciones, patrones, valores atípicos y variables clave. Crear tableros de control e informes automatizados para diversas áreas del negocio. Aplicar modelos estadísticos, pruebas y métodos de predicción.

Participar en workshops con equipos internos y externos para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas. Comunicar resultados y recomendaciones utilizando herramientas de visualización de datos.

Presentar informes a la dirección y proponer mejoras basadas en evidencia analítica. Investigar nuevas tecnologías, técnicas y herramientas de análisis para mantener la innovación dentro del equipo de datos.

Competencias

 

  • Dominio de herramientas como Web Analytics, Excel, Power BI, Tableau, QlikView, VBA, SAS, entre otros.
  • Manejo de lenguajes de programación como Python, R, Java, Scala, Julia o C++.
  • Conocimiento en gestión de bases de datos: SQL, NoSQL, etc.
  • Experiencia en métodos estadísticos como regresiones, random forest, segmentación, etc.
  • Uso fluido de sistemas operativos como Windows o Unix.
  • Inglés fluido, especialmente útil para el manejo de software y documentación técnica.
Missions principales

Formación académica y capacitación

  • Grado o Máster en Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería en Sistemas, Matemáticas o Informática.
  • Título de Ingeniería con especialización en Big Data, Economía Cuantitativa o Marketing Analítico.
  • Máster en Inteligencia Artificial, Big Data o Megadata.
  • Programas híbridos o escuelas de negocio con doble titulación en Business & Data Science.
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