{"id":180410,"date":"2025-06-23T07:30:00","date_gmt":"2025-06-23T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=180410"},"modified":"2025-06-20T10:22:05","modified_gmt":"2025-06-20T09:22:05","slug":"7-herramientas-para-analista-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/7-herramientas-para-analista-de-datos","title":{"rendered":"7 herramientas imprescindibles para un analista de datos"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180410\" class=\"elementor elementor-180410\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93be064 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"93be064\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d4dca3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d4dca3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Le m\u00e9tier de Data Analyst repose sur l\u2019exploitation efficace des donn\u00e9es pour en extraire des informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour y parvenir, il est essentiel de ma\u00eetriser un certain nombre d\u2019outils qui couvrent les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du cycle d\u2019analyse (ou pipeline) : extraction, exploration, transformation, visualisation, et partage.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bb3ae2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bb3ae2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En este art\u00edculo, te presentamos 7 categor\u00edas de herramientas esenciales para los <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/habilidades-analista-de-datos-todo-sobre\"><span style=\"font-weight: 400;\">data analysts<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, junto con una alternativa para cada una, dependiendo de los contextos o preferencias. Ya sea que est\u00e9s trabajando o en transici\u00f3n, este recorrido te asistir\u00e1 en estructurar tu caja de herramientas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f0b845 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1f0b845\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c83b2d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5c83b2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">1. Lenguaje de programaci\u00f3n: Python (principal) y R (alternativo)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-381da8f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"381da8f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Todo Data Analyst que se precie comienza por elegir su lenguaje preferido. <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"><span style=\"font-weight: 400;\">Python es hoy el favorito en el \u00e1mbito de los datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">: es un lenguaje de uso general que muchos Data Analysts (y otros) emplean habitualmente. Gracias a su sintaxis clara y legible, Python es famoso por ser <\/span><b>f\u00e1cil de aprender y muy vers\u00e1til<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En especial, posee un ecosistema vasto de bibliotecas (pandas para la manipulaci\u00f3n, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/numpy-la-biblioteca-python\"><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \/ SciPy para c\u00e1lculos, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python\"><span style=\"font-weight: 400;\">scikit-learn<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para el ML, etc.), lo que lo hace ideal para (casi) todas las tareas de un Data Analyst. Es un poco la navaja suiza de los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Python tambi\u00e9n ofrece Jupyter Notebook (y su versi\u00f3n m\u00e1s avanzada JupyterLab) que es sin duda el notebook m\u00e1s famoso. Es una aplicaci\u00f3n web de c\u00f3digo abierto que permite <\/span><b>combinar c\u00f3digo, visualizaciones, ecuaciones matem\u00e1ticas y texto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en un solo documento. As\u00ed se puede escribir c\u00f3digo Python, ver inmediatamente el resultado gr\u00e1fico que se presenta en la p\u00e1gina, agregar anotaciones en medio de las celdas y guardar todo en un solo archivo <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">.ipynb<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> y exportarlo en diversos formatos (pdf, docx, html&#8230;). Jupyter soporta <\/span><b>m\u00e1s de 40 lenguajes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (con \u00e9nfasis en Python) y se usa tanto para prototipado r\u00e1pido como para presentaciones de resultados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Como alternativa, se piensa enseguida en R, cuya popularidad sigue siendo fuerte en la comunidad de datos. Con sus paquetes del <\/span><b>tidyverse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (dplyr, ggplot2, etc.), R sobresale en el an\u00e1lisis estad\u00edstico y la creaci\u00f3n de gr\u00e1ficos de calidad. R puede ser preferido si trabajas en un entorno muy centrado en estad\u00edsticas (universidad, investigaci\u00f3n) o si tu equipo ya domina este lenguaje. En resumen, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-o-r-que-elegir\"><span style=\"font-weight: 400;\">Python y R<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> a menudo se comparan: <\/span><b>Python domina<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> frecuentemente en la empresa (<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\">ML<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, automatizaci\u00f3n, big data), mientras que <\/span><b>R brilla en an\u00e1lisis puro y visualizaci\u00f3n refinada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-038f1ec elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"038f1ec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s sobre Python<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d24f7e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4d24f7e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b37053 