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¿Está interesado en una carrera en datos, pero no está seguro de qué camino tomar? Tal vez haya oído hablar tanto de los analistas de datos como de los científicos de datos, pero no está seguro de qué distingue a estas carreras.
Si bien tanto los analistas de datos como los científicos de datos trabajan con datos para extraer información y resolver problemas, el las formas en que lo hacen son diferentes. Los analistas de datos generalmente se enfocan en explorar datos, identificar tendencias y crear visualizaciones para comunicar sus hallazgos. Por otro lado, los científicos de datos a menudo tienen un enfoque más exploratorio y experimental, utilizando análisis estadísticos y aprendizaje automático para construir modelos predictivos y desarrollar conocimientos que puedan informar las decisiones comerciales.
Exploremos las principales diferencias en los roles de los analistas de datos y los científicos de datos, las habilidades requeridas para ambos y si cualquiera de las carreras puede ser adecuada para usted.
Analista de datos versus científico de datos: lado a lado-Comparación lateral
Analista de datos frente a científico de datos: ¿cuál es la diferencia?
Si bien los analistas de datos y los científicos de datos trabajan con datos, existen diferencias significativas en sus roles, responsabilidades y conjuntos de habilidades requeridos. Analicemos sus diferencias con mayor detalle a continuación.
Analistas de datos
Los analistas de datos se centran en analizar datos para identificar patrones, tendencias y perspectivas que ayuden a los accionistas a tomar decisiones basadas en datos. Trabajan con conjuntos de datos estructurados y suelen utilizar herramientas como SQL y Excel para manipular y analizar datos.
A continuación, desglosaremos las responsabilidades clave del rol de analista de datos.
Limpieza y preparación de datos
Una de las responsabilidades clave de un analista de datos es limpiar y preparar los datos para el análisis. Esto implica identificar y corregir errores en los conjuntos de datos, tratar los valores faltantes y transformar los datos en un formato utilizable. Los analistas de datos deben ser expertos en la gestión y manipulación de datos para garantizar que los datos con los que trabajan sean precisos y completos.
Creación de informes y visualizaciones
Los analistas de datos son responsables de crear informes y visualizaciones que comunican sus hallazgos a las partes interesadas. Usan herramientas como Tableau y Power BI para crear tablas, gráficos y paneles que hacen que los datos sean accesibles para audiencias no técnicas. Los analistas de datos deben tener sólidas habilidades de comunicación para garantizar que sus conocimientos se comuniquen de manera efectiva a las partes interesadas.
Análisis descriptivo
Los analistas de datos se centran en el análisis descriptivo, que implica analizar datos anteriores para identificar patrones. y tendencias Utilizan métodos estadísticos para analizar datos y sacar conclusiones que ayuden a los ejecutivos y accionistas a tomar decisiones informadas. El análisis descriptivo se usa a menudo para responder preguntas como”¿qué pasó?”y”¿por qué sucedió?”
Los analistas de datos se centran en administrar e interpretar datos, mientras que los científicos de datos construyen modelos y generan información basada en datos.
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Científicos de datos
Los científicos de datos, por otro lado, se centran en la creación de modelos predictivos y en el uso de técnicas de análisis avanzadas para generar conocimientos que impulsen los resultados comerciales. Trabajan con conjuntos de datos estructurados y no estructurados y usan herramientas como Python y R para manipular y analizar datos.
Hablemos de las responsabilidades clave de un científico de datos.
Aprendizaje automático
Los científicos de datos usan algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos que se pueden usar para tomar decisiones informadas. Utilizan técnicas como análisis de regresión, árboles de decisión y redes neuronales para analizar datos y hacer predicciones. El aprendizaje automático se usa a menudo para responder preguntas como”¿qué es probable que suceda?”y”¿qué debemos hacer?”
Exploración de datos
Los científicos de datos pasan una cantidad significativa de tiempo explorando datos para identificar patrones y tendencias que pueden usarse para generar conocimientos. Utilizan técnicas como la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y la selección de características para analizar datos e identificar variables relevantes. La exploración de datos es un paso crucial en el proceso de la ciencia de datos, ya que ayuda a los científicos de datos a identificar patrones y relaciones que pueden informar sus modelos.
Análisis prescriptivo
Los científicos de datos se centran en el análisis prescriptivo, lo que implica el uso de datos para hacer recomendaciones e informar la toma de decisiones. Utilizan técnicas como la optimización, la simulación y el análisis de decisiones para identificar el mejor curso de acción. El análisis prescriptivo se usa a menudo para responder preguntas como”¿qué debemos hacer a continuación?”y”¿cuál es el mejor resultado posible?”
Opciones de trayectoria profesional para analistas de datos y científicos de datos
Los analistas de datos y los científicos de datos pueden tener varias trayectorias profesionales, según sus habilidades e intereses. y metas profesionales. A continuación se presentan algunas de las trayectorias profesionales comunes para cada rol.
