Cada vez más personas quieren aprender análisis de datos, pero se sienten bloqueadas al empezar. ¿Tengo que saber programación? ¿Necesito aprender Excel, SQL, Power BI… todo a la vez?
Si te preguntas cómo aprender análisis de datos sin abrumarte, lo esencial es entender qué herramientas existen, qué puedes hacer con cada una y cuál encaja mejor contigo según tu perfil, tu sector o tus objetivos.
Si prefieres consumir este contenido en formato de vídeo, ¡dale un vistazo a continuación!
En este artículo te ayudamos a tomar decisiones prácticas: te explicamos por qué las hojas de cálculo siguen siendo la puerta de entrada más común, qué es SQL y por qué es tan importante, y cuándo tiene sentido avanzar a herramientas más avanzadas como Power BI o Python. Si quieres empezar en análisis de datos con buen pie y sin perder tiempo, estás en el lugar correcto.
Al final del artículo, te dejamos recursos gratuitos y formaciones prácticas para que puedas empezar hoy mismo.
Hojas de cálculo: la puerta de entrada más común
Para la mayoría de personas que se inician en el análisis de datos, las hojas de cálculo son el primer paso natural. ¿Por qué? Porque son accesibles, visuales, versátiles y no requieren saber programar.
Tanto Google Sheets como Microsoft Excel siguen siendo herramientas clave en empresas de todos los tamaños, desde startups hasta grandes corporaciones.
Google Sheets vs Excel: ventajas y limitaciones
Google Sheets
Ideal para entornos colaborativos y trabajo en la nube. Puedes compartir un archivo y trabajar en tiempo real con tu equipo. Además, permite conectarse fácilmente a otras herramientas de Google y automatizar procesos con Google Apps Script o Make.
- Ventajas:
- Gratuito y basado en la nube
- Colaboración en tiempo real
- Se conecta fácilmente con formularios y bases de datos online
- Limitaciones:
- Límite de rendimiento con grandes volúmenes de datos
- Menos funciones avanzadas que Excel
Microsoft Excel
Más potente a nivel técnico y con una mayor profundidad funcional. Es la herramienta preferida en entornos financieros o cuando se trabaja con modelos complejos.
- Ventajas:
- Mayor rendimiento con grandes datasets
- Funciones avanzadas como Power Query o Power Pivot
- Más opciones de personalización
- Limitaciones:
- No es gratuito
- Menos ágil para trabajo colaborativo en tiempo real (aunque ha mejorado con OneDrive)
¿Cuál deberías aprender? – Excel o Google Sheets
Ambas son útiles, pero si estás empezando, Google Sheets te ofrece una curva de aprendizaje más suave y es ideal para aprender los fundamentos del análisis de datos. Desde Datademia siempre recomendamos Google Sheets y te lo enseñamos de forma gratuita en este curso.
¿Quieres una comparación más a fondo de ambas?
Mira este video:
Funciones más utilizadas en análisis (BUSCARV/XLOOKUP, FILTRAR, QUERY…)
- BUSCARV / VLOOKUP: Buscar un valor en una tabla verticalmente.
- FILTRAR / FILTER: Extrae subconjuntos de datos que cumplen una condición.
- SI / IF: Evalúa condiciones y toma decisiones lógicas.
- CONTAR.SI / COUNTIF y SUMAR.SI / SUMIF: Para análisis condicionales.
- QUERY (solo en Google Sheets): Permite escribir consultas tipo SQL dentro de una hoja de cálculo.
- Tablas dinámicas: Una de las herramientas más poderosas para resumir y explorar grandes conjuntos de datos sin fórmulas complejas en segundos.
Aprender a combinar estas funciones te permite analizar datos con muchísima potencia sin salir de la hoja de cálculo.
¿Hasta dónde se puede llegar con hojas de cálculo?
- Hacer dashboards interactivos conectados a datos en tiempo real
- Automatizar reportes periódicos
- Integrar respuestas de formularios y analizarlas al instante
- Conectar con APIs externas usando Apps Script (en Google Sheets)
- Hacer análisis exploratorio rápido sin una línea de código
Cuando el volumen de datos es muy grande, el rendimiento baja. Y si necesitas construir modelos predictivos o automatizaciones complejas, lo ideal es dar el salto a herramientas como Python, SQL o plataformas de BI.
Pero como punto de partida (e incluso en tareas profesionales), las hojas de cálculo siguen siendo una herramienta fundamental en el análisis de datos.
SQL: el lenguaje que todo analista debe dominar
Una vez has dado tus primeros pasos en hojas de cálculo, el siguiente nivel en cómo aprender análisis de datos es dominar SQL, el lenguaje que todo analista debe conocer.
Es una de las habilidades más demandadas para analistas de datos y sigue siendo el estándar en empresas de todos los sectores. Aprender SQL te abre las puertas a trabajar con bases de datos reales, consultar millones de registros y automatizar procesos sin necesidad de programación avanzada.
¿Qué es SQL y por qué es imprescindible?
SQL (Structured Query Language) es un lenguaje diseñado para interactuar con bases de datos relacionales. Permite consultar, insertar, actualizar y eliminar datos de forma eficiente.
- Porque los datos de las empresas suelen almacenarse en bases de datos estructuradas.
- Porque es mucho más rápido y seguro trabajar directamente con SQL que exportar datos manualmente a hojas de cálculo.
- Porque SQL es universal: una vez lo aprendes, puedes aplicarlo en prácticamente cualquier empresa o herramienta que gestione datos.
Aprender SQL no solo mejora tu productividad, sino que también te da acceso a datos que otros no ven.
Qué tipo de tareas puedes hacer con SQL
- Filtrar información: “Muéstrame las ventas de este mes en Madrid”.
- Ordenar y agrupar datos: “Agrupa por producto y calcula el total vendido”.
- Unir tablas: “Combina la tabla de clientes con la de pedidos para ver quién compró qué”.
- Crear nuevas columnas calculadas: “Calcula el margen de beneficio de cada transacción”.
- Crear vistas o tablas intermedias para facilitar el trabajo de análisis o crear informes automáticos.
Además, muchas herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker Studio se conectan directamente a bases de datos… ¡y te pedirán SQL para sacar el máximo provecho!
Diferencias entre MySQL, SQL Server y PostgreSQL (breve y simple)
MySQL
Gratuita y muy extendida, especialmente en proyectos web y pequeñas empresas. Ideal para comenzar.
SQL Server (de Microsoft)
Muy utilizada en entornos corporativos. Se integra muy bien con Excel y Power BI. Tiene versión gratuita (SQL Server Express).
PostgreSQL
Gratuita, potente y muy utilizada en entornos técnicos o científicos. Soporta muchas funciones avanzadas.
¿Qué tipo de SQL deberías aprender?
Para iniciarte, cualquiera sirve. En Datademia, por ejemplo, ofrecemos SQL tanto con SQL Server como con MySQL, y dejamos que el estudiante elija. Lo importante es dominar el lenguaje, no casarse con una plataforma.
👉 Descubre el curso gratuito de SQL Server aquí
Herramientas de visualización de datos (BI)
Una parte esencial del trabajo del analista de datos es comunicar lo que ha descubierto. No basta con hacer cálculos: hay que traducir los datos en gráficos, informes y paneles visuales que otros puedan entender y utilizar para tomar decisiones.
Ahí es donde entran en juego las herramientas de Business Intelligence (BI).
¿Qué es una herramienta de BI?
Una herramienta de BI te permite crear dashboards interactivos y visualizaciones que conectan directamente con fuentes de datos (bases de datos, hojas de cálculo, plataformas externas…).
Su función principal es ayudar a responder preguntas como:
- ¿Cómo han evolucionado nuestras ventas este trimestre?
- ¿Qué productos tienen mejor margen?
- ¿Qué campañas de marketing están funcionando?
Y lo hacen mediante paneles visuales, filtros dinámicos y gráficos que resumen grandes volúmenes de datos en segundos.