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6b37053\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">2. Herramienta de visualizaci\u00f3n de datos (dataviz): Matplotlib (principal) y ggplot2 (alternativo)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-957bcd6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"957bcd6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez listos el c\u00f3digo y los datos, es necesario poder visualizar los resultados. En Python, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-matplotlib-2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Matplotlib<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es la biblioteca est\u00e1ndar para visualizaci\u00f3n (2D). Permite crear <\/span><b>todo tipo de gr\u00e1ficos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (curvas, histogramas, barras, nubes de puntos, etc.) con un control detallado sobre su apariencia (t\u00edtulos, leyendas, colores). Por ejemplo, Matplotlib produce <\/span><b>gr\u00e1ficos de calidad en todos los formatos y entornos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En la pr\u00e1ctica, se usa frecuentemente a trav\u00e9s de su interfaz <\/span><b>pyplot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para montar r\u00e1pidamente un gr\u00e1fico lineal de la evoluci\u00f3n de ventas a lo largo del tiempo, o un histograma de la distribuci\u00f3n de una variable. Para visuales m\u00e1s \u201cvistosos\u201d y contempor\u00e1neos en Python, tambi\u00e9n se pueden usar <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/seaborn-la-herramienta-de-data-visualization-python\"><span style=\"font-weight: 400;\">Seaborn<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y Plotly, pero Matplotlib sigue siendo la base robusta e imprescindible.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En R, la referencia es ggplot2, que sigue la famosa Grammar of Graphics. Se inicia con <\/span><b>ggplot()<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y se a\u00f1aden <\/span><b>capas de geometr\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (geom_point, geom_line, etc.), de colorizaci\u00f3n, de facetas, etc. Esto permite construir visualizaciones complejas de manera declarativa y modular. Por ejemplo, con ggplot2 se puede superponer una nube de puntos coloreada y una curva de regresi\u00f3n en unas pocas l\u00edneas, mientras se separa el mismo gr\u00e1fico para dos subgrupos con un facet. La fuerza de ggplot2 est\u00e1 en su l\u00f3gica elegante y el resultado est\u00e9tico por defecto. Existen otras herramientas como <\/span><b>Datawrapper<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para la dataviz, pero Matplotlib y ggplot2 siguen siendo las bases program\u00e1ticas preferidas por los analistas principiantes e intermedios.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4379017 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4379017\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2500\" height=\"1406\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180413\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1.png 2500w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1-1024x576.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1-768x432.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1-1536x864.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Copie-de-group-of-asia-businessman-and-businesswoman-using-2024-11-02-10-30-42-utc-1-2048x1152.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 2500px) 100vw, 2500px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-987268f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"987268f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c14bb6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8c14bb6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">3. Herramienta ETL \/ manipulaci\u00f3n de datos: Pandas (principal) y KNIME (alternativo)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7876bad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7876bad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gran parte del trabajo de un Data Analyst consiste en preparar los datos: limpiar, filtrar, transformar, agregar\u2026 Para esto, las bibliotecas de manipulaci\u00f3n de datos son nuestras aliadas. En Python, el santo grial es <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/pandas-python\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pandas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, una librer\u00eda que proporciona el tipo DataFrame, una <\/span><b>estructura de datos tabular<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eficiente, repleta de m\u00e9todos para tratar los datos: filtros, uniones (merge), ordenaci\u00f3n, groupby, pivoteo, limpieza de valores faltantes, etc. Por ejemplo, un Data Analyst puede cargar varios archivos CSV, concatenarlos, aplicar c\u00e1lculos estad\u00edsticos l\u00ednea por l\u00ednea y obtener en uno o dos comandos Python datos listos para el an\u00e1lisis. Pandas sigue siendo la herramienta de facto para la <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science\"><span style=\"font-weight: 400;\">limpieza de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> en los scripts Python.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Como alternativa (particularmente en no-code\/low-code), existen plataformas como <\/span><b>KNIME Analytics Platform<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. KNIME es un software ETL open source gratuito que funciona mediante arrastrar y soltar \u201cnodos\u201d de datos. Seg\u00fan KNIME, su plataforma asegura <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-etl\"><span style=\"font-weight: 400;\">procesos ETL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> potentes, escalables y reproducibles. Concretamente, un analista puede, sin programar, recuperar fuentes diversas (<\/span><b>Excel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>base SQL<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>API Web<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">), luego arrastrar m\u00f3dulos para filtrar, agregar, unir, limpiar y finalmente exportar a otras herramientas (por ejemplo, enviar el resultado a Power BI o una base de datos). Es muy \u00fatil para aquellos que prefieren una interfaz visual: se ve el flujo de datos como un diagrama de flujo, lo que puede hacer m\u00e1s intuitivo el tratamiento de grandes vol\u00famenes o la creaci\u00f3n de pipelines reutilizables. KNIME o herramientas como Alteryx\/Power Query pueden ser preferidos para tareas donde se desea montar r\u00e1pidamente un ETL sin escribir un c\u00f3digo extenso.