https://github.com/cescobar0/proyecto-sql-eml

Proyecto de estudio del mercado laboral en el campo de Data Analyst
https://github.com/cescobar0/proyecto-sql-eml

dataanalytics datascience excel git jobmarket powerquery research-project sql vscode

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Proyecto de estudio del mercado laboral en el campo de Data Analyst

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/cescobar0/proyecto-sql-eml
• Owner: CEscobar0
• Created: 2024-09-11T17:33:53.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-09-12T18:45:27.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-01-18T19:59:44.429Z (about 1 year ago)
• Topics: dataanalytics, datascience, excel, git, jobmarket, powerquery, research-project, sql, vscode
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## ¡Descubre los trabajos de tus sueños en Data Analytics! 

**¿Te preguntas cuáles son los trabajos mejor pagados en el mundo del análisis de datos y qué habilidades necesitas para alcanzar el éxito?** ¡Este proyecto tiene las respuestas! 

En este repositorio encontrarás mi proyecto final para el curso 'SQL for Data Analytics' con el increíble Luke Barousse. Usando SQL como mi arma secreta, buceé en un dataset de [Data Nerd](https://datanerd.tech/About) para desvelar los misterios del mercado laboral de los _data analyst_.

**¿Qué encontré?** ¡Pues prepárate para sorprenderte! Con mis consultas SQL, logré identificar los trabajos más codiciados y las habilidades más demandadas. ¡Ahora tú también puedes tomar las riendas de tu carrera!

**¿Qué aprenderás aquí?**

* **SQL al máximo:** Verás cómo utilicé un montón de funciones y cláusulas SQL para manipular y analizar los datos como un auténtico profesional.

* **Explorando datos como un detective:** Descubrirás cómo encontrar patrones y tendencias ocultas en los datos.

**¿Quieres ver mis consultas SQL?** ¡Claro que sí! Échales un vistazo en la carpeta [project_sql](/project_sql/). 

**¡Súbete a bordo y explora este proyecto!** 

**#SQL #DataAnalytics #DataScience #JobMarket #coding**

**¡Aprende, comparte y diviértete con los datos!**

## ¡Manos a la obra! 

Ahora que ya conoces el objetivo del proyecto, vamos a sumergirnos en el "cómo". 

Los datos provienen directamente del [Curso de SQL](https://lukebarousse.com/sql) . Este conjunto de datos está repleto de información valiosa sobre puestos de trabajo, salarios, ubicaciones y, por supuesto, ¡las habilidades más demandadas! 

**Las preguntas clave que buscaba responder con mis consultas SQL fueron:**

1.  ¿Cuáles son los trabajos remotos de analista de datos mejor pagados? 

2.  ¿Qué habilidades se requieren para estos puestos top?  

3.  ¿Cuáles son las habilidades más demandadas para los analistas de datos en general?  

4.  ¿Qué habilidades están asociadas con salarios más altos? 

5.  ¿Cuáles son las habilidades más óptimas para aprender   (¡Para impulsar tu carrera al máximo!) 

**¡Con las preguntas claras, era hora de desatar el poder de las consultas SQL!**  En la carpeta [project_sql](/project_sql/) encontrarás las consultas que utilicé para develar los secretos del mercado laboral del _data analyst_. 

**¡No te lo pierdas!** Explora las consultas, analiza los resultados y descubre el camino hacia tu trabajo ideal.

## ¡Las herramientas de mi arsenal! 

Para este emocionante viaje por el mercado laboral del _data analyst_, me apoyé en estas poderosas herramientas:

* **SQL:** El corazón de mi análisis. Con SQL, pude interrogar la base de datos y extraer información crucial.

* **PostgreSQL:** El sistema de gestión de bases de datos elegido. Ideal para manejar los datos de los anuncios de trabajo. 

* **Visual Studio Code:** Mi fiel compañero para la gestión de bases de datos y la ejecución de consultas SQL.

* **Git & GitHub:** Indispensables para el control de versiones y el intercambio de mis scripts SQL y análisis, asegurando la colaboración y el seguimiento del proyecto.

**¡Con este equipo, estaba listo para explorar los datos y descubrir los secretos del mercado laboral!**

## ¡Descifrando el mercado!

Cada consulta de este proyecto se centró en investigar aspectos específicos del mercado laboral del analista de datos. Aquí te muestro cómo abordé cada pregunta:

### 1. Los trabajos remotos de analista de datos mejor pagados

**Para identificar los puestos mejor pagados, filtré las posiciones de analista de datos por salario promedio anual y ubicación, centrándome en el trabajo remoto.** Esta consulta expone las oportunidades más lucrativas en el campo. 

```sql

SELECT

    job_id,

    job_title,

    job_schedule_type,

    salary_year_avg,

    job_posted_date,

    name AS company_name

FROM job_postings_fact as jp

LEFT JOIN

    company_dim AS cd ON jp.company_id = cd.company_id

WHERE

    jp.job_work_from_home = TRUE AND

    jp.job_title_short = 'Data Analyst' AND

    salary_year_avg IS NOT NULL

ORDER BY

    salary_year_avg DESC

LIMIT 10;

```

Tres puntos clave del analisis de los mejores trabajos remotos de _data analyst_ en el 2023.

#### 1. **Salarios promedio**

* **El puesto mejor pagado es "Data Analyst"** con un salario promedio anual de $650,000.

* **Los puestos de "Director" y "Associate Director"** también tienen salarios considerables, superando los $200,000 anuales.

* **El puesto más bajo en salario es "ERM Data Analyst"** con un promedio de $184,000 al año.

 #### 2. **Tendencias de contratación**

* **La mayoría de los puestos son de tiempo completo (Full-time)**, lo que refleja la clara necesidad de las empresas a profecionales dedicados al campo.

* **Los anuncios de trabajo se distribuyen a lo largo del año**, sin un patrón estacional claro.

#### 3. **Empresas líderes**

* **Mantys destaca como la empresa con el puesto mejor pagado** ("Data Analyst").

* **Meta y AT&T también están presentes** en la lista con puestos de alto nivel.

**¡Estos análisis nos brindan una visión general del mercado laboral de los analistas de datos!**

![Top 10 trabajos remotos mejor pagados](project_sql/assets/dist_salarios_promedios.png)

*Grafico de barras donde se visualizan los salarios de los 10 trabajos mejor pagados como **Data Analyst**; hecho en Excel apartir de los resultados optenidos en las consultas SQL*

### 2. ¿Que necesitas para conseguir estos empleos?

```sql

WITH top_paying_jobs AS (

    SELECT

        job_id,

        job_title,

        salary_year_avg,

        name as company_name

    FROM job_postings_fact as jp

    LEFT JOIN

        company_dim AS cd ON jp.company_id = cd.company_id

    WHERE

        jp.job_work_from_home = TRUE AND

        jp.job_title_short = 'Data Analyst' AND

        salary_year_avg IS NOT NULL

    ORDER BY

        salary_year_avg DESC

    LIMIT 10

)

SELECT

    top_paying_jobs.*,

    skills

FROM top_paying_jobs

INNER JOIN skills_job_dim ON top_paying_jobs.job_id = skills_job_dim.job_id

INNER JOIN skills_dim ON skills_job_dim.skill_id = skills_dim.skill_id

ORDER BY

    salary_year_avg DESC;

```

#### 1. **Habilidades de mayor remuneración:**

* **SQL sigue siendo el rey:** SQL aparece en todos los trabajos analizados, lo que confirma su importancia fundamental en el campo.

* **Python y R:** Estas herramientas de programación son esenciales para la manipulación y análisis de datos, y también son altamente demandadas.

* **Cloud Computing:** Con habilidades como Azure y AWS, los analistas pueden trabajar con grandes conjuntos de datos y aprovechar la infraestructura en la nube.

#### 2. **Habilidades complementarias:**

* **Visualización de datos:** Herramientas como Tableau y Power BI son cruciales para comunicar hallazgos de manera efectiva.

#### 3. **Habilidades especializadas:**

* **Dominio de herramientas específicas:** Dependiendo del campo de trabajo, habilidades como Excel y Snowflake pueden ser ventajas adicionales.

**¡Estas habilidades son clave para impulsar tu carrera como analista de datos!**

***Recuerda:** El mercado laboral está en constante evolución, por lo que es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías.*

![Habilidades necesarias para tener los mejores trabajos](project_sql/assets/dd_pago_hab_top10_2023.png)

*Grafico de columnas donde se visualizan las habilidades necesarias para tener los trabajos mejor pagados como **Data Analyst**, así como tambien la remuneración promedio asociada a las mismas; adicionalmente el grafico de linea demuestra la demanda de estas habilidades en tantos por cada 10 empresas; hecho en Excel apartir de los resultados optenidos en las consultas SQL*

### 3. ¡Las habilidades más demandadas en todo el sectoe!

#### 1. SQL dominando el mercado:

Con 7.291 menciones, SQL se consolida como la habilidad más buscada en el mercado laboral.