Power BI vs Tableau vs Qlik Sense vs Looker Studio: ¿cuál elegir?
Power BI
- Ventajas: Muy buena integración con Excel y el ecosistema Microsoft (ideal para empresas que usan Office). Intuitivo para principiantes.
- Desventajas: Algunas funcionalidades avanzadas requieren suscripción.
- Uso más habitual: corporativo y empresarial (especialmente en España y LATAM).
Tableau
- Ventajas: Muy potente en análisis visual y exploración de datos. Flexible en el diseño de dashboards.
- Desventajas: Curva de aprendizaje algo más pronunciada. Licencia de pago.
- Uso más habitual: empresas grandes y entornos con cultura de datos consolidada.
Qlik Sense
- Ventajas: Excelente motor asociativo para explorar relaciones entre datos sin necesidad de programar.
- Desventajas: Interfaz menos intuitiva para nuevos usuarios.
- Uso más habitual: sectores como salud, logística y finanzas.
Looker Studio (antes Google Data Studio)
- Ventajas: Gratuito, basado en la nube, ideal para crear dashboards conectados a Google Sheets, Analytics, BigQuery o CSV. Muy fácil de compartir.
- Desventajas: Menos opciones de diseño avanzado. Limitado en funcionalidades interactivas complejas.
- Uso habitual: startups, autónomos, analistas freelance, y usuarios que trabajan en entornos Google.
¿Cuál deberías aprender?
Depende de tu entorno y tus objetivos. Si trabajas con herramientas de Google y quieres una solución gratuita para empezar, Looker Studio es una gran opción.
Si buscas algo más completo y profesional para entornos empresariales, Power BI es probablemente la mejor elección en España y LATAM.
Ejemplos de dashboards y casos de uso
Estas herramientas se utilizan en todo tipo de sectores. Aquí tienes algunos ejemplos reales:
- Ventas y marketing: Seguimiento de objetivos, análisis de campañas, visualización del embudo de conversión, predicción de ventas.
- Finanzas: Control presupuestario, análisis de rentabilidad, visualización de KPIs financieros, simulaciones de escenarios.
- Logística: Optimización de rutas, seguimiento de stock, control de entregas y cumplimiento de plazos.
- Recursos humanos: Análisis de rotación, ausencias, clima laboral, rendimiento por equipo o departamento.
Todos estos dashboards se actualizan automáticamente conectándose a las fuentes de datos. El analista se encarga de crear la estructura visual, filtrar la información y destacar lo que realmente importa.
Python para análisis de datos (opcional pero poderoso)
Si te interesa llevar más lejos tu camino en cómo aprender análisis de datos, Python es una herramienta poderosa que te permite automatizar, analizar y visualizar con libertad.
Es un lenguaje de programación sencillo de aprender, con una comunidad enorme y una colección de librerías que lo hacen ideal para tareas de manipulación, análisis, visualización e incluso automatización.
¿Cuándo usar Python como analista?
Si ya dominas herramientas como Excel, SQL y alguna plataforma de visualización, dar el salto a Python puede llevar tu perfil a otro nivel. No necesitas ser programador: muchos analistas usan Python simplemente como una herramienta para:
- Automatizar tareas repetitivas
- Procesar grandes volúmenes de datos
- Aplicar modelos estadísticos o de machine learning
- Crear informes o gráficos de forma más flexible que con Excel o Power BI
¿Cuándo vale la pena aprenderlo?
- Cuando te sientes limitado por las hojas de cálculo
- Cuando trabajas con datos no estructurados (texto, logs, APIs…)
- Cuando quieres preparar tu perfil para roles más técnicos o híbridos
Librerías útiles: Pandas, Matplotlib, Seaborn
Una de las mayores ventajas de Python es que puedes usar librerías (paquetes de funciones ya hechas) para ahorrar tiempo y evitar reinventar la rueda.
- Pandas: La herramienta estrella para trabajar con tablas. Permite limpiar, transformar, agrupar y resumir datos de forma muy eficiente. Es como tener un Excel con superpoderes.
