ejemplos-curriculum
5 habilidades técnicas de un analista de datos para tu carrera
ejemplos-curriculum, Iowa, Louisiana, United States, 70647
5 habilidades técnicas de un analista de datos para tu carrera
En el mundo actual, los datos son el recurso más valioso para las compañías. Por ello, un analista de datos exitoso necesita habilidades técnicas clave para manejar información de manera efectiva. Crea tu currículum en 15 minutos
Nuestra colección de plantillas de CV diseñadas por expertos te ayudará a destacar entre la multitud y acercarte un paso más al trabajo de tus sueños. Estas habilidades no solo impulsarán tu carrera como data analyst. También aportan
valor tangible a las organizaciones . En esta guía, detallamos las
habilidades técnicas más deseadas para un analista de datos , sin importar la empresa. Puntos importantes: Los lenguajes Python y R son clave para el procesamiento, análisis y visualización de datos.
Las bases de datos y SQL te ayudan a gestionar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
El análisis estadístico avanzado y la visualización de datos con Tableau y Power BI te ayudan a identificar patrones, tendencias y aplicar evaluaciones predictivas.
1. Dominio de lenguajes de programación como Python y R El dominio de lenguajes informáticos es esencial
para cualquier analista de datos en cualquier empresa. Estas son herramientas fundamentales para procesar y analizar datos a gran escala.
Estos lenguajes permiten transformar los números crudos en información invaluable. Razones para aprender Python
Python es una clase de lenguaje versátil y ampliamente utilizado en el análisis de datos. Algunos beneficios incluyen: Versatilidad : Es adecuado para funciones y
tareas de procesamiento de datos a gran escala.
Bibliotecas especializadas : Soluciones como Pandas y SciPy facilitan la manipulación de datos, mientras que Matplotlib y Seaborn permiten
generar visualizaciones efectivas .
Además, Python permite automatizar tareas para mejorar la eficiencia del procesamiento de datos. Debería ser un lenguaje presente en cualquier CV de programador que quiera ser competitivo. Razones para aprender R
R es especialmente popular en el ámbito académico
y entre los científicos de datos. Veamos algunos
puntos clave de R : Potencia habilidades específicas : R fue diseñado para hacer análisis matemáticos complejos, lo que lo hace ideal para
explorar grandes conjuntos de datos y aplicar técnicas avanzadas.
Herramientas especializadas : algunos paquetes como
ggplot2
y
dplyr
para especialistas sirven como herramientas y guías para
realizar visualizaciones impactantes.
Estas cualidades también convierten a R en el lenguaje preferido para el data analyst
en el área de investigación dentro de la industria . Por eso, deberías incluir el dominio de R en tu currículum de analista para que las empresas se fijen en tus aptitudes y quieran contratarte cuanto antes. Razones para aprender ambos lenguajes
La combinación de Python y R ofrece una ventaja competitiva para las personas interesadas en análisis de datos: Python
es ideal para la automatización de tareas y análisis de datos a gran escala.
R
es perfecto para realizar análisis técnicos avanzados y generar visualizaciones detalladas.
Dominar ambos lenguajes te permitirá
adaptarte a una amplia variedad de proyectos . Así, irás
mejorando tu capacidad como analista de datos . 2. Manejo avanzado de bases de datos y SQL El manejo de
bases de datos y SQL
es fundamental para los analistas de datos para gestionar grandes volúmenes de información. De hecho,
SQL es el lenguaje estándar para manejar la recopilación de datos. La importancia de SQL para los analistas de datos
SQL permite a los
especialistas
realizar un sinnúmero de tareas de forma más eficiente, incluyendo: Consultas eficientes : SQL permite al data analyst realizar consultas complejas para obtener información específica sin necesidad de manipularla manualmente.
Filtrado y clasificación : Con SQL, puedes ordenar y filtrar números rápidamente, facilitando la identificación de patrones y tendencias.
Integración : SQL permite combinar información de distintas tablas, lo que optimiza la labor y proporciona una visión más completa.
Estas capacidades no solo
mejoran la eficiencia del proceso analítico . También permiten que los expertos en exámenes basados en porcentajes puedan
desarrollar unas estrategias más completas .
MySQL : Ideal para bases de datos relacionales,
eficiente en consultas rápidas .
