Cómo entrar al mundo de datos sin saber matemáticas avanzadas

Quizá sea la palabra “ciencia” o la palabra “datos”, lo que hace parecer esta disciplina tan complicada. Lo único seguro es que, alrededor de ella, existe un gran mito: saber matemáticas avanzadas para entrar al mundo de los datos. ¡Hoy venimos a derribar ese mito de una vez por todas!

Si te interesa comenzar tu carrera en datos, pero quieres conocer la mejor manera de aprender data para principiantes, ¡quédate en esta página! Te mostraremos que el mundo de los datos también es para ti, incluso si no cuentas con una formación técnica.

Muchas personas creen que sin matemáticas avanzadas es imposible para dar tus primeros pasos en datos; pero se trata de una simple confusión que conforma los principales mitos del análisis de datos, ya que el gran universo de los datos no se compone solo por áreas como el Machine Learning o el modelado matemático —si bien esas ramas sí utilizan conceptos más técnicos, representan solo una porción del campo—.

¡La realidad es que el campo de datos es muchísimo más amplio, práctico y accesible de lo que parece!

La mayoría de los roles de entrada, como Data Analyst, Business Analyst y Data Ops, se apoyan más en la lógica, el pensamiento crítico y herramientas, antes que en teorías matemáticas complejas. Pero, ¿cuáles son los conceptos que sí o sí necesitas aprender, y cómo empezar de forma realista y sin miedo?

Exploremos esto a profundidad.

Como dijimos, el ecosistema de datos es amplio, diverso y con roles en datos muy diferentes entre sí, donde cada uno utiliza distintos niveles de matemáticas. Entender estas diferencias entre perfiles data desde el principio no solo te ayudará a elegir mejor tu camino, sino a derribar el miedo a “no saber lo suficiente”.

Este es uno de los roles más accesibles para comenzar porque no requiere de matemáticas avanzadas. Un Data Analyst se enfoca en:

🔷 limpiar y preparar datos;
🔷 analizar patrones;
🔷 crear visualizaciones y reportes;
🔷 comunicar insights para la toma de decisiones.

Las herramientas que más utiliza son Excel/Sheets, SQL y otras de visualización como Power BI o Tableau. No es necesario realizar cálculos ni estadística pesada, solo matemáticas básicas y lógica.

El Business Intelligence Analyst tampoco requiere matemáticas complejas. Trabaja principalmente con dashboards (o tableros de visualización), analizando y reportando las métricas del negocio. Esto quiere decir que el BI Analyst se enfoca más en interpretar datos que en modelarlos.

Esta posición es ideal para personas analíticas y organizadas. Para ser BI Analyst se necesitan conocimientos en:

🔶 SQL, ya que es el idioma con el que se comunican las bases de datos. SQL es la herramienta que permite hacer preguntas como ¿cuántos usuarios nuevos tuvimos este mes? o ¿qué producto vendió más?, y no requiere matemáticas avanzadas, sino lógica básica para seleccionar, filtrar, ordenar y agrupar datos.
🔶 Herramientas de BI (Power BI, Tableau o Looker Studio), pues son herramientas que transforman información cruda en gráficos claros, dashboards interactivos y reportes fáciles de interpretar
🔶 Lógica del negocio: esto significa saber conectar los datos con la realidad de la empresa para poder determinar qué se quiere mejorar, qué objetivos se perseguirán y qué preguntas se deben responder. Esta habilidad tiene nada qué ver con las matemáticas y todo qué ver con el contexto, el criterio y la capacidad de análisis.

El perfil de Data Engineer se caracteriza por su enfoque en la programación, lo que requiere un conocimiento básico de matemáticas. El Data Engineer es quien construye la infraestructura para que los datos puedan fluir: bases de datos, pipelines, automatizaciones.

Es un rol más técnico pero orientado a:

🔷 Python: lenguaje de programación flexible y fácil de aprender, utilizado para automatizar análisis y construir soluciones basadas en datos.
🔷 Cloud: infraestructura en la nube que permite almacenar, procesar y acceder a datos, sin depender de servidores físicos propios.
🔷 ETL/ELT: procesos que extraen datos de distintas fuentes, los transforman y los cargan en un sistema central para analizarlos.
🔷 Arquitectura de datos: estructura técnica que organiza cómo se almacenan, conectan y fluyen los datos dentro de una empresa.

Probablemente este sea el principal rol que alimenta el mito, ya que es el único que requiere un nivel un poco más avanzado de matemáticas. El Data Scientist trabaja con:

🔶 Modelos estadísticos: métodos que permiten analizar datos y encontrar patrones para hacer inferencias o predicciones.
🔶 Machine Learning: técnicas que permiten que una computadora aprenda patrones automáticamente sin ser programada paso a paso.
🔶 Probabilidad: rama matemática que estudia la posibilidad de que ocurran distintos eventos, y ayuda a tomar decisiones basadas en datos.
🔶 Álgebra lineal: área matemática que trabaja con vectores y matrices, fundamental para cálculos y algoritmos avanzados.