- Matplotlib: La base para crear gráficos desde cero en Python. Muy personalizable, aunque un poco más técnica.
- Seaborn: Construida sobre Matplotlib, permite crear gráficos estadísticos atractivos con poco código. Ideal para exploración rápida y visual.
Y si más adelante te interesa explorar machine learning, puedes sumar librerías como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
Automatizaciones sencillas que puedes hacer con Python
Python no solo sirve para analizar, también te permite automatizar tareas que, de otro modo, llevarían horas. Algunos ejemplos reales que puedes implementar como analista:
- Leer y limpiar automáticamente archivos CSV o Excel cada vez que se actualizan
- Generar informes en PDF o HTML con gráficos incluidos
- Enviar correos automáticos con resultados o alertas
- Extraer datos desde APIs externas (por ejemplo, Google Analytics, Twitter, etc.)
- Conectar con bases de datos y ejecutar consultas de forma programada
Este tipo de automatizaciones ahorran tiempo, reducen errores y hacen tu trabajo mucho más escalable.
Aprende Python de forma gratuita.
¿Quieres aprender Python desde cero sin agobios ni tecnicismos?
En Datademia tienes acceso a un mini curso gratuito de Python pensado especialmente para quienes vienen del mundo de Excel, hojas de cálculo o análisis de datos.
Te enseñamos paso a paso lo esencial: variables, funciones, errores comunes, cómo leer archivos CSV, y cómo empezar a usar librerías como Pandas y Matplotlib para analizar y visualizar tus propios datos.
👉 Haz clic aquí para acceder al mini curso gratuito de Python (no necesitas experiencia previa, solo curiosidad)
Herramientas no-code y inteligencia artificial: el futuro del análisis de datos
El mundo del análisis de datos está cambiando rápidamente. Gracias a las herramientas no-code y la inteligencia artificial, cada vez es más fácil automatizar tareas, analizar datos sin escribir código y crear visualizaciones conectadas en tiempo real.
Estas herramientas no vienen a sustituir al analista, sino a multiplicar su productividad. Y lo mejor: muchas de ellas son gratuitas o tienen versiones accesibles para empezar hoy mismo.
ChatGPT para analizar y limpiar datos
ChatGPT se ha convertido en un aliado inesperado para quienes trabajan con datos.
- Explicar fórmulas o conceptos estadísticos
- Escribir o revisar código en Python o SQL
- Sugerir cómo limpiar o transformar un conjunto de datos
- Generar estructuras de dashboards o resúmenes automáticos
Por ejemplo, puedes subir un archivo csv y pedirle que identifique valores atípicos, proponga gráficos o incluso te sugiera insights relevantes.
Importante: ChatGPT no sustituye tu criterio, pero sí te puede ayudar a pensar más rápido y probar ideas sin perder tiempo.
Google Looker Studio: visualización conectada y gratuita
Looker Studio (antes Google Data Studio) es una herramienta de visualización online y 100 % gratuita. Permite conectar tus datos (de Google Sheets, BigQuery, Analytics, CSV, etc.) y construir dashboards interactivos que se actualizan solos.
- Crear informes automáticos para clientes o equipos
- Compartir visualizaciones por enlace sin instalar nada
- Construir prototipos rápidos para validar ideas
No necesitas saber programar ni instalar software. Basta con tener una cuenta de Google y tus datos preparados.
Si ya usas Google Sheets, Looker Studio es el siguiente paso lógico para visualizar tus análisis como un profesional.
Automatización de flujos con herramientas no-code como Make
Muchos analistas de datos dedican horas a tareas repetitivas: copiar datos, generar informes, mover archivos, actualizar dashboards…
Herramientas como Make te permiten automatizar ese tipo de tareas sin escribir una línea de código.
- Si alguien rellena un formulario → se crea un nuevo registro en tu base de datos y se actualiza el dashboard.
- Si se sube un archivo a Drive → se analiza automáticamente con un script y se envía un resumen por email.
