Cómo ser analista de datos: qué estudiar, funciones y sueldo

Cada compra que hacemos con tarjeta, la reproducción de una serie, un pedido online o una visita a una página web deja datos. Para una empresa, acumular toda esa información sirve de poco si no sabe interpretarla. Ahí entra el trabajo del analista de datos. Es el profesional que transforma registros, cifras y comportamientos en información que ayuda a entender qué está ocurriendo y orienta la toma de decisiones sobre la estrategia que puede adoptar una empresa para optimizar sus recursos y aumentar sus ventas o servicios.

Pero ¿qué es un analista de datos y qué hace exactamente? ¿Hay que estudiar una carrera concreta? ¿Es necesario saber programar? ¿En qué se diferencia de un científico de datos? ¿Y cuánto cobra en España? 

Esas son algunas de las preguntas que se plantea una persona que está terminando Bachillerato o una FP Superior y se interesa por este campo. Es importante conocer primero cómo es realmente la profesión y los distintos caminos para llegar a ella, así como las diferencias significativas que existen entre trabajar como analista, científico o ingeniero de datos.

¿Qué es un analista de datos?

Un analista de datos o data analyst es el profesional encargado de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos para obtener información útil. Su trabajo permite responder preguntas concretas y ayudar a una organización a tomar decisiones basadas en evidencias.

Pensemos en una tienda online. Tiene miles de datos sobre visitas, búsquedas, compras, productos abandonados en el carrito o clientes que vuelven semanas después. Un analista puede estudiar toda esa información para saber qué productos se venden más, cuándo se producen más abandonos durante una compra o cómo cambia el comportamiento de los clientes.

El mismo principio se aplica a otros muchos ámbitos. Varios ejemplos: un club deportivo puede estudiar datos de rendimiento; una entidad financiera, analizar operaciones; una empresa industrial, detectar patrones de producción; y en marketing, su trabajo permite conocer el funcionamiento de una campaña.

Algunas de las principales funciones de estos profesionales son: 

• Extraer información de diferentes fuentes 
• Trabajar con bases de datos 
• Depurar datos
• Identificar tendencias y patrones
• Crear visualizaciones que permitan comunicar los resultados. 
• Utilizar SQL para consultar y gestionar información almacenada en bases de datos.
• Elaborar informes con los principales resultados del análisis.
• Crear visualizaciones que faciliten la interpretación de datos.
• Diseñar cuadros de mando para seguir indicaciones y resultados.

Por eso, entender qué hace un analista de datos exige mirar más allá de las hojas de cálculo. Una parte fundamental de su trabajo consiste en formular las preguntas adecuadas y explicar después qué significan los resultados.

Analista de datos, científico de datos e ingeniero de datos: diferencias

Los tres perfiles trabajan con datos y pueden compartir conocimientos y herramientas, pero su función principal no es la misma.

Las fronteras no siempre son rígidas. Dependiendo del tamaño de la empresa, un puesto puede asumir tareas propias de varios perfiles. Aun así, esta división ayuda a comprender dónde se concentra cada profesión. BBVA señala, por ejemplo, que la ingeniería de datos está más vinculada a las soluciones necesarias para gestionar, organizar y almacenar la información, mientras que la ciencia de datos incorpora técnicas más avanzadas y modelos predictivos.

¿Qué hay que estudiar para ser analista de datos?

No existe una única titulación obligatoria para convertirse en analista de datos. Es posible llegar desde la informática, las matemáticas, la estadística, determinadas ingenierías o incluso desde áreas económicas, siempre que se adquieran las competencias cuantitativas y tecnológicas necesarias.

Lo importante es que el itinerario permita aprender matemáticas y estadística, programación, bases de datos y análisis y visualización de información.

Qué Bachillerato elegir

Si ya tienes claro que quieres orientarte hacia informática, análisis de datos o ingeniería, el Bachillerato de Ciencias y Tecnología es una opción especialmente relacionada con estos estudios.

