Demuestra que puedes convertir datos en decisiones.
Los roles de analista de datos crecieron un 40% en el Reino Unido entre 2022 y 2024, pero el 82% de las empresas dice que no encuentra candidatos con las habilidades adecuadas. Nuestra evaluación gratuita mide tu alfabetización en datos, razonamiento estadístico y comunicación de insights, y produce un informe que los empleadores pueden utilizar.
Qué evalúa el área de Análisis de datos.
10 preguntas basadas en escenarios que cubren cada habilidad que usa un analista de datos junior en su primera semana — desde leer gráficos hasta escribir lógica SQL o comunicar un hallazgo a un stakeholder no técnico.
Lectura de gráficos y diagramas
Interpreta gráficos de barras, líneas, dispersión y mapas de calor — extrae el insight clave de forma rápida y precisa.
Estadística descriptiva
Trabaja con media, mediana, moda, rango y valores atípicos — comprende qué dice cada uno y cuándo engaña.
Calidad de datos y errores
Detecta la fila incorrecta en un conjunto de datos, identifica valores faltantes y evalúa el impacto de los problemas de calidad de los datos.
Razonamiento con hojas de cálculo
Sigue la lógica de funciones SI, BUSCARV y SUMAR.SI — predice qué resultado producen.
Fundamentos de SQL
Lee e interpreta consultas SELECT con WHERE, GROUP BY y JOIN — determina qué datos devuelve una consulta.
Ética de datos y privacidad
Aplica principios del GDPR, identifica problemas de consentimiento y anonimización, y detecta conjuntos de datos que crean sesgo injusto.
Diseño de visualizaciones
Elige el tipo de gráfico correcto para un conjunto de datos y objetivo de comunicación dados, y explica por qué los otros inducirían a error.
Inferencia estadística
Distingue correlación de causalidad, identifica variables de confusión y evalúa las conclusiones de un estudio.
Insight empresarial a partir de datos
A partir de un resumen de datos, identifica el hallazgo empresarial clave y tradúcelo en una recomendación.
Narrativa con datos
Estructura una historia con datos — elige con qué empezar, qué eliminar y qué visualización cuenta mejor la historia.
A dónde lleva una práctica en Análisis de datos.
La alfabetización en datos es la habilidad más transferible de la economía moderna. Estos son los roles que persiguen nuestros mejores candidatos del área Análisis de datos — en todos los sectores:
Analista de datos junior
SQL, Excel, Python básico, limpieza de datos, creación de dashboards, reporting a stakeholders
Analista de inteligencia empresarial
Power BI, Tableau, modelado de datos, seguimiento de KPIs, dashboards para dirección
Analista de investigación de mercado
Diseño de encuestas, recopilación de datos, segmentación, benchmarking competitivo
Analista de reporting
Reporting automatizado, Excel/Google Sheets, conciliación de datos, seguimiento de SLAs
Analista de calidad de datos
Validación de datos, detección de anomalías, gestión de datos maestros, documentación
Científico de datos de licenciatura (trayectoria)
Modelado estadístico, Python/R, pipelines de ML, diseño de experimentos
Para quién es el área Análisis de datos.
No necesitas ser matemático — necesitas ser alguien que pregunta "¿qué nos dicen realmente estos datos?". Si ese es tu instinto natural, esta área es tu ventaja competitiva.
El estudiante curioso con los números
Buscas naturalmente patrones en la información. Has usado Excel más allá de lo básico, notas cuando una estadística en un artículo no cuadra, y te encuentras preguntando '¿cómo saben eso?'. Esta evaluación valida ese instinto con una puntuación verificada.
El estudiante de Matemáticas o Ciencias
Eres fuerte en Matemáticas, Estadística, Física o Biología y buscas una trayectoria profesional que aplique esas habilidades en un contexto empresarial. El análisis de datos es ese puente — y los empleadores buscan activamente a estudiantes analíticos con exposición al mundo real.
El usuario avanzado de hojas de cálculo
Has usado Google Sheets o Excel en serio — construyendo modelos, haciendo seguimiento de datos, creando gráficos para un proyecto o iniciativa. Tienes instintos prácticos de datos que la evaluación está específicamente diseñada para recompensar.
Las 34 preguntas, desglosadas.
El motor adaptativo aprende tu nivel a medida que avanzas, de modo que cada pregunta está calibrada para desafiarte con precisión — no para reciclar preguntas fáciles.
| Fase | Preguntas | Qué evaluamos |
|---|---|---|
| Aptitud general | 10 | Razonamiento verbal, razonamiento numérico, inferencia lógica |
| Dominio Análisis de datos | 10 | Gráficos, estadística, SQL, visualización, ética de datos |
| Habilidades profesionales | 8 | Juicio situacional, comunicación con stakeholders, precisión bajo presión |
| Perfil de intereses | 6 | Idoneidad para el área, herramientas de datos preferidas, estilo de trabajo |
Preguntas frecuentes.
¿Necesito saber Python o SQL para hacer el área Análisis de datos?+
¿Qué empresas contratan a becarios de datos estudiantes en el Reino Unido?+
¿En qué se diferencia el análisis de datos de simplemente usar Excel?+
¿El informe de preparación me ayudará a entrar en una carrera de Ciencia de datos o Estadística?+
¿Cuál es la diferencia entre las áreas Análisis de datos y Tecnología?+
Lecturas recomendadas
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La importancia del desarrollo cognitivo y profesional de las prácticas a los 14–16 años. La neurociencia, los datos de admisión universitaria y la investigación del mercado laboral demuestran que la experiencia profesional temprana produce resultados mediblemente mejores que se acumulan con el tiempo.
Prácticas en el instituto: beneficios y acceso universitario
Una evaluación basada en evidencias de las prácticas en el instituto — cómo la experiencia laboral estructurada entre los 14 y los 18 años desarrolla la autoeficacia, la resiliencia y la identidad profesional, y mejora mediblemente los resultados de las solicitudes universitarias.
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