PostgreSQL : Potente y robusta, excelente para
manejar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes .
SQL Server : Una de las soluciones más preferidas en entornos corporativos.
IA:
Las mejores aliadas para el trabajo analítico y la ciencia de datos para la creación de bases de datos, fuentes, integraciones y deep learning, entre otras.
Dominar una o varias de estas herramientas te garantizará
excelentes oportunidades de trabajo en este sector tan demandado , incluso
dentro de una gran empresa o multinacional . De ahí que el análisis sea uno de los trabajos de informática mejor pagados hasta la fecha. SQL y otras herramientas
Los
analistas de datos
también utilizan SQL en combinación con otras herramientas y aptitudes técnicas. Algunas integraciones comunes son: Python : Integración con bibliotecas como
SQLAlchemy y pandas
para realizar unas investigaciones, estudios, comunicación y reportes avanzados.
R : Con
RODBC y DBI , los analistas pueden extraer y analizar números directamente desde bases de datos.
La facilidad de SQL para
integrarse a con diferentes lenguajes y bases de datos
convierten a esta plataforma en
una excelente alternativa para el analyst para gestionar números en grandes cantidades. 3. Conocimiento profundo de análisis estadístico El análisis estadístico es una skill importante
para cualquier analista de datos. Permite interpretar grandes conjuntos de datos y extraer insights valiosos para cualquier negocio.
Comprender los principios estadísticos y aplicarlos ayuda a identificar tendencias y relaciones en los datos. La importancia del modelado analítico
Como carrera propia de la personalidad MBTI en contextos profesionales ,
el modelado analítico proporciona herramientas altamente efectivas
para
responder preguntas clave y resolver problemas mediante los datos . Unas de las habilidades técnicas más importantes para este trabajo son: Interpretación de datos : Los principios interpretativos permiten a los analistas identificar
variaciones significativas
y comprender el comportamiento de la información.
Evaluaciones predictivas : Con conceptos de matemática como
la regresión, las distribuciones y las correlaciones , puedes plantear diferentes escenarios hipotéticos.
Evaluación de tendencias : Para identificar cómo
ciertos eventos o comportamientos cambian a lo largo del tiempo .
Segmentación de clientes : Agrupar clientes según
movimientos de compra o comportamiento .
Pruebas A/B : Al comparar el
rendimiento de diferentes estrategias o productos .
Dominar los porcentajes no solo
fortalece la capacidad del analista . También proporciona un marco sólido para generar hallazgos y
respaldar la toma de decisiones empresariales. 4. Visualización de datos con herramientas avanzadas La visualización analítica es una habilidad esencial para
comunicar información compleja de manera precisa . Un buen analista de datos debe transformar cifras y tablas en
gráficos comprensibles para el desarrollo de estrategias empresariales . Ejemplos de visualizaciones efectivas
Estas son las herramientas de visualización de datos más demandadas en la actualidad: Dashboards interactivos : Muestran datos en tiempo real y ayudan a los equipos a monitorear el desempeño de proyectos y fomentar la comunicación con el negocio para alcanzar las metas.
Gráficos : Perfectos para visualizar el crecimiento o caída en métricas clave, como ventas o tráfico web. Son visualizaciones esenciales en cualquier CV de jefe de tecnología .
Mapas de calor : Útiles para identificar puntos críticos en el rendimiento de un producto o servicio.
La
visualización de datos
no solo facilita la exploración analítica, sino que también transforma los datos en un lenguaje visual comprensible para cualquier público (incluso sin conocimientos técnicos o sin entender el proceso del data analyst). Herramientas
Estas son dos de unas de las herramientas favoritas en la actualidad: Tableau : Una de las plataformas más populares por
su facilidad para generar dashboards visualmente atractivos .
Power BI : Una herramienta ideal para estudiar los datos empresariales, con
opciones avanzadas de visualización y conexión con múltiples bases de datos .
Ambas son esenciales para los analistas de datos para crear gráficos y dashboards interactivos. 5. Estadística y matemáticas aplicadas En el ámbito del análisis de datos, las competencias en estos dos campos matemáticos te ayudan a
interpretar la información de forma correcta y generar insights útiles .
