Sus tareas

1. Recopilación de datos: recopile, limpie y preprocese datos de diversas fuentes, utilizando Python, SQL u otros lenguajes relevantes, para garantizar la calidad y precisión de los datos.

2. Análisis de datos: realice análisis de datos exploratorios (EDA) para identificar patrones, tendencias y conocimientos dentro de conjuntos de datos, empleando sólidos conocimientos matemáticos y estadísticos.

3. Visualización de datos: cree visualizaciones de datos claras e informativas utilizando herramientas como Power BI, incluida la competencia en informes y paneles.

4. Modelado de datos: cree y mantenga modelos de datos, especialmente la arquitectura Star, y aplíquelos al análisis de datos.

5. ETL y ELT: desarrolle canalizaciones de ETL y ELT para el procesamiento, la transformación y la carga de datos.

6. Big Data: Trabajar con grandes conjuntos de datos, demostrando experiencia en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos.

7. Integración de API: recupere y almacene datos a través de API REST y acceda a varios tipos de bases de datos, tanto relacionales como no relacionales.

8. Análisis avanzado: utilice herramientas de análisis avanzadas, incluidas M-Language (Power Query) y DAX, para un análisis de datos en profundidad.

9. Automatización de procesos: aplique un conocimiento profundo de la automatización de procesos para optimizar los flujos de trabajo relacionados con los datos.

10. Principios Ágiles: Trabajar en alineación con los principios Scrum y Agile, contribuyendo a metodologías de desarrollo ágiles.

11. Desarrollo de software: La experiencia en el ciclo de vida del desarrollo de software es una ventaja, lo que demuestra la capacidad de colaborar en proyectos de software.

Habilidades y calificaciones requeridas para analistas de datos junior:

• Lenguajes de programación: Dominio de uno o más de los siguientes lenguajes: Python, SQL, JavaScript, CSS, HTML, con capacidad de escribir código para análisis y manipulación de datos.

• Almacenamiento de datos: Familiaridad con el modelado de datos, especialmente la arquitectura Star, para un almacenamiento y recuperación de datos efectivos.

• Power BI: Dominio de Power BI para la creación de informes y paneles, incluida la experiencia con el entorno del servicio Power BI Cloud.

• Automatización de procesos: Comprensión profunda de la automatización de procesos para mejorar los flujos de trabajo relacionados con los datos.

• Big Data: Experiencia en el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

• Integración de API: Experiencia con API REST para recuperar y almacenar datos, incluido el acceso a varios tipos de bases de datos.

• Análisis avanzado: Conocimiento avanzado de M-Language (Power Query) y DAX para un análisis de datos en profundidad.

• Metodologías ágiles: Fuerte comprensión de los principios de Scrum y Agile, lo que contribuye a las metodologías de desarrollo ágiles.

• Ciclo de vida del desarrollo de software: La experiencia en el ciclo de vida del desarrollo de software es una ventaja, ya que demuestra la capacidad de colaborar en proyectos de software.

• Entorno Microsoft: Dominio de las herramientas y plataformas de Microsoft, incluidos SharePoint, Teams, PowerApps, Power Automate y Azure.

• Colaboración en equipo: Experiencia trabajando eficazmente en un equipo y contribuyendo a proyectos de datos colaborativos.

• Creatividad: Capacidad para contar historias con datos y una "actitud positiva" para encontrar soluciones innovadoras.

• Certificaciones: Posesión de una o más certificaciones Agile (p. ej., Scrum Developer CSD, Scrum Master CSM) y/o certificaciones relacionadas con datos (p. ej., MS SharePoint, MS Dynamics 365 Developer Associate, MS Power BI Data Analista asociado, certificado de Microsoft 365, certificación de analista de datos) es una ventaja.