Una oferta de empleo no es un examen. Es una lista de deseos que escriben varias personas a la vez. Una pide SQL, otra pide inglés y alguien añade «Machine Learning» porque suena bien. Si la lees como un examen, te descartas tú solo. Si la lees como una lista de deseos, ves qué es lo que de verdad van a pedirte el lunes por la mañana.
## La oferta de hoy (inventada, pero muy típica)
Una oferta de empleo es el anuncio donde una empresa cuenta qué puesto busca y a quién. Para practicar usaremos una ficticia, de «Cestaluz», una tienda online inventada de velas y lámparas. Busca un analista de datos junior: alguien que empieza y todavía tiene poca experiencia. Te explico cada término entre paréntesis, tal como lo verás en las ofertas reales:
- Funciones (las tareas de cada semana): preparar el informe semanal de ventas, mantener los cuadros de mando (pantallas con varios gráficos, también llamadas dashboards) de marketing y logística, limpiar y revisar los datos antes de analizarlos, y responder preguntas del equipo como «¿qué campaña funcionó?».
- Requisitos: grado en ADE (Administración y Dirección de Empresas), Ingeniería o afín; 2 años de experiencia; SQL avanzado (SQL es el lenguaje para pedirle datos a una base de datos); herramientas de BI (Business Intelligence, inteligencia de negocio: programas como Power BI o Tableau para hacer cuadros de mando); conocimientos de Python (un lenguaje de programación muy usado con datos).
- Valorable: Google Analytics (herramienta gratuita de Google que mide las visitas de una web) y Machine Learning (aprendizaje automático: programas que aprenden patrones de los datos para predecir).
- Ofrecemos: incorporarte a nuestra cultura data-driven (decidir con datos y no a ojo), ambiente joven y dinámico, salario a convenir (no dicen cifra y se negocia).
## Primer paso: el colador de café
Haz con la oferta lo que haces con el café: échala por un colador. En un colador pasa lo valioso y los posos se quedan en el filtro. Aquí, lo valioso es lo que de verdad harás. Para saberlo, mira las funciones: un requisito que ninguna función necesita es decoración.
Con Cestaluz sale así. Cada fila es una línea de la oferta y la zona en la que cae:
| Línea de la oferta | Zona | Por qué |
|---|---|---|
| SQL avanzado | Núcleo | Con él sacas los datos |
| Herramientas de BI | Núcleo | Con ellas haces los cuadros de mando |
| Limpiar y revisar datos | Núcleo | Es tu trabajo diario |
| Conocimientos de Python | Extra | Suma, pero ninguna función lo usa |
| Grado en ADE, Ingeniería o afín | Extra | Suma, y suele ser flexible |
| Google Analytics | Extra | Suma para marketing |
| 2 años de experiencia | Humo | Choca con «junior» |
| Machine Learning | Humo | Es de otra profesión |
| Cultura data-driven | Humo | No es una tarea |
La regla que separa las dos últimas zonas: extra es lo que suma al puesto aunque ninguna función lo exija. Humo es lo que no tiene que ver con el puesto o choca con él. Por eso Python es extra, porque a un analista le sirve, y Machine Learning es humo, porque es trabajo de otra profesión, la del científico de datos.
## Segundo paso: traducir la jerga
Las ofertas usan palabras que suenan enormes y suelen significar algo más pequeño. Las tres herramientas que suelen aparecer en las ofertas de analista son estas:
Antes de la tabla, cuatro palabras más que verás en cualquier conversación sobre el tema:
- JOIN: en SQL, unir dos tablas por un dato que comparten.
- GROUP BY: en SQL, agrupar filas (por ejemplo, por ciudad) para sumarlas o contarlas.
- Notebook: un documento donde mezclas código Python, resultados y explicaciones, y que puedes enseñar a otra persona.
- Portfolio: una carpeta de trabajos tuyos que se pueden enseñar, como un análisis o un dashboard.
| La oferta dice | Suele querer decir | Cómo lo demuestras |
|---|---|---|
| SQL avanzado | Nivel intermedio-bajo | Consultas sobre una tienda |
| Herramientas de BI | Hacer un cuadro de mando | Un dashboard en tu portfolio |
| Conocimientos de Python | Cargar una tabla y filtrarla | Un notebook con un análisis |
| Cultura data-driven | Decidir mirando números | Nada: no es un requisito |
## El «SQL avanzado» de una oferta junior
En una oferta junior, «SQL avanzado» suele ser un nivel intermedio-bajo: saber combinar tablas y agrupar. Según la empresa puede llegar más lejos, a las funciones de ventana (calcular sobre un grupo de filas sin colapsarlas, por ejemplo un ranking) y a las CTE (consultas con nombre que usas dentro de otra consulta). Un ejemplo de lo básico, con dos tablas de Cestaluz. En `pedidos` cada fila es un pedido, y `cliente_id` dice quién lo hizo:
| id | cliente_id | total |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 40 |
| 2 | 2 | 25 |
| 3 | 1 | 35 |
| id | ciudad |
|---|---|
| 1 | Madrid |
| 2 | Sevilla |
1-- Ventas totales por ciudad de cliente2SELECT c.ciudad,3 COUNT(*) AS num_pedidos,4 SUM(p.total) AS ventas5FROM pedidos p6JOIN clientes c ON c.id = p.cliente_id7GROUP BY c.ciudad8ORDER BY ventas DESC;
SELECT elige las columnas que quieres ver. FROM dice de qué tabla salen. JOIN une pedidos y clientes por el cliente. GROUP BY agrupa por ciudad. ORDER BY ... DESC ordena de mayor a menor.
| ciudad | num_pedidos | ventas |
|---|---|---|
| Madrid | 2 | 75 |
| Sevilla | 1 | 25 |
Pregunta sin vergüenza en la entrevista: «¿qué consulta de SQL haría un analista aquí en su primera semana?». La respuesta vale más que el anuncio. Esto del SQL lo practicamos en profundidad en la plataforma.
## Tercer paso: las señales de alerta
No toda oferta rara es mala, pero algunas dan pistas. Estas son las que yo miraría primero (Cestaluz solo tiene la segunda, la del junior con años):
- Tres profesiones en un anuncio. Es una señal genérica, no de Cestaluz. El analista responde preguntas con datos, el ingeniero de datos monta los sistemas que los mueven y el científico de datos construye modelos que predicen. Si piden las tres, algo falla.
- «Junior» con años de experiencia. Un puesto de entrada que pide dos años se contradice solo. Suele ser relleno, y puedes postularte igual.
- Funciones vagas y adjetivos. «Dinámico», «proactivo» y «pasión por los datos» no son tareas. Si no puedes dibujar tu lunes, desconfía.
- Ni salario ni rango. Según el país, la oferta lo dice o no. Si no aparece, pregúntalo en la primera conversación, antes de gastar tres entrevistas.
Mi opinión: si te piden una prueba que parece trabajo real de la empresa (informes de verdad, con sus datos) sin hablar de contrato, para. Una prueba razonable usa datos de ejemplo y se resuelve en un par de horas.
## Cuarto paso: ¿me postulo?
Mi regla es esta: si el núcleo te encaja, postúlate, aunque falte la mitad del humo y de los extras. El núcleo de Cestaluz es SQL, cuadros de mando (BI) y limpiar datos. Un candidato que sepa hacer eso y no tenga ni los dos años ni Machine Learning sigue siendo un candidato muy razonable. Yo lo haría con esta lista de cinco acciones:
- 01.Copia la oferta en un documento y subraya los verbos de las funciones (preparar, mantener, limpiar, responder).
- 02.Pinta cada requisito: verde (núcleo), cyan (extra) y ámbar con trazo discontinuo (humo), como en la primera imagen.
- 03.Para cada línea verde, busca una prueba tuya: una consulta, un dashboard, un análisis. Si no la tienes, esa es tu tarea de la semana.
- 04.Cuenta cuántas líneas verdes puedes demostrar hoy. Si son casi todas, envía el currículum.
- 05.En la carta o el mensaje, habla del núcleo con un ejemplo, no de ti con adjetivos.
En resumen: una oferta es una lista de deseos con tres capas, núcleo, extra y humo, y las funciones te dicen cuál es cuál. La jerga suele ser menos de lo que parece, y las señales de alerta están en el anuncio, no en ti. Tu ejercicio: abre tres ofertas de analista de datos junior reales, pinta cada línea de su color y quédate con la que tenga más verde que tú puedas demostrar. Esa es la que merece tu tarde.