Analistas de datos
Analista de inteligencia comercial: en este rol, los analistas de datos usan sus habilidades para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. Diseñan, crean y mantienen tableros, informes y otras herramientas que brindan información sobre el rendimiento comercial. Ingeniero de datos: los ingenieros de datos crean y mantienen la infraestructura de datos que los analistas de datos pueden usar. Diseñan y desarrollan canalizaciones de datos, sistemas de almacenamiento de datos y otras tecnologías que permiten a los analistas de datos extraer información de los datos. Científico de datos: algunos analistas de datos hacen la transición a roles de ciencia de datos a medida que adquieren más experiencia y desarrollan habilidades adicionales. En este rol, se enfocan en desarrollar modelos predictivos y utilizar técnicas de análisis avanzadas para generar información.
Científicos de datos
Ingeniero de aprendizaje automático: los ingenieros de aprendizaje automático trabajan en la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Diseñan y desarrollan algoritmos, administran canalizaciones de datos y colaboran con científicos de datos e ingenieros de software para desarrollar soluciones escalables. Gerente de ciencia de datos: los gerentes de ciencia de datos supervisan equipos de científicos de datos y trabajan con las partes interesadas para definir proyectos y prioridades de ciencia de datos. También aseguran que el equipo tenga acceso a las herramientas y los recursos que necesitan para tener éxito. Científico investigador: Los científicos investigadores trabajan en la academia o en los sectores público/privado para avanzar en el campo de la ciencia de datos. Realizan investigaciones originales y desarrollan nuevos algoritmos y técnicas que superan los límites de lo que es posible en el campo.
Es importante tener en cuenta que estas trayectorias profesionales no se excluyen mutuamente, y muchos profesionales en la industria de datos pueden trabajar en varios de estos roles a lo largo de sus carreras. Además, algunas organizaciones pueden tener diferentes títulos de trabajo o responsabilidades para estos roles según sus necesidades específicas y la industria. En general, las trayectorias profesionales de los analistas de datos y los científicos de datos son dinámicas y pueden ofrecer una amplia gama de oportunidades de crecimiento y desarrollo.
Analista de datos frente a científico de datos: 9 datos imprescindibles
Datos Los analistas de datos trabajan principalmente con datos estructurados, mientras que los científicos de datos a menudo se ocupan de datos no estructurados o semiestructurados. Los analistas de datos usan herramientas como SQL y Excel para el análisis de datos, mientras que los científicos de datos usan lenguajes de programación como Python y R, así como herramientas como Hadoop y Los analistas de Spark.Data generalmente se enfocan en análisis descriptivos, mientras que los científicos de datos realizan análisis predictivos y prescriptivos. Los analistas de datos a menudo trabajan con partes interesadas comerciales para comprender sus necesidades de datos, mientras que los científicos de datos trabajan con partes interesadas técnicas y no técnicas. Los analistas de datos generalmente requieren un Licenciatura en un campo relacionado, mientras que los científicos de datos generalmente necesitan una maestría o un doctorado en ciencia de datos o un campo relacionado. cantidad de tiempo preparando y limpiando datos, mientras que los científicos de datos dedican más tiempo a la construcción y prueba de modelos. Los analistas de datos pueden trabajar en una variedad de tareas, desde generar informes hasta desarrollar paneles, mientras que los científicos de datos a menudo se enfocan en resolver problemas específicos usando otras técnicas avanzadas. Los analistas de datos pueden trabajar con conjuntos de datos más pequeños, mientras que los científicos de datos a menudo trabajan con conjuntos de datos más grandes y complejos. Tanto los analistas de datos como los científicos de datos requieren fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, así como la capacidad de comunicar conocimientos a las partes interesadas de manera efectiva.
Analista de datos versus científico de datos: ¿Qué carrera es mejor para usted?
Al decidir si seguir una carrera como analista de datos o científico de datos, es importante considerar los pros y los contras de cada uno. role.
Analista de datos: profesionales
Por lo general, requiere un nivel de educación más bajo que los científicos de datos, lo que puede significar un camino más corto y menos costoso hacia una carrera en datos. A menudo tienen un flujo de trabajo más estructurado y predecible, que puede Proporcionar un mayor equilibrio entre el trabajo y la vida. Tener oportunidades de trabajar en una variedad de industrias y dominios, incluidos el cuidado de la salud, las finanzas y la venta al por menor.
Puede tener menos oportunidades de avance profesional que los científicos de datos. Puede tener un alcance más limitado de responsabilidades y una gama más limitada de habilidades técnicas. Puede tener un flujo de trabajo más repetitivo, centrándose en generar informes y tableros en lugar de resolver problemas complejos.
