Analista de Datos — Presencial - Buenos Aires — Deportes - SQL, Power BI, Excel

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Dash Deportes busca un Analista de Datos para transformar información en insights que impulsen la toma de decisiones del negocio. El rol se enfoca en analizar datos operacionales y de rendimiento para optimizar procesos en la industria deportiva. Requisitos clave incluyen dominio de SQL, Power BI (u otras herramientas de BI) y Excel avanzado, junto con un perfil analítico y orientación al negocio. La posición es presencial en el Parque Industrial de Pilar, Buenos Aires, y la empresa valora el crecimiento profesional dentro del equipo.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite impactar directamente en una empresa del sector deportivo, donde tus análisis pueden influir en estrategias comerciales y operativas. Es una oportunidad para desarrollar habilidades en visualización de datos y storytelling con BI, trabajando con datos reales que tienen aplicación inmediata. Dash Deportes apuesta por el crecimiento interno, ofreciendo un entorno donde podrás escalar tu carrera en análisis de datos mientras contribuyes a un negocio dinámico.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL: Consultas complejas, optimización y manejo de bases de datos relacionales.
• Power BI: Creación de dashboards interactivos, DAX y modelado de datos.
• Excel avanzado: Funciones como VLOOKUP, tablas dinámicas y macros.
• Pensamiento analítico: Capacidad para identificar patrones y generar insights accionables.
• Comunicación: Explicar hallazgos técnicos a equipos no técnicos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio: Incluye ejemplos de dashboards en Power BI o informes en Excel que muestren tu proceso analítico.
• Domina SQL: Practica ejercicios de JOINs, subconsultas y agregaciones, comunes en entrevistas técnicas.
• Investiga la industria: Entender el negocio deportivo te ayudará a contextualizar tus análisis y destacar en la entrevista.
• Optimiza tu CV: Destaca proyectos donde hayas usado datos para tomar decisiones, incluso si son académicos o personales.

Recursos recomendados

• Tools: Power BI Desktop, MySQL Workbench, Google Sheets para colaboración.
• Documentación: Microsoft Learn para Power BI, W3Schools para SQL.
• Influencers: Follow a expertos en LinkedIn como Alberto Cairo (visualización de datos) o Maven Analytics.
• Cursos: "SQL for Data Analysis" en Coursera, "Power BI A to Z" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado SQL y Power BI para resolver un problema de negocio." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta, enfocándote en el impacto cuantificable.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta?" *Tip: Menciona índices, evitar SELECT *, y revisar el plan de ejecución, mostrando conocimiento técnico profundo.*
• Pregunta 3: "¿Cómo manejas datos incompletos o inconsistentes en un análisis?" *Tip: Explica técnicas como imputación, validación con stakeholders, y documentación de supuestos, demostrando pensamiento crítico.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $800 - $1,200 | | Mid | $1,200 - $1,800 | | Senior | $1,800 - $2,500 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. En Argentina, los salarios pueden ajustarse por inflación y condiciones locales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona acceso a datos de calidad o herramientas actualizadas. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Qué fuentes de datos utilizan y cómo garantizan su integridad?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco claras sobre métricas de éxito. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en LinkedIn o Glassdoor para entender la cultura de datos en la empresa.*
• Bandera roja 3: Falta de oportunidades de crecimiento en análisis avanzado o machine learning. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si el rol se limita a reportes básicos sin evolución hacia ciencia de datos.*