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7214790 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7214790\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar el proceso ETL<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2cc46cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2cc46cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f76deff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f76deff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">4. Herramienta de dashboarding: Power BI (principal) y Tableau (alternativo)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e030127 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e030127\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al final del pipeline anal\u00edtico, a menudo se necesita presentar los resultados a trav\u00e9s de un <\/span><b>tablero de mandos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> interactivo o un informe visual. <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/power-bi-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">Microsoft Power BI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es el l\u00edder en el campo. Power BI puede conectarse directamente a <\/span><b>Excel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, Azure, <\/span><b>SQL Server<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y a muchas otras fuentes, transformando los datos a trav\u00e9s de su motor Power Query antes de mostrarlos. Seg\u00fan el famoso Gartner Magic Quadrant, Power BI es actualmente <\/span><b>la mejor de las soluciones BI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se destaca por un precio m\u00e1s accesible (incluso gratuito para peque\u00f1os vol\u00famenes) y la multiplicidad de servicios compatibles, en particular su integraci\u00f3n fluida con el ecosistema Microsoft.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una alternativa BI igualmente competente es Tableau. Fundado en 2003, se ha ganado una reputaci\u00f3n como \u201cherramienta de <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-en-visualizacion-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">visualizaci\u00f3n de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> poderosa y popular\u201d.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Su fortaleza: visualizaciones muy refinadas y funcionalidades avanzadas (c\u00e1lculos en las vistas, <\/span><b>integraci\u00f3n de IA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> reciente). Sin embargo, Tableau a menudo se considera complejo al principio y bastante costoso (sin versi\u00f3n gratuita). Se prefiere cuando se tiene un presupuesto empresarial, una necesidad de visuales profesionales muy personalizados y un p\u00fablico exigente (altos ejecutivos, clientes VIP).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38755e5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"38755e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1707\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180414\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1.jpg 2560w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/a-female-business-is-reviewing-company-financial-d-2025-01-10-06-26-54-utc-scaled-1-2048x1366.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea189e6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea189e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, Tableau ofrece <\/span><b>sofisticaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>variedad visual para BI pesada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, mientras que Power BI apuesta por la simplicidad de acceso y la integraci\u00f3n con Office 365. Ambos valen la pena seg\u00fan tu contexto: costos, competencias del equipo y restricciones t\u00e9cnicas guiar\u00e1n tu elecci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06d7e16 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"06d7e16\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dcfe48 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7dcfe48\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">5. Sistema de gesti\u00f3n de base de datos (SGBD) & SQL<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e0fe2a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e0fe2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Sistema de gesti\u00f3n de base de datos es una <\/span><b>herramienta crucial para el Data Analyst<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, permite almacenar los datos y forma la primera etapa del pipeline del Data Analyst. Sin embargo, un Data Analyst no siempre tiene el lujo de elegir la base de datos en la que trabaja (PostgreSQL, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/todo-sobre-mysql\"><span style=\"font-weight: 400;\">MySQL<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, Oracle, etc.). Por otro lado, debe absolutamente dominar el SQL. Es la clave para <\/span><b>extraer, filtrar, agregar datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la mayor\u00eda de las empresas. Incluso en entornos cloud o big data, las variantes de SQL siempre est\u00e1n presentes.