Su plan incluye Matemáticas I en primero y permite cursar materias como Tecnología e Ingeniería, Física y Química o Dibujo Técnico. En segundo curso, se puede continuar con Matemáticas II y Tecnología e Ingeniería II, entre otras asignaturas.

Elegir el Bachillerato de Ciencias y Tecnología puede proporcionar una buena base para continuar estudios relacionados con la informática y el análisis de datos, pero no es la única vía posible. También se puede llegar a este ámbito desde la Formación Profesional y continuar posteriormente los estudios universitarios, por lo que el itinerario dependerá de la formación previa y de los requisitos establecidos para cada titulación. 

Grados universitarios que te llevan al análisis de datos

Ingeniería Informática es una de las opciones más directamente relacionadas, pero no es la única. También pueden conducir hacia esta profesión grados de Matemáticas, Estadística, Física, Telecomunicaciones y otras ingenierías.

Educaweb recoge, de hecho, itinerarios procedentes de Matemáticas, Ingeniería Informática y titulaciones específicamente vinculadas con la analítica y la ciencia de datos.

La elección depende también del tipo de trabajo que te interese. Si te atraen la programación, las bases de datos, los sistemas y la inteligencia artificial, Ingeniería Informática ofrece una base tecnológica amplia. Si prefieres profundizar especialmente en modelos matemáticos y estadísticos, otras titulaciones pueden ofrecer un punto de partida diferente.

Estudiar Ingeniería Informática para ser analista de datos

Ingeniería Informática es una de las vías más relacionadas con el análisis de datos porque proporciona una base en programación, algoritmos, bases de datos, estadística e inteligencia artificial.

El Grado en Ingeniería Informática incluye varias materias directamente vinculadas con las competencias que necesita un analista de datos. Su plan de estudios incorpora Cálculo y Análisis Matemático, Estructura de Datos y Algoritmos, Métodos Matemáticos para la Estadística, Bases de Datos, Inteligencia Artificial y Minería de Datos e IA Corporativa, además de formación en programación y desarrollo de software. Esta combinación permite comprender tanto de dónde proceden los datos y cómo se almacenan como los métodos utilizados para procesarlos, analizarlos y extraer información útil.

Para alguien que todavía no quiere limitarse a una única especialidad tecnológica, una formación informática amplia permite además explorar durante los estudios otros campos como el desarrollo de software, la inteligencia artificial, los sistemas o la seguridad.

La vía de la FP

La Formación Profesional también ofrece un itinerario relacionado con el análisis de datos.

Ciclos superiores del ámbito de Informática y Comunicaciones como Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) o Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR) proporcionan conocimientos tecnológicos que pueden servir como punto de partida.

Además, el sistema de FP cuenta con el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, de 600 horas. Entre las titulaciones que permiten acceder se encuentran ASIR, DAM y DAW. Su programa aborda modelos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, programación de IA, sistemas de Big Data y Big Data aplicado. El portal oficial iLERNA incluye expresamente al analista de datos entre sus posibles salidas profesionales.

La FP y la universidad tampoco tienen por qué entenderse como caminos separados. Una persona titulada como Técnico Superior puede acceder posteriormente a estudios universitarios si cumple los requisitos para acceder desde una FP Superior, sin tener que superar la PAU y con reconocimiento de créditos de algunas asignaturas cursadas previamente.

Especializarte con un máster o posgrado en Big Data

El posgrado cobra especial sentido cuando ya se dispone de una base universitaria y se quiere profundizar en el análisis de grandes volúmenes de información, la inteligencia de negocio, las arquitecturas Big Data o las técnicas de análisis avanzado.

El Máster en Big Data tiene 60 ECTS y aborda materias como Fundamentos de los Sistemas de Big Data, Lenguajes Avanzados de Análisis Big Data, Análisis Estadístico y Visualización de Datos, Entornos y Ecosistemas de Soporte Big Data e Inteligencia de Negocio y Decisiones Estratégicas. 