Aunque es importante entender que no todos los roles son iguales al Data Scientist, además de que no es el perfil por el que la mayoría comienza. De hecho, muchos principiantes que vienen de otras áreas accesibles, como marketing, administración, diseño o RR.HH., comienzan por algo más entry level, y van construyendo poco a poco su trayectoria en datos.

Para iniciar tu carrera en datos necesitas saber estadística simple, así como matemáticas básicas para data. Pero no deberías preocuparte, ya que estos conocimientos son los mismos que usas en el día a día para ir a la tienda, calcular un pago a plazos o saber interpretar cierta información.

Estas operaciones esenciales son la base de cualquier análisis. Por ejemplo, supongamos que trabajas en una empresa con e-commerce como BI Analyst y necesitas averiguar cuánto crecieron las ventas este mes; en ese caso, utilizarás porcentajes. Pero, supongamos que necesitas obtener el número final de cuántos usuarios visitaron el sitio web; entonces simplemente deberás realizar un conteo.

Un Data Analyst o BI Analyst utiliza gráficos todo el tiempo —como gráficas de líneas para ver tendencias o de barras para comparar datos—, pero para ello no necesitas ser estadístico, sino simplemente saber elegir el gráfico correcto para comunicar una idea clara.

El corazón del análisis de datos está en el entendimiento de métricas clave —por ejemplo, tasas de conversión, retención, costo por clic, etc.—, más que en resolver ecuaciones complejas. Para ello, lo importante no es la fórmula, sino interpretar qué significa y cómo cambia el negocio.

Más arriba lo explicamos brevemente, pero ahora lo veremos a profundidad. Existen roles de entrada a carreras de datos que requieren meramente de pensamiento lógico, curiosidad y la capacidad de interpretar información. Estos son:

Análisis de Datos (Data Analyst)

El analista de datos se enfoca en limpiar datos, analizarlos y transformarlos en reportes e insights útiles. Su día a día consiste en ordenar información, crear gráficos claros y responder preguntas del negocio, por lo que no requiere matemáticas avanzadas, aunque sí criterio, lógica y práctica con herramientas como Excel, SQL o Power BI básico.

Business Intelligence (BI)

Este rol se centra en crear dashboards interactivos; en la visualización de datos, automatización reportes y monitoreo de KPIs. Es perfecto para personas organizadas, orientadas a procesos y amantes de los gráficos. Las herramientas más comunes son Power BI, Tableau y Looker Studio, y el enfoque es más técnico y visual, que matemático.

Marketing Analytics / Product Analytics

La analítica de marketing es ideal para quienes disfrutan combinar datos con comportamiento humano, ya que este rol analiza conversiones, campañas, funnels y métricas de producto. La dificultad matemática es baja, pues lo importante es identificar patrones y detectar oportunidades de mejora. Se trabaja mucho con plataformas digitales como Google Analytics, Mixpanel y Meta Ads.

Data Steward / Quality Analyst

Este rol asegura la calidad de los datos; es decir, que estos estén ordenados, completos, consistentes y bien documentados. El Data Steward es clave para que todo el equipo de datos pueda trabajar sin errores. No requiere estadística avanzada, sino detalle, organización y conocimientos básicos de procesos de datos y gobernanza básica.

Una de las razones por las que hoy en día es más fácil que antes entrar al mundo de datos, es porque muchas de las herramientas hacen automáticamente la parte difícil por ti. Ya no necesitas calcular fórmulas complejas ni dominar estadísticas avanzadas para analizar información, pues la tecnología se encarga de los cálculos, mientras tú te enfocas en interpretarlos.

Algunas de estas herramientas son:

🔶 Power BI y Tableau: estas herramientas BI crean gráficos, detectan patrones y muestran tendencias en segundos; solo cargas los datos, seleccionas el tipo de visualización y ellas se encargarán de hacer el trabajo matemático.
🔶 SQL: SQL para principiantes permite extraer, filtrar, ordenar y combinar datos sin fórmulas difíciles. En vez de cálculos avanzados, simplemente usas comandos simples como SELECT, WHERE o GROUP BY.
🔶 Excel avanzado: funciones como tablas dinámicas, filtros, segmentadores o fórmulas automatizadas hacen que las tareas complejas se resuelven con pocos clics.

Con la automatización del análisis, estas herramientas reducen al mínimo la necesidad de matemática pesada, y permiten enfocarte en lo más importante: entender la historia que cuentan los datos.

Para que no queden dudas, aquí tienes ejemplos concretos de tareas que se realizan todos los días en roles de datos… y que no requieren matemáticas complejas.

Digamos que un analista toma una tabla de ventas mensuales: la ordena por fecha o por producto, calcula porcentajes, y entonces genera gráficos simples para identificar tendencias y KPIs básicos. Nada del otro mundo, ¿no? Estas son operaciones básicas que cualquier persona puede aprender rápidamente.

Al trabajar con campañas de marketing, analizas métricas simples como CTR, CPC, costo por conversión o tasa de clics; todas ellas se derivan de operaciones simples, como la división, la multiplicación y porcentajes. El resto lo hacen herramientas de analítica digital como Power BI, Tableau o Google Analytics.

Un reporte de usuarios activos normalmente consiste en comparar un número o métrica contra el mes anterior, para construir una gráfica lineal y, de esta forma, observar las tendencias. Nada de cálculos complejos: solo organización, interpretación y uso de herramientas.

Aunque la mayoría de los roles iniciales en datos no requieren matemáticas avanzadas, existen ciertos caminos más técnicos donde sí vas a encontrar cálculo, estadística avanzada o álgebra lineal. Lo importante es entender que estos casos aparecen mucho más adelante en el camino, cuando ya se ha construido cierta trayectoria en datos y se esta buscando una especialización en data.

El propósito de este rol es crear modelos que aprendan patrones automáticamente para que puedan hacer predicciones o clasificaciones a gran escala. Aquí sí aparece el modelado complejo, a través de parámetros como funciones de costo, gradiente descendente, optimización, matrices y transformaciones.

Se trata de comprender y explicar comportamientos para identificar relaciones causales, y anticipar escenarios futuros basados en datos históricos. Esta tarea requiere de análisis predictivo, inferencia avanzada, regresiones múltiples o series temporales con conocimientos profundos de estadística.

Su objetivo es diseñar soluciones inteligentes, optimizar procesos y construir modelos avanzados que impulsen decisiones estratégicas y automatización. Los Data Scientists trabajan con grandes volúmenes de datos, IA o algoritmos sofisticados, además de que deben entender cómo funcionan los modelos por dentro; todo esto implica un alto conocimiento en matemáticas avanzadas.

Estos temas aparecen cuando ya llevas meses o años trabajando con datos, no en tus primeros pasos.

Es un hecho que la formación continua es una de las características de la carrera en datos.  Pero, si te estás preguntando “¿cómo trazo un plan de estudios para aprender estos conocimientos y avanzar en mi carrera?”, esta es nuestra recomendación:

🔷 Empieza por lo esencial: conceptos básicos de estadística como media, mediana, varianza, probabilidades simples y lectura de gráficos te permitirán mirar datos con claridad, sin abrumarte.
🔷 Prioriza las “matemáticas aplicadas”, no la teoría abstracta: enfócate en entender para qué sirve cada concepto y cómo se usa en un caso concreto (un dashboard, un reporte, un análisis real, etc.). Nada de fórmulas por memorizar; todo por comprensión práctica.
🔷 Avanza de forma progresiva según tu objetivo profesional: si crees que tu camino va hacia el análisis de datos, con lo básico tendrás más que suficiente. No obstante, si más adelante te llama el Machine Learning o la Ciencia de Datos, deberás sumar complejidad al asunto.

Si estás empezando desde cero en el mundo de los datos, lo mejor es avanzar paso a paso, teniendo los conceptos y herramientas claros antes de avanzar a la siguiente etapa.

En nuestros cursos de data nosotros recomendamos seguir estos cinco pasos:

🔶 Paso 1: Excel / Sheets. Empieza por lo más accesible: funciones básicas, tablas dinámicas, filtros avanzados y limpieza de datos. Es la base real del análisis, y la herramienta que usan incluso los profesionales más experimentados.
🔶 Paso 2: Power BI o Tableau. Cuando ya entiendes los datos, es momento de aprender a narrarlos visualmente; los dashboards y reportes automatizados te permiten comunicar insights de forma clara. Esta etapa es clave si quieres dedicarte a Business Intelligence o a Data Analytics.
🔶 Paso 3: SQL básico. Aquí entras a otro nivel. Consultas simples, filtros y joins te permiten extraer exactamente la información que necesitas. Aquí no son necesarias las fórmulas complejas, sólo lógica y práctica. SQL es la herramienta central para cualquier carrera en data.
🔶 Paso 4: Proyectos con datasets reales. No hay aprendizaje sin práctica. Trabajar con casos reales te ayuda a entender problemas concretos, métricas, errores y decisiones.
🔶 Paso 5: Añade estadística ligera cuando te sientas preparado. Conceptos como media, correlaciones o variabilidad te permitirán profundizar, sin entrar en matemáticas avanzadas.

Como ves, no requiere ser un experto en álgebra lineal ni dominar derivadas para entrar al mundo de los datos, porque lo que realmente importa al comienzo es tu capacidad para interpretar información, reconocer patrones, hacer preguntas inteligentes y transformar números en decisiones.

Si quieres comenzar tu carrera en data las habilidades clave que necesitas son curiosidad, orden, pensamiento crítico y comunicación: las bases reales de cualquier rol analítico. Ahora bien, si lo que buscas es comenzar con mentores y una ruta clara, puedes unirte a nuestro Curso de Analista de Datos desde cero, el cual está diseñado para que cualquiera pueda reinventarse.