<\/span><\/p><h3><b>Alternativa: SQL + ORM (v\u00eda Python o R)<\/b><\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si te sientes m\u00e1s c\u00f3modo con el c\u00f3digo, puedes usar bibliotecas como SQLAlchemy (Python) para manipular la base de datos a trav\u00e9s de c\u00f3digo en lugar de SQL puro. Pr\u00e1ctico, pero no reemplaza una verdadera comprensi\u00f3n del SQL.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a48a25e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a48a25e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Recibir formaci\u00f3n en gesti\u00f3n de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbf9f48 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cbf9f48\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63c887a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63c887a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">6. Herramienta de versionado \/ colaboraci\u00f3n: Git + GitHub<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38c25d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38c25d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, no olvidemos el aspecto de colaboraci\u00f3n y versionado. Un analista que codifica (<\/span><b>scripts Python\/R, notebooks, consultas SQL<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) necesita rastrear las modificaciones y trabajar en equipo. Git es el sistema de control de versiones est\u00e1ndar y open source. Se utiliza para seguir el historial de cada archivo de c\u00f3digo: cada commit registra un cambio, lo que permite volver atr\u00e1s en caso de problema. Git est\u00e1 dise\u00f1ado para <\/span><b>ir r\u00e1pido y manejar proyectos peque\u00f1os o muy grandes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con funcionalidades potentes (ramificaciones locales \u201cbaratas\u201d, indexaci\u00f3n, etc.). La mayor\u00eda de los Data Analysts intermedios utilizan Git desde la l\u00ednea de comandos o a trav\u00e9s de clientes gr\u00e1ficos ligeros (ej. GitHub Desktop).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobre esto se agregan plataformas colaborativas. La m\u00e1s conocida es <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-en-github\"><span style=\"font-weight: 400;\">GitHub<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, un <\/span><b>servicio web de alojamiento de c\u00f3digo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> basado en Git. GitHub se presenta como \u201cun servicio de alojamiento open source que permite a los programadores compartir el c\u00f3digo de sus proyectos y colaborar\u201d. Millones de desarrolladores lo utilizan para trabajar juntos: se crean repositories, se suben notebooks, se abren pull requests para revisar el c\u00f3digo, etc. Para un Data Analyst, <\/span><b>GitHub facilita la colaboraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (compartir sus an\u00e1lisis, recuperar los de colegas, gestionar los comentarios) y a menudo sirve como portafolio profesional.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cca92c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3cca92c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1914\" height=\"1314\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180415\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark.png 1914w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark-300x206.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark-1024x703.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark-768x527.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/screenshot-windows-dark-1536x1054.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1914px) 100vw, 1914px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-511c95e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"511c95e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49bf170 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49bf170\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">7. An\u00e1lisis r\u00e1pido y prototipado (Excel)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b9c350 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9b9c350\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<h3><b>A conocer: Excel<\/b><\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">A pesar del auge de las herramientas especializadas, Excel sigue siendo imprescindible en muchas empresas. Su r\u00e1pida adopci\u00f3n, sus funciones de c\u00e1lculo, sus tablas din\u00e1micas y sus capacidades de visualizaci\u00f3n lo convierten en una excelente herramienta para un an\u00e1lisis exploratorio r\u00e1pido, un prototipado o informes puntuales. Tambi\u00e9n suele ser el punto de entrada o salida de los datos en los flujos de trabajo empresariales.<\/span><\/p><h3><b>Alternativa: Google Sheets<\/b><\/h3><p><span style=\"font-weight: 400;\">Menos potente en grandes vol\u00famenes de datos, pero colaborativo por naturaleza y accesible en l\u00ednea. Perfecto para equipos distribuidos o para <\/span><b>compartir tablas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> simples de manera fluida. Cada vez m\u00e1s conectores y automatizaciones est\u00e1n disponibles para integrarlo a herramientas cloud o APIs.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66c0256 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"66c0256\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprenda todo sobre Excel<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f23e875 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f23e875\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73344b7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"73344b7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f100d1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0f100d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En resumen, un buen Data Analyst tiene su conjunto de herramientas bien engrasadas, tanto flexibles como complementarias. Hemos cubierto siete categor\u00edas clave:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un <\/span><b>lenguaje de programaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Python a la cabeza, R como alternativa) para orquestar los an\u00e1lisis.