#### 2. Python y R: El Dúo Dinámico para el Análisis de Datos:

Tanto Python como R han experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Ambas ofrecen una amplia gama de librerías y paquetes para realizar tareas como limpieza de datos, modelado estadístico, machine learning y visualización.

#### 3. Visualización de Datos: Una Habilidad Esencial

Herramientas como Tableau y Power BI permiten comunicar los resultados de un análisis de datos de manera clara y concisa.

| Habilidad | Demanda |

|---|---|

| SQL | 7.291 |

| Excel | 4.611 |

| Python | 4.330 |

| Tableau | 3.745 |

| Power BI | 2.609 |

*Tabla; se muestran las 5 habilidades escenciales para los puestos de **'data analyst'***

### 4. Habilidades mejor pagadas

Descubramos cúales son las habilidades mejor remuneradas

```sql

SELECT 

    sd.skills as skill_name,

    ROUND(AVG(salary_year_avg), 0) AS avg_salary

FROM

    skills_dim sd

INNER JOIN skills_job_dim sj ON sj.skill_id = sd.skill_id

INNER JOIN job_postings_fact jp ON jp.job_id = sj.job_id

WHERE

    jp.job_work_from_home = TRUE AND

    salary_year_avg IS NOT NULL AND

    jp.job_title_short = 'Data Analyst'

GROUP BY sd.skills

ORDER BY avg_salary DESC

LIMIT 25;

```

Resumen de los hallazgos

* **Alta demanda de habilidades de Big Data y ML:** Los salarios más altos son comandados por analistas con habilidades en tecnologías de big data (PySpark, Couchbase), herramientas de aprendizaje automático (DataRobot, Jupyter) y bibliotecas de Python (Pandas, NumPy), lo que refleja la alta valoración de la industria de las capacidades de procesamiento de datos y modelado predictivo.

* **Proficiencia en desarrollo de software e implementación:** El conocimiento de herramientas de desarrollo e implementación (GitLab, Kubernetes, Airflow) indica un lucrativo cruce entre el análisis de datos y la ingeniería, con una prima en las habilidades que facilitan la automatización y la gestión eficiente de los pipelines de datos.

* **Experiencia en computación en la nube:** La familiaridad con herramientas de ingeniería de datos y la nube (Elasticsearch, Databricks, GCP) subraya la creciente importancia de los entornos de análisis basados en la nube, lo que sugiere que la competencia en la nube aumenta significativamente el potencial de ingresos en el análisis de datos.

| Habilidad | Salario anual promedio en $ |

|---|---|

| Pyspark | 208,172 |

| Bitbucket | 189,155 |

| Couchbase | 160,515 |

| Watson | 160,515 |

| Datarobot | 155,486 |

| Gitlab | 154,500 |

| Swift | 153,750 |

| Jupyter | 152,777 |

| Pandas | 151,821 |

| Elasticsearch | 145,000 |

| Golang | 145,000 |

| Numpy | 143,513 |

| Databricks | 141,907 |

| Linux | 136,508 |

| Kubernetes | 132,500 |

| Atlassian | 131,162 |

| Twilio | 127,000 |

| Airflow | 126,103 |

| Scikit-Learn | 125,781 |

| Jenkins | 125,436 |

| Notion | 125,000 |

| Scala | 124,903 |

| Postgresql | 123,879 |

| GCP | 122,500 |

| Microstrategy | 121,619 |

*Tabla; muestra en orden descendente las 25 habilidades con mayores salarios anuales promedios; recopilado de todas las ofertas de empleo remoto como **'data analyst'**, la tabla demuestra una clara tendencia hacia los lengajes de programacion y herramientas computación en la nube*

### 5. ¿Cuales son las habiidades optimas que aprender?

Combinando los hallazgos obtenidos hasta ahora podemos determinar que lo más óptimo sea aprender una habiidad que ofrezca buenos sueldos y tenga una alta demanda, para ellos el siguiente query utiliza CTEs para ahondar en esta pegunta.

```sql

WITH combined_data AS (

    SELECT

        sd.skill_id,

        sd.skills,

        COUNT(sj.skill_id) AS demand_count,

        ROUND(AVG(jp.salary_year_avg), 0) AS avg_salary

    FROM

        skills_dim sd

    INNER JOIN skills_job_dim sj ON sj.skill_id = sd.skill_id

    INNER JOIN job_postings_fact jp ON jp.job_id = sj.job_id

    WHERE

        jp.job_work_from_home = TRUE AND

        jp.job_title_short = 'Data Analyst' AND

        salary_year_avg IS NOT NULL

    GROUP BY sd.skill_id

), ranked_skills AS (

    SELECT

        skill_id,

        skills,

        demand_count,

        avg_salary,

        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY avg_salary DESC, demand_count DESC) AS rank

    FROM

        combined_data

    WHERE

        demand_count > 10

)

SELECT

    skill_id,

    skills,

    demand_count,

    avg_salary

FROM

    ranked_skills

WHERE

    rank <= 30

ORDER BY

    rank ASC;

```

Entendamos mejor estos datos con un gráfico:

![Habilidades necesarias para tener los mejores trabajos](project_sql/assets/5.0_top_optimal_skills.png)

*Grafico de barras donde se visualizan las habilidades optimas a aprender para tener los trabajos mejor pagados como **Data Analyst**, así como tambien la remuneración promedio asociada a las mismas dentro de las barras; las habilidades se ordenan de mayor a menor demanda, siendo la demanda el numero de veces que la habilidad aparece en las ofertas de trabajo; hecho en Excel apartir de los resultados optenidos en las consultas SQL*

| Habilidad | Demanda | Salario anual promedio ($) |

|---|---|---|

| SQL | 398 | 97237 |

| Excel | 256 | 87288 |

| Python | 236 | 101397 |

| Tableau | 230 | 99288 |

| R | 148 | 100499 |

| Power BI | 110 | 97431 |

| SAS | 63 | 98902 |

| SAS | 63 | 98902 |

| PowerPoint | 58 | 88701 |

| Looker | 49 | 103795 |

*Tabla con las habilidades óptimas; recopilado de todas las ofertas de empleo remoto como **'data analyst'**; ordenado por demanda de mayor a menor*

A partir de los datos proporcionados, podemos realizar un análisis preliminar y extraer las siguientes conclusiones:

#### Tendencias Destacadas

1. **SQL es la habilidad más demandada:** SQL, un lenguaje fundamental para bases de datos, tiene el mayor número de solicitudes, lo que indica su amplio uso en diversas industrias.

2. **Python es altamente buscado y bien remunerado:** Python, un lenguaje de programación versátil, tiene una demanda significativa y ofrece un salario promedio competitivo.

3. **Las herramientas de visualización de datos están en demanda:** Las habilidades relacionadas con la visualización de datos, como Tableau y Power BI, también tienen una alta demanda, lo que refleja la creciente importancia de los insights basados en datos.

4. **La programación en R tiene una demanda moderada pero un alto salario:** Si bien la demanda de R, otro lenguaje de programación estadístico, es menor que la de SQL o Python, ofrece un salario promedio relativamente alto.

5. **Las habilidades especializadas tienen salarios más altos:** Habilidades como Looker, una plataforma de datos, y SAS, un conjunto de software estadístico, tienen una demanda más baja pero ofrecen salarios promedio significativamente más altos, lo que sugiere que la especialización puede conducir a un mayor potencial de ingresos.

## Lo que he aprendido

¡Qué viaje ha sido este curso de SQL!

De novato a experto, he avanzado a pasos agigantados. He adquirido las habilidades necesarias para convertirme en un auténtico analista de datos.

 Crear consultas complejas, dominar **PostgreSQL**, y utilizar herramientas como **Git**, **GitHub**, **Power Query** y **VS Code** me ha abierto un sinfín de posibilidades.

Estoy emocionado por aplicar estos conocimientos en nuevos proyectos y descubrir nuevas formas de transformar datos en información valiosa, explorando los datos con subconsultas y uniones, y tener la posibilidad de colaborar con otros.

*¡Estoy listo para sumergirme en cualquier desafío de análisis de datos que se me presente!*

## Conclusiones

### Insights

1. **Puestos de Analista de Datos Mejor Pagados:**

   * Los trabajos remotos mejor pagados ofrecen salarios de hasta $650,000.

2. **Habilidades para Puestos de Alto Pago:**

   * SQL es una habilidad esencial para obtener salarios altos.

3. **Habilidades Más Demandadas:**

   * SQL lidera en demanda entre los analistas de datos.

4. **Habilidades con Salarios Más Altos:**

   * Habilidades especializadas como SWN y Solidity ofrecen salarios más altos.

5. **Habilidades Óptimas para el Valor del Mercado:**

   * SQL es una habilidad altamente valiosa para los analistas de datos.

### Consideraciones finales

Gracias a este proyecto, he fortalecido mis conocimientos en SQL y he adquirido una valiosa perspectiva sobre el dinámico mercado laboral de los **_'data analyst'_**. Los resultados de mi análisis me han permitido identificar las habilidades más demandadas y mejor remuneradas, lo que me permitirá trazar una hoja de ruta más efectiva para mi desarrollo profesional.