- Si cambia un KPI clave → se dispara una alerta en Slack o por WhatsApp.
Estas herramientas funcionan como conectores visuales entre tus apps (Google Sheets, Excel, Gmail, Airtable, Power BI, etc.). Y lo mejor: puedes empezar con plantillas predefinidas.
Un analista que automatiza no solo ahorra tiempo, sino que gana escalabilidad y reduce errores.
¿Quieres automatizar como un pro sin escribir código?
En Datademia ofrecemos un curso completo de Make donde aprenderás paso a paso a automatizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo real en tu trabajo diario.
Ideal si trabajas con hojas de cálculo, formularios, dashboards o datos en la nube.
👉 Descubre el curso de Make aquí
¿Qué herramienta de análisis de datos deberías aprender primero?
Si has llegado hasta aquí, puede que estés pensando:
¿Por dónde empiezo? ¿Cuál es la herramienta más importante?
La respuesta corta es: depende de tu nivel actual y tus objetivos.
La buena noticia es que no necesitas aprenderlo todo a la vez. Con una ruta clara y progresiva, como la que usamos en nuestro Data Analyst Bootcamp, puedes avanzar paso a paso con seguridad y sin saturarte.
Según tu nivel actual y objetivos
Si partes completamente desde cero: Empieza con Google Sheets o Excel. Son visuales, accesibles y te permiten entender la lógica del análisis de datos sin programar.
Si ya manejas hojas de cálculo con soltura: Tu siguiente paso es aprender SQL. Es el lenguaje más útil para trabajar con bases de datos reales.
Luego avanza a herramientas de BI como Power BI o Looker Studio, donde podrás transformar esos datos en dashboards comprensibles.
Si quieres acceder a puestos de analista de datos necesitas manejar al menos estas tres herramientas:
- Hojas de cálculo (Google Sheets o Excel)
- SQL
- Herramienta de visualización (Power BI, Looker Studio o Tableau)
Este trío es el núcleo del trabajo de un analista de datos en la mayoría de empresas.
¿Listo para dar el primer paso como analista de datos?
Aprender análisis de datos no es cuestión de memorizar herramientas, sino de entender cómo y cuándo usarlas. Lo más importante es empezar por algo que puedas aplicar rápido: ya sea con hojas de cálculo, SQL o una herramienta de visualización, lo fundamental es dar el primer paso.
Entender cómo aprender análisis de datos paso a paso —y elegir la herramienta adecuada en cada etapa— es la clave para avanzar sin frustrarte.
En Datademia, hemos diseñado el Data Analyst Bootcamp para que aprendas justo lo que necesitas: hojas de cálculo, SQL, visualización de datos y mucho más, todo con un enfoque práctico y desde cero.
Aprenderás a usar herramientas reales, resolverás proyectos del mundo profesional y avanzarás a tu ritmo, acompañado por una ruta clara.
Descubre el Bootcamp de Analista de Datos aquí
Tu carrera en datos empieza hoy.
Preguntas frecuentes (FAQ)
- ¿Es necesario saber programar para empezar con el análisis de datos?
- No necesariamente. Puedes comenzar a aprender análisis de datos utilizando Google Sheets o Excel sin saber programar. A medida que avances, puedes optar por aprender herramientas más complejas como SQL o Python.
- ¿Qué herramientas de análisis de datos se enseñan en el Data Analyst Bootcamp de Datademia?
- En el Bootcamp se cubren hojas de cálculo (Google Sheets o Excel), SQL y herramientas de visualización como Power BI o Looker Studio.
- ¿Qué opciones gratuitas ofrece Datademia para iniciarse en análisis de datos?
- Datademia ofrece cursos gratuitos para principiantes en datos, donde puedes comenzar a familiarizarte con herramientas como Google Sheets. Puedes acceder a estas formaciones aquí.
- ¿Cómo puedo saber si SQL es para mí?
- Si te interesa trabajar con bases de datos y necesitas procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente, aprender SQL es una excelente opción. Además, es una habilidad altamente demandada en el mundo laboral actual.