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>herramienta de visualizaci\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Matplotlib vs ggplot2) para explorar y presentar datos en gr\u00e1ficos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>herramienta ETL\/transformaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (pandas vs KNIME) para limpiar y preparar los datos brutos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El dominio de al menos un <\/span><b>SGBD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y SQL para almacenar e interrogar eficazmente grandes vol\u00famenes de datos estructurados.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>herramienta de dashboarding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Tableau o Power BI) para construir informes visuales impactantes.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>herramienta de versionado\/colaboraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Git\/GitHub) para versionar el c\u00f3digo y compartir con el equipo.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>herramienta de prototipado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Excel) para crear modelos y visualizaciones simples r\u00e1pidamente.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada herramienta tiene sus puntos fuertes: simplicidad, potencia, flexibilidad o costo. La idea no es dominarlas todas a fondo de una sola vez, sino conocer al menos una por categor\u00eda. Con este bagaje, un analista de nivel intermedio podr\u00e1 navegar entre proyectos y tecnolog\u00edas: tendr\u00e1 la llave adecuada para cada cerradura de datos, ya sea un peque\u00f1o script exploratorio o un <\/span><b>pipeline industrial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. As\u00ed que no dudes en probar estas herramientas, encontrar las que mejor se adapten a tu contexto y, sobre todo, mantener el <\/span><b>esp\u00edritu curioso<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (y un poco ligero) en esta aventura data!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff7a470 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ff7a470\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1777\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180416\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1.jpg 2560w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1-300x208.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1-1024x711.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1-768x533.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1-1536x1066.jpg 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/happy-project-manager-smiling-adjusting-glasses-si-2025-02-20-10-11-34-utc-scaled-1-2048x1422.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed1d003 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ed1d003\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Inscr\u00edbase en el curso de Analista de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e71a1e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6e71a1e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0fdb496 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"0fdb496\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfLenguaje de programaci\u00f3n: Python (principal) y R (alternativo)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Python es hoy el favorito en el \u00e1mbito de los datos: es un lenguaje de uso general que muchos Data Analysts emplean habitualmente.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfHerramienta de visualizaci\u00f3n de datos (dataviz): Matplotlib (principal) y ggplot2 (alternativo)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"En Python, Matplotlib es la biblioteca est\u00e1ndar para visualizaci\u00f3n (2D).\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfHerramienta ETL \/ manipulaci\u00f3n de datos: Pandas (principal) y KNIME (alternativo)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"En Python, el santo grial es Pandas, una librer\u00eda que proporciona el tipo DataFrame, una estructura de datos tabular eficiente.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfHerramienta de dashboarding: Power BI (principal) y Tableau (alternativo)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Microsoft Power BI es el l\u00edder en el campo. Power BI puede conectarse directamente a Excel, Azure, SQL Server y a muchas otras fuentes.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfSistema de gesti\u00f3n de base de datos (SGBD) & SQL?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"El Sistema de gesti\u00f3n de base de datos es una herramienta crucial para el Data Analyst, permite almacenar los datos y forma la primera etapa del pipeline.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfHerramienta de versionado \/ colaboraci\u00f3n: Git + GitHub?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Git es el sistema de control de versiones est\u00e1ndar y open source. Se utiliza para seguir el historial de cada archivo de c\u00f3digo.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfAn\u00e1lisis r\u00e1pido y prototipado (Excel)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"A pesar del auge de las herramientas especializadas, Excel sigue siendo imprescindible en muchas empresas.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le m\u00e9tier de Data Analyst repose sur l\u2019exploitation efficace des donn\u00e9es pour en extraire des informations utiles \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Pour y parvenir, il est essentiel de ma\u00eetriser un certain nombre d\u2019outils qui couvrent les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du cycle d\u2019analyse (ou pipeline) : extraction, exploration, transformation, visualisation, et partage. 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