Científico de datos: Profesionales
Tener la oportunidad de trabajar en tecnología de punta y resolver problemas complejos usando técnicas avanzadas. Por lo general ganan salarios más altos. que los analistas de datos, lo que refleja sus niveles más altos de educación y un conjunto de habilidades más especializado. Tienen mayores oportunidades de avance profesional, incluidos roles de liderazgo en equipos de ciencia de datos o incluso puestos de nivel ejecutivo. Tienen oportunidades para trabajar en varios dominios e industrias, brindando una amplia gama de experiencias
Científico de datos: Contras
Puede requerir un mayor nivel de educación y capacitación más especializada, lo que puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Puede tener un flujo de trabajo menos predecible y menos equilibrio entre el trabajo y la vida personal que los analistas de datos. Puede tener menos oportunidades para trabajar con accionistas de negocios y desarrollar habilidades interpersonales Puede requerir más experiencia antes de que se le confíen proyectos de alto riesgo
¿Es usted el próximo analista de datos o científico de datos?
En última instancia, la decisión entre un rol de analista de datos y científico de datos depende de sus habilidades, intereses y objetivos profesionales. Si le gusta analizar datos para encontrar patrones y tendencias, crear informes y visualizaciones, y tiene una base sólida en SQL y herramientas de visualización de datos, entonces un rol de analista de datos puede ser una buena opción para usted. Si está interesado en desarrollar y probar algoritmos complejos, crear modelos predictivos y analizar grandes conjuntos de datos para generar conocimientos que conduzcan a resultados comerciales, entonces un puesto de científico de datos puede ser una mejor opción.
Analista de datos frente a científico de datos: ¿cuál es la diferencia? Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cuál es la principal diferencia entre un analista de datos y un científico de datos?
Si bien ambos roles trabajan con datos, los analistas de datos normalmente concéntrese en explorar datos, identificar tendencias y crear visualizaciones para comunicar sus hallazgos. Los científicos de datos, por otro lado, a menudo tienen un enfoque más exploratorio y experimental, utilizando el análisis estadístico y el aprendizaje automático para construir modelos predictivos y desarrollar conocimientos que puedan informar las decisiones comerciales.
Qué tipo de herramientas Qué utilizan los analistas de datos y los científicos de datos?
Los analistas de datos suelen utilizar herramientas como SQL y Excel para el análisis de datos, mientras que los científicos de datos utilizan lenguajes de programación como Python y R, así como herramientas como Hadoop y Spark.
¿Qué tipo de habilidades necesitan los analistas de datos y los científicos de datos?
Ambos roles requieren sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, así como la capacidad para comunicar de manera efectiva los conocimientos a los accionistas y partes interesadas. Los analistas de datos a menudo necesitan habilidades en visualización de datos, estadísticas y administración de bases de datos, mientras que los científicos de datos necesitan habilidades en aprendizaje automático, modelado de datos e ingeniería de software.
Qué tipo de educación se requiere para una carrera como analista de datos o científico de datos?
Los analistas de datos generalmente requieren una licenciatura en un campo relacionado, mientras que los científicos de datos generalmente necesitan una maestría o un doctorado. en ciencia de datos o un campo relacionado.
¿Qué tipo de trabajo hacen los analistas de datos y los científicos de datos a diario?
Los analistas de datos pueden trabajar en una variedad de tareas, desde generar informes hasta desarrollar tableros, mientras que los científicos de datos a menudo se enfocan en resolver problemas específicos utilizando el aprendizaje automático y otras técnicas avanzadas.
¿Qué tipo de empresas o industrias hacen los analistas de datos y ¿Para qué trabajan los científicos de datos?
Los analistas de datos a menudo trabajan en departamentos como marketing, finanzas u operaciones, mientras que los científicos de datos pueden trabajar en varias industrias y dominios.
¿Qué rol generalmente gana un salario más alto: analista de datos o científico de datos?
Los científicos de datos generalmente obtienen salarios más altos que los analistas de datos, lo que refleja sus niveles más altos de educación y un conjunto de habilidades más especializado.
¿Hay una función más demandada que la otra?
Tanto los analistas de datos como los científicos de datos tienen una alta h demanda, ya que las organizaciones de diversas industrias buscan aprovechar los datos para impulsar los resultados comerciales.
¿Alguien puede pasar de analista de datos a científico de datos, o viceversa?
Es posible hacer la transición de un rol a otro, pero puede requerir educación o capacitación adicional para adquirir las habilidades necesarias para el nuevo rol.
¿Cómo los analistas de datos y los datos ¿Los científicos colaboran con otros departamentos o partes interesadas dentro de una organización?
Los analistas de datos a menudo trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio para comprender sus necesidades de datos y desarrollar conocimientos que informen la toma de decisiones. Los científicos de datos pueden trabajar con partes interesadas técnicas, como ingenieros de software e ingenieros de datos, para crear modelos de aprendizaje automático, así como con partes interesadas no técnicas, como gerentes de productos y analistas comerciales, para garantizar que los modelos aborden problemas comerciales relevantes.