Analista de datos vs. científico de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Los analistas de datos y los científicos de datos representan dos de los trabajos mejor pagados y con mayor demanda en 2021. El Informe sobre el Futuro de los Empleos 2020 del Foro Económico Mundial enumeró estos roles en el número uno por la creciente demanda en todas las industrias, seguidos inmediatamente por los especialistas en inteligencia artificial, aprendizaje automático y especialistas en big data [1].

Aunque es innegable que hay mucho interés en los profesionales de datos, es posible que no siempre esté claro cuál es la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos. Ambos roles trabajan con datos, pero lo hacen de diferentes maneras.

Analistas de datos y científicos de datos: ¿Qué hacen?

Una de las mayores diferencias entre los analistas y los científicos de datos es lo que hacen con los datos.

Los analistas de datos suelen trabajar con datos estructurados para resolver problemas comerciales tangibles utilizando herramientas como SQL, R o Python, lenguajes de programación, software de visualización de datos y análisis estadístico. Las tareas comunes para un analista de datos pueden incluir:

• Colaborar con los líderes organizacionales para identificar las necesidades de información

• Adquirir datos de fuentes primarias y secundarias

• Limpiar y reorganizar datos para análisis

• Analizar conjuntos de datos para detectar tendencias y patrones que se pueden traducir en información procesable

• Presentar los hallazgos de una manera fácil de entender para informar decisiones basadas en datos

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Los científicos de datos a menudo se enfrentan a lo desconocido mediante el uso de técnicas de datos más avanzadas para hacer predicciones sobre el futuro. Pueden automatizar sus propios algoritmos de aprendizaje automático o diseñar procesos de modelado predictivo que puedan manejar datos estructurados y no estructurados. Este rol generalmente se considera una versión más avanzada de un analista de datos. Algunas tareas diarias pueden incluir:

• Recopilar, limpiar y procesar datos en bruto

• Diseñar modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para extraer grandes conjuntos de datos

• Desarrollar herramientas y procesos para monitorear y analizar la precisión de los datos

• Crear herramientas de visualización de datos, paneles e informes

• Escribir programas para automatizar la recopilación y el procesamiento de datos.

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Ciencia de datos versus análisis: requisitos educativos

La mayoría de los roles de analista de datos requieren al menos una licenciatura en un campo como matemáticas, estadística, informática o finanzas. Los científicos de datos (así como muchos analistas de datos avanzados) suelen tener una maestría o un doctorado en ciