» Test: ¿Qué perfil de datos es para ti?

¿Qué perfil de datos encaja mejor contigo?

¿Te gustaría encontrar tu rol ideal en el mundo de los datos?

Este cuestionario está diseñado para ayudarte a identificar tus aptitudes, conocimientos e intereses dentro del ecosistema de datos.

Responde unas pocas preguntas y descubre en qué área podrías destacar más.

1 / 20

¿Cuál de estas situaciones describe mejor tus conocimientos actuales?

Tengo algo de experiencia analizando datos y haciendo presentaciones, pero no mucho más.

Sé algo de programación y me gusta explorar cosas como la inteligencia artificial.

Me siento a gusto trabajando con bases de datos o scripts para procesar datos.

2 / 20

Imagina que tienes que trabajar con un conjunto de datos incompleto. ¿Cómo actúas?

Busco formas de estimar los valores faltantes basándome en patrones.

Pienso en cómo comunicar los posibles problemas que estos datos podrían causar.

Limpio el conjunto de datos y aseguro que esté listo para usarse correctamente.

3 / 20

¿Cuánto te interesa la programación?

Algo, pero lo que más me interesa es entender los resultados sin complicarme mucho con el código.

Bastante. Me interesa usar programación para organizar datos y automatizar procesos.

¡Mucho! Quiero escribir código que haga cosas increíbles

4 / 20

¿Qué parte de un proyecto de ML te resulta más satisfactoria?

Saber que los datos están organizados y bien pre-procesados.

Presentar un informe o dashboard que destaque el impacto del proyecto.

La etapa de ir ajustando hiperparámetros y ver cómo un modelo mejora sus predicciones tras cada iteración.

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Si pudieras elegir una herramienta para empezar a trabajar ahora mismo, ¿cuál sería?

dbt, Hadoop o Snowflake.

Una librería como Scikit-learn o PyTorch.

Una herramienta de visualización como Tableau o Power BI.

6 / 20

Cuando enfrentas un problema técnico, ¿qué enfoque prefieres?

Diseñar y construir sistemas que procesen datos de manera eficiente.

Aplicar técnicas estadísticas para interpretar conjuntos de datos complejos.

Analizar datos existentes para extraer conclusiones y tendencias.

7 / 20

Trabajas en un e-commerce y tienes que elegir nuevo proyecto ¿Qué eliges?

Desarrollar un sistema de recomendación para personalizar la experiencia del usuario.

Descubrir patrones ocultos en datos de ventas y presentar una nueva estrategia de negocio.

Migrar la infraestructura de datos del e-commerce a la nube. Justo lo que buscabas ☁️

8 / 20

¿Cuál de estas actividades te parece más interesante?

Crear un sistema que mantenga datos organizados y accesibles en todo momento.

Responder preguntas clave, como “¿Por qué las ventas bajaron este mes?” con datos claros.

Enseñar a un modelo a predecir algo útil, como el clima o el precio de un producto.

9 / 20

Imagina que estás en un proyecto de Machine Learning. ¿Qué parte te entusiasma más?

Preparar los datos para que estén listos para el análisis y el modelado.

Diseñar y entrenar modelos que encuentren patrones y hagan predicciones.

Interpretar los resultados y compartir insights útiles con los demás.

10 / 20

Te dan un dataset... ¿Qué haces?

Crear un informe visual.

Diseñar un flujo que organice y limpie los datos de forma eficiente.

Escribir un código que los analice y saque conclusiones automáticas.

11 / 20

¿Cuál es tu rol típico en un proyecto grupal?

Innovador: aportas ideas únicas y encuentras soluciones creativas.

Comunicador: traduces los resultados y los compartes con claridad para motivar al equipo.

Organizador: te aseguras de que todos tengan lo que necesitan y sigan el plan.

12 / 20

¿Cómo describirías tu relación con las matemáticas?

Prefiero mantener las matemáticas simples, pero puedo trabajar con números si es necesario.

Me gusta trabajar con estadísticas y álgebra; no me asustan las ecuaciones complejas.

No soy fan de las matemáticas avanzadas.

13 / 20

¿Cuál de estas frases te define mejor?

Me encanta descubrir cómo las cosas están conectadas y usar matemáticas para probarlo.

Disfruto mucho explicando cosas complicadas de forma que cualquiera pueda entenderlas.

Me gusta que todo esté bien organizado y que las cosas funcionen como deben.

14 / 20

Tu equipo tiene un problema complejo que resolver. ¿Qué haces primero?

Diseñas un plan paso a paso para atacar el problema de manera estructurada.

Reúnes a todos, haces preguntas y visualizas las soluciones posibles para decidir juntos.

Te pones a investigar y pruebas diferentes ideas para ver cuál funciona mejor.

15 / 20

Si tuvieras que aprender algo nuevo, ¿qué elegirías?

Cómo construir una infraestructura sólida para manejar datos.

Una herramienta de visualización.

Cómo ha sido entrenado DeepSeek.

16 / 20

¿Cómo reaccionas cuando algo no sale como esperabas?

Lo ves como una oportunidad para aprender y experimentar con algo nuevo.

Rehaces el plan asegurándote de que cada detalle esté correcto esta vez.

Tomas un momento para reflexionar, analizas qué falló y propones una nueva estrategia.

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Imagina que estás enseñando algo a alguien. ¿Qué enfoque prefieres?

Usar historias o analogías que sean fáciles de entender.

Explicar los pasos exactos para que no haya confusión.

Mostrar ejemplos prácticos y dejar que experimenten por su cuenta.

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¿Cuál de estas habilidades te describe mejor?

Atención al detalle y capacidad de mantener las cosas bajo control.

Curiosidad y ganas de aprender cosas nuevas constantemente.

Comunicación efectiva y facilidad para conectar con otros.

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¿Qué herramientas o lenguajes te llaman más la atención?

Excel, Tableau o Power BI.

SQL y bases de datos.

Python, especialmente si puedo usar librerías como TensorFlow o Scikit-learn.

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Cuando piensas en gráficos y visualizaciones, ¿cómo te sientes?

Me interesan, pero prefiero centrarme en los patrones detrás de ellos.

¡Me encantan! Son la mejor forma de mostrar el impacto de los datos 🤩.

Me gustan cuando sirven para probar que mi sistema está funcionando bien 😎.

🤓 Mientras analizo tus respuestas...

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