Respuesta: Para convertirte en un analista de datos, generalmente se recomienda tener una formación en una de las siguientes áreas:

1. **Ciencias de la Computación o Ingeniería Informática**:
- Estas disciplinas proporcionan una fuerte base en programación, estructuras de datos y algoritmos, que son esenciales para el análisis de datos.

2. **Estadística o Matemáticas**:
- Estas áreas te equipan con el conocimiento necesario para realizar análisis cuantitativos y comprender los algoritmos estadísticos detrás de muchas técnicas de análisis de datos.

3. **Economía, Ingeniería Industrial o Administración de Empresas**:
- Estos campos te pueden dar una perspectiva práctica y orientada a los negocios sobre cómo se utiliza el análisis de datos para la toma de decisiones.

Además de una titulación en las áreas mencionadas, también es importante adquirir habilidades específicas en:

1. **Programación**:
- [Python](https://www.python.org/), [R](https://www.r-project.org/): Lenguajes comúnmente utilizados para análisis de datos.
- [SQL](https://www.sql.org/): Lenguaje esencial para la manipulación y consulta de bases de datos.

2. **Herramientas de Análisis**:
- [Pandas](https://pandas.pydata.org/), [NumPy](https://numpy.org/): Herramientas de Python para el manejo y análisis de datos.
- [Matplotlib](https://matplotlib.org/), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/), [ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/): Bibliotecas para visualización de datos.

3. **Herramientas de Visualización de Datos**:
- [Tableau](https://www.tableau.com/), [Power BI](https://powerbi.microsoft.com/): Plataformas de visualización de datos ampliamente utilizadas en la industria.

4. **Machine Learning (Aprendizaje Automático)**:
- Familiarízate con bibliotecas como [scikit-learn](https://scikit-learn.org/), [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), [Keras](https://keras.io/), si te interesa aplicar modelos predictivos y de clasificación.

5. **Herramientas de Big Data (opcional, pero útil)**:
- [Apache Hadoop](http://hadoop.apache.org/), [Apache Spark](https://spark.apache.org/): Para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

6. **Estadística y Probabilidad**:
- Conocimientos fundamentales que respaldan muchas técnicas de análisis de datos y algoritmos de machine learning.

7. **Habilidades en Negocios**:
- Comprender el contexto de negocio es crucial para realizar análisis que aporten valor. Habilidades en administración y comunicación son clave para interpretar y presentar resultados a partes interesadas.

8. **Cursos en línea y certificaciones**:
- Plataformas como [Coursera](https://www.coursera.org/), [edX](https://www.edx.org/), [Udacity](https://www.udacity.com/) y [Khan Academy](https://www.khanacademy.org/) ofrecen cursos especializados en análisis de datos.

Finalmente, es fundamental practicar y trabajar en proyectos reales. Puedes contribuir a proyectos open source o participar en competencias de ciencia de datos en plataformas como [Kaggle](https://www.kaggle.com/).

La combinación de una sólida preparación académica y un enfoque práctico en el manejo de datos te preparará de manera efectiva para una carrera como analista de datos.