Los analistas de datos en España dominan estas áreas para destacar
si buscas tu primer empleo teletrabajando sin experiencia . Habilidades que debes dominar en estadística
Un analista de datos debe manejar estos aspectos para enfrentar los retos de la industria: Probabilidad y distribuciones:
Comprender conceptos como la
distribución normal, binomial y de Poisson
te sirve para interpretar datos y garantizar resultados dentro de una organización.
Análisis de regresión:
Funciones como la
regresión lineal y logística
permiten modelar y predecir comportamientos basados en datos históricos.
Inferencia :
Habilidades para realizar
pruebas de hipótesis, responder preguntas clave, intervalos de confianza y análisis ANOVA
son fundamentales en proyectos de negocio.
Series temporales:
Identificar
tendencias y patrones a lo largo del tiempo
ayuda a generar predicciones confiables.
Estas habilidades ya se han vuelto indispensables
para garantizar que se cumplen los objetivos de cualquier negocio . Por eso, es una de las competencias deseables para el data analyst. Aplicación de matemáticas en el análisis de datos
Las matemáticas aplicadas son la base de muchos métodos avanzados en esta industria.
Un analista debe dominar : Álgebra lineal:
Usada en
algoritmos de machine learning, evaluaciones predictivas y análisis de grandes matrices de datos
para conseguir hallazgos clave y generar resultados invaluables.
Cálculo diferencial e integral:
Importante en la optimización de funciones y en áreas como la
inteligencia artificial .
Matemática discreta:
Aplicada en
estructuras de datos, grafos y modelos de optimización
para resolver problemas complejos. Es una práctica básica para destacar en tu CV de gerente de proyectos TI .
Contar con una base sólida en matemáticas aplicadas te diferencia frente a otros candidatos. Es por ello que es
de las skills más buscadas en los puestos de trabajo . Dominar esta habilidad permite a los analistas
conectar datos y decisiones estratégicas
para cualquier empresa. Cómo desarrollar estas habilidades del data analyst Desarrollar las habilidades clave de un analista de datos requiere tiempo y dedicación. Invertir en cantidades elevadas de formación para obtener conocimientos y experiencia es esencial, sobre todo de cara a dominar las competencias necesarias en el campo del análisis de datos. Cursos online : Plataformas como
Coursera, Udemy y edX
ofrecen cursos específicos sobre lenguajes para programar (Python, R), análisis de porcentajes y visualización de datos.
Certificaciones : Los conocimientos en programas como
Microsoft Certified: Data Analyst Associate y Tableau Desktop Specialist
fortalecerán tu perfil profesional.
Desarrollar estas habilidades mejorará tu capacidad técnica como
data analyst , fortaleciendo tu perfil en cualquier industria del mundo tecnológico. Y para llevar tu perfil al máximo nivel en el mundo laboral, ¡optimiza tu currículum con una de estas
plantillas de redacción de CV
y atrae a las empresas! Reflexión final Las aptitudes de un analista de datos son esenciales para transformar grandes volúmenes de datos en
estrategias exitosas . El dominio de lenguajes de programación, resolución de problemas y la capacidad de comunicar resultados son
aptitudes cruciales en la carrera de un analista. Con la práctica y el aprendizaje continuo, poteciarás tu perfil como
data analyst
y marcarás la diferencia en cualquier
sector . Crea tu currículum con las mejores plantillas
FAQs sobre las habilidades de data analyst
El segundo se enfoca en la creación de modelos predictivos y análisis más complejos . Por otra parte,
un analista con éxito interpreta datos históricos para proporcionar recomendaciones prácticas . ¿Necesito tener un título universitario?
No es indispensable . Si bien puede ser útil, muchos expertos de la exploración analítica entran en este campo mediante cursos y experiencia práctica,
demostrando sus capacidades a través de proyectos reales . ¿Cuál es la importancia de las habilidades blandas para un analista de datos?
Las capacidades de
trabajo en equipo
y
resolución de problemas
son indispensables en el mundo empresarial, especialmente para
trabajar con personas sin conocimientos específicos . ¿Cuál es el futuro del análisis de datos?
El análisis de datos seguirá siendo una parte fundamental en la toma de decisiones empresariales . Las tecnologías como
IA y Machine Learning
continuarán ampliando las aptitudes de los analistas en áreas como la predicción y la automatización. Crea tu currículum en 15 minutos
Nuestra colección de plantillas de CV diseñadas por expertos te ayudará a destacar entre la multitud y acercarte un paso más al trabajo de tus sueños.