Esta especialización permite avanzar desde una formación tecnológica general hacia conocimientos más específicos sobre tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, visualización, inteligencia de negocio y tecnologías Big Data.

Los titulados en Informática, Telecomunicación o Estadística tienen acceso directo, y el resto debe superar complementos formativos. 

Habilidades y herramientas de un analista de datos

Tener una titulación relacionada es solo una parte del camino. El trabajo diario requiere combinar conocimientos técnicos con capacidad para interpretar problemas y explicar resultados.

Habilidades técnicas: SQL, Python, estadística y visualización

SQL es uno de los conocimientos básicos porque permite consultar y trabajar con bases de datos relacionales. Si una empresa almacena millones de registros de clientes o ventas, el analista necesita localizar y extraer exactamente la información que requiere.

Python se utiliza para automatizar procesos y trabajar con datos mediante librerías especializadas. No todos los puestos exigen el mismo nivel de programación, pero conocer este lenguaje amplía considerablemente las posibilidades de análisis.

La estadística es otra base importante. Calcular una media es sencillo; decidir si esa media representa bien los datos, detectar relaciones engañosas o interpretar correctamente una muestra requiere conocimientos estadísticos.

A ello se suma la visualización de datos. Un análisis técnicamente impecable pierde utilidad si nadie entiende sus conclusiones. Saber elegir un gráfico, diseñar un cuadro de mando o explicar una tendencia forma parte del trabajo.

Herramientas más usadas: Excel, Power BI, Tableau

Las herramientas dependen de cada organización y puesto, pero un analista puede encontrarse habitualmente con:

No hace falta dominar todas antes de comenzar a formarse; es más útil construir una buena base en programación, bases de datos y estadística y aprender después las herramientas que requiera cada proyecto.

Habilidades personales: comunicación y pensamiento crítico

Una empresa no necesita únicamente a alguien capaz de obtener cifras, sino que necesita entender qué significan esos datos. Por eso, el pensamiento analítico, el razonamiento crítico y la comunicación son competencias importantes. El analista debe preguntarse si los datos son suficientes, si contienen errores, si una correlación realmente explica algo y qué limitaciones tiene el análisis.

También debe ser capaz de traducir resultados técnicos para personas que no trabajan con datos. Un responsable de marketing, finanzas o logística probablemente no necesite conocer el código utilizado. El resto del equipo que no tiene conocimientos técnicos necesita saber qué ha ocurrido, qué evidencias existen y hasta dónde permiten llegar las conclusiones.

Salidas profesionales del analista de datos

Los conocimientos de análisis de datos tienen aplicación en numerosas actividades porque prácticamente cualquier organización genera información susceptible de ser analizada.

Sectores que más contratan

Es posible encontrar estos perfiles en tecnología, banca y seguros, comercio electrónico, consultoría, telecomunicaciones, industria, logística, marketing, salud o deporte, entre otros ámbitos.

En España, el Observatorio de las Ocupaciones del Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) incluye a ingenieros y analistas de datos entre las ocupaciones TIC con mejores perspectivas en su informe de tendencias del mercado de trabajo. Además, el perfil de ofertas estudiado por el SEPE recoge denominaciones como Analista de Datos, Data Analyst e Ingeniero/a Big Data, lo que muestra también la variedad de nombres que pueden utilizar las empresas para puestos relacionados con este ámbito.

Cómo está cambiando la profesión con la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ya está modificando el trabajo con datos y ofrece herramientas capaces de generar código, proponer consultas SQL, resumir conjuntos de información o automatizar determinadas visualizaciones. Todas estas herramientas pueden reducir el tiempo dedicado a algunas tareas.

Sin embargo, eso no elimina la necesidad de comprender los datos. De hecho, puede aumentar la importancia de saber comprobar resultados, detectar errores, valorar la calidad de las fuentes y formular buenas preguntas.