#J-18808-Ljbffr
En el mundo actual, los datos son el recurso más valioso para las compañías. Por ello, un analista de datos exitoso necesita habilidades técnicas clave para manejar información de manera efectiva. Crea tu currículum en 15 minutos
Nuestra colección de plantillas de CV diseñadas por expertos te ayudará a destacar entre la multitud y acercarte un paso más al trabajo de tus sueños. Estas habilidades no solo impulsarán tu carrera como data analyst. También aportan
valor tangible a las organizaciones . En esta guía, detallamos las
habilidades técnicas más deseadas para un analista de datos , sin importar la empresa. Puntos importantes: Los lenguajes Python y R son clave para el procesamiento, análisis y visualización de datos.
Las bases de datos y SQL te ayudan a gestionar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
El análisis estadístico avanzado y la visualización de datos con Tableau y Power BI te ayudan a identificar patrones, tendencias y aplicar evaluaciones predictivas.
1. Dominio de lenguajes de programación como Python y R El dominio de lenguajes informáticos es esencial
para cualquier analista de datos en cualquier empresa. Estas son herramientas fundamentales para procesar y analizar datos a gran escala.
Estos lenguajes permiten transformar los números crudos en información invaluable. Razones para aprender Python
Python es una clase de lenguaje versátil y ampliamente utilizado en el análisis de datos. Algunos beneficios incluyen: Versatilidad : Es adecuado para funciones y
tareas de procesamiento de datos a gran escala.
Bibliotecas especializadas : Soluciones como Pandas y SciPy facilitan la manipulación de datos, mientras que Matplotlib y Seaborn permiten
generar visualizaciones efectivas .
Además, Python permite automatizar tareas para mejorar la eficiencia del procesamiento de datos. Debería ser un lenguaje presente en cualquier CV de programador que quiera ser competitivo. Razones para aprender R
R es especialmente popular en el ámbito académico
y entre los científicos de datos. Veamos algunos
puntos clave de R : Potencia habilidades específicas : R fue diseñado para hacer análisis matemáticos complejos, lo que lo hace ideal para
explorar grandes conjuntos de datos y aplicar técnicas avanzadas.
Herramientas especializadas : algunos paquetes como
ggplot2
y
dplyr
para especialistas sirven como herramientas y guías para
realizar visualizaciones impactantes.
Estas cualidades también convierten a R en el lenguaje preferido para el data analyst
en el área de investigación dentro de la industria . Por eso, deberías incluir el dominio de R en tu currículum de analista para que las empresas se fijen en tus aptitudes y quieran contratarte cuanto antes. Razones para aprender ambos lenguajes
La combinación de Python y R ofrece una ventaja competitiva para las personas interesadas en análisis de datos: Python
es ideal para la automatización de tareas y análisis de datos a gran escala.
R
es perfecto para realizar análisis técnicos avanzados y generar visualizaciones detalladas.
Dominar ambos lenguajes te permitirá
adaptarte a una amplia variedad de proyectos . Así, irás
mejorando tu capacidad como analista de datos . 2. Manejo avanzado de bases de datos y SQL El manejo de
bases de datos y SQL
es fundamental para los analistas de datos para gestionar grandes volúmenes de información. De hecho,
SQL es el lenguaje estándar para manejar la recopilación de datos. La importancia de SQL para los analistas de datos
SQL permite a los
especialistas
realizar un sinnúmero de tareas de forma más eficiente, incluyendo: Consultas eficientes : SQL permite al data analyst realizar consultas complejas para obtener información específica sin necesidad de manipularla manualmente.
Filtrado y clasificación : Con SQL, puedes ordenar y filtrar números rápidamente, facilitando la identificación de patrones y tendencias.
Integración : SQL permite combinar información de distintas tablas, lo que optimiza la labor y proporciona una visión más completa.
Estas capacidades no solo
mejoran la eficiencia del proceso analítico . También permiten que los expertos en exámenes basados en porcentajes puedan
desarrollar unas estrategias más completas .
MySQL : Ideal para bases de datos relacionales,
eficiente en consultas rápidas .
PostgreSQL : Potente y robusta, excelente para
manejar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes .
SQL Server : Una de las soluciones más preferidas en entornos corporativos.