El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum sitúa a los especialistas en Big Data entre las profesiones con mayor crecimiento porcentual esperado hasta 2030 y señala la IA y el Big Data entre las competencias cuya importancia crecerá más. El informe también prevé que el 39 % de las competencias clave de las personas trabajadoras cambien de aquí a 2030.

Para quien empieza ahora a formarse, esto apunta a una conclusión muy práctica: aprender una herramienta concreta es útil, pero entender programación, estadística, bases de datos y razonamiento analítico ofrece una base más resistente a los cambios tecnológicos.

¿Cuánto gana un analista de datos en España?

El sueldo de un analista de datos depende de la experiencia, la especialización, la empresa, el sector y la localización. Por eso, las cifras salariales deben entenderse siempre como referencias.

Según Indeed, el salario base medio de un data analyst en España, a fecha de 1 de octubre de 2026, se sitúa en 34.990 euros brutos al año de media, calculado a partir de 123 salarios publicados. La misma fuente sitúa el rango habitual observado entre 24.113 y 50.772 euros anuales.

A medida que aumenta la experiencia, también pueden cambiar las responsabilidades. Un profesional puede evolucionar hacia puestos sénior, inteligencia de negocio, ciencia de datos, ingeniería de datos, consultoría especializada o gestión de equipos y proyectos.

Preguntas frecuentes sobre la profesión de analista de datos

¿Hay que ser muy bueno en matemáticas para ser analista de datos?

No hace falta dominar matemáticas avanzadas antes de empezar a formarse, pero sí sentirse cómodo trabajando con números y desarrollar una buena base de estadística y probabilidad. Más que hacer cálculos complejos de memoria, el trabajo exige saber interpretar datos, detectar relaciones y entender qué conclusiones pueden extraerse de ellos.

¿Qué debería aprender primero: Excel, SQL o Python?

Depende del punto de partida, aunque para un futuro analista resulta especialmente importante comprender primero cómo se organizan y consultan los datos. Excel permite familiarizarse con su tratamiento; SQL es fundamental para trabajar con bases de datos y Python amplía las posibilidades de análisis y automatización. Lo importante es avanzar hacia un manejo combinado de estas herramientas.

¿Se puede trabajar como analista de datos sin saber inteligencia artificial?

Sí. Análisis de datos e inteligencia artificial son ámbitos relacionados, pero no equivalentes. Un analista puede desarrollar gran parte de su trabajo con bases de datos, estadística, hojas de cálculo y herramientas de visualización. Sin embargo, conocer los fundamentos de IA y aprendizaje automático resulta cada vez más útil a medida que estas tecnologías se incorporan a las herramientas de análisis.

¿Cómo puedo saber si el análisis de datos encaja conmigo antes de elegir una carrera?

Una forma práctica es probar con un pequeño conjunto de datos y plantearse preguntas sobre él. Por ejemplo, analizar estadísticas deportivas, datos públicos, hábitos de consumo o información sobre videojuegos y tratar de encontrar patrones y explicarlos mediante gráficos. Si te interesa averiguar qué está ocurriendo, buscar explicaciones y comprobarlas con datos, es una buena señal para explorar esta profesión.

¿Qué puede hacer un estudiante para conseguir experiencia antes de su primer empleo?

Los proyectos propios permiten demostrar conocimientos incluso sin experiencia profesional. Crear un cuadro de mando, analizar un conjunto de datos públicos o desarrollar un pequeño proyecto con SQL, Python o Power BI permite practicar y, además, empezar a construir un portfolio que pueda enseñarse en procesos de selección.

¿Un analista de datos pasa todo el día programando?

No necesariamente. La programación puede ocupar una parte importante del trabajo, pero también hay tiempo dedicado a limpiar información, comprobar su calidad, interpretar resultados, elaborar visualizaciones y hablar con otros equipos para entender qué necesitan saber. El peso de cada tarea cambia bastante según el puesto y la empresa.