IA:
Las mejores aliadas para el trabajo analítico y la ciencia de datos para la creación de bases de datos, fuentes, integraciones y deep learning, entre otras.
Dominar una o varias de estas herramientas te garantizará
excelentes oportunidades de trabajo en este sector tan demandado , incluso
dentro de una gran empresa o multinacional . De ahí que el análisis sea uno de los trabajos de informática mejor pagados hasta la fecha. SQL y otras herramientas
Los
analistas de datos
también utilizan SQL en combinación con otras herramientas y aptitudes técnicas. Algunas integraciones comunes son: Python : Integración con bibliotecas como
SQLAlchemy y pandas
para realizar unas investigaciones, estudios, comunicación y reportes avanzados.
R : Con
RODBC y DBI , los analistas pueden extraer y analizar números directamente desde bases de datos.
La facilidad de SQL para
integrarse a con diferentes lenguajes y bases de datos
convierten a esta plataforma en
una excelente alternativa para el analyst para gestionar números en grandes cantidades. 3. Conocimiento profundo de análisis estadístico El análisis estadístico es una skill importante
para cualquier analista de datos. Permite interpretar grandes conjuntos de datos y extraer insights valiosos para cualquier negocio.
Comprender los principios estadísticos y aplicarlos ayuda a identificar tendencias y relaciones en los datos. La importancia del modelado analítico
Como carrera propia de la personalidad MBTI en contextos profesionales ,
el modelado analítico proporciona herramientas altamente efectivas
para
responder preguntas clave y resolver problemas mediante los datos . Unas de las habilidades técnicas más importantes para este trabajo son: Interpretación de datos : Los principios interpretativos permiten a los analistas identificar
variaciones significativas
y comprender el comportamiento de la información.
Evaluaciones predictivas : Con conceptos de matemática como
la regresión, las distribuciones y las correlaciones , puedes plantear diferentes escenarios hipotéticos.
Evaluación de tendencias : Para identificar cómo
ciertos eventos o comportamientos cambian a lo largo del tiempo .
Segmentación de clientes : Agrupar clientes según
movimientos de compra o comportamiento .
Pruebas A/B : Al comparar el
rendimiento de diferentes estrategias o productos .
Dominar los porcentajes no solo
fortalece la capacidad del analista . También proporciona un marco sólido para generar hallazgos y
respaldar la toma de decisiones empresariales. 4. Visualización de datos con herramientas avanzadas La visualización analítica es una habilidad esencial para
comunicar información compleja de manera precisa . Un buen analista de datos debe transformar cifras y tablas en
gráficos comprensibles para el desarrollo de estrategias empresariales . Ejemplos de visualizaciones efectivas
Estas son las herramientas de visualización de datos más demandadas en la actualidad: Dashboards interactivos : Muestran datos en tiempo real y ayudan a los equipos a monitorear el desempeño de proyectos y fomentar la comunicación con el negocio para alcanzar las metas.
Gráficos : Perfectos para visualizar el crecimiento o caída en métricas clave, como ventas o tráfico web. Son visualizaciones esenciales en cualquier CV de jefe de tecnología .
Mapas de calor : Útiles para identificar puntos críticos en el rendimiento de un producto o servicio.
La
visualización de datos
no solo facilita la exploración analítica, sino que también transforma los datos en un lenguaje visual comprensible para cualquier público (incluso sin conocimientos técnicos o sin entender el proceso del data analyst). Herramientas
Estas son dos de unas de las herramientas favoritas en la actualidad: Tableau : Una de las plataformas más populares por
su facilidad para generar dashboards visualmente atractivos .
Power BI : Una herramienta ideal para estudiar los datos empresariales, con
opciones avanzadas de visualización y conexión con múltiples bases de datos .
Ambas son esenciales para los analistas de datos para crear gráficos y dashboards interactivos. 5. Estadística y matemáticas aplicadas En el ámbito del análisis de datos, las competencias en estos dos campos matemáticos te ayudan a
interpretar la información de forma correcta y generar insights útiles .
Los analistas de datos en España dominan estas áreas para destacar
si buscas tu primer empleo teletrabajando sin experiencia . Habilidades que debes dominar en estadística
Un analista de datos debe manejar estos aspectos para enfrentar los retos de la industria: Probabilidad y distribuciones:
Comprender conceptos como la
distribución normal, binomial y de Poisson
te sirve para interpretar datos y garantizar resultados dentro de una organización.
Análisis de regresión:
Funciones como la
regresión lineal y logística
permiten modelar y predecir comportamientos basados en datos históricos.
Inferencia :
Habilidades para realizar
pruebas de hipótesis, responder preguntas clave, intervalos de confianza y análisis ANOVA
son fundamentales en proyectos de negocio.
Series temporales:
Identificar
tendencias y patrones a lo largo del tiempo
ayuda a generar predicciones confiables.
Estas habilidades ya se han vuelto indispensables
para garantizar que se cumplen los objetivos de cualquier negocio . Por eso, es una de las competencias deseables para el data analyst. Aplicación de matemáticas en el análisis de datos
Las matemáticas aplicadas son la base de muchos métodos avanzados en esta industria.
Un analista debe dominar : Álgebra lineal:
Usada en
algoritmos de machine learning, evaluaciones predictivas y análisis de grandes matrices de datos
para conseguir hallazgos clave y generar resultados invaluables.
Cálculo diferencial e integral:
Importante en la optimización de funciones y en áreas como la
inteligencia artificial .
Matemática discreta:
Aplicada en
estructuras de datos, grafos y modelos de optimización
para resolver problemas complejos. Es una práctica básica para destacar en tu CV de gerente de proyectos TI .
Contar con una base sólida en matemáticas aplicadas te diferencia frente a otros candidatos. Es por ello que es
de las skills más buscadas en los puestos de trabajo . Dominar esta habilidad permite a los analistas
conectar datos y decisiones estratégicas
para cualquier empresa. Cómo desarrollar estas habilidades del data analyst Desarrollar las habilidades clave de un analista de datos requiere tiempo y dedicación. Invertir en cantidades elevadas de formación para obtener conocimientos y experiencia es esencial, sobre todo de cara a dominar las competencias necesarias en el campo del análisis de datos. Cursos online : Plataformas como
Coursera, Udemy y edX
ofrecen cursos específicos sobre lenguajes para programar (Python, R), análisis de porcentajes y visualización de datos.
Certificaciones : Los conocimientos en programas como
Microsoft Certified: Data Analyst Associate y Tableau Desktop Specialist
fortalecerán tu perfil profesional.
Desarrollar estas habilidades mejorará tu capacidad técnica como
data analyst , fortaleciendo tu perfil en cualquier industria del mundo tecnológico. Y para llevar tu perfil al máximo nivel en el mundo laboral, ¡optimiza tu currículum con una de estas
plantillas de redacción de CV
y atrae a las empresas! Reflexión final Las aptitudes de un analista de datos son esenciales para transformar grandes volúmenes de datos en
estrategias exitosas . El dominio de lenguajes de programación, resolución de problemas y la capacidad de comunicar resultados son
aptitudes cruciales en la carrera de un analista. Con la práctica y el aprendizaje continuo, poteciarás tu perfil como
data analyst
y marcarás la diferencia en cualquier
sector . Crea tu currículum con las mejores plantillas
FAQs sobre las habilidades de data analyst
El segundo se enfoca en la creación de modelos predictivos y análisis más complejos . Por otra parte,
un analista con éxito interpreta datos históricos para proporcionar recomendaciones prácticas . ¿Necesito tener un título universitario?
No es indispensable . Si bien puede ser útil, muchos expertos de la exploración analítica entran en este campo mediante cursos y experiencia práctica,
demostrando sus capacidades a través de proyectos reales . ¿Cuál es la importancia de las habilidades blandas para un analista de datos?
Las capacidades de
trabajo en equipo
y
resolución de problemas
son indispensables en el mundo empresarial, especialmente para
trabajar con personas sin conocimientos específicos . ¿Cuál es el futuro del análisis de datos?
El análisis de datos seguirá siendo una parte fundamental en la toma de decisiones empresariales . Las tecnologías como
IA y Machine Learning
continuarán ampliando las aptitudes de los analistas en áreas como la predicción y la automatización. Crea tu currículum en 15 minutos
Nuestra colección de plantillas de CV diseñadas por expertos te ayudará a destacar entre la multitud y acercarte un paso más al trabajo de tus sueños.
#J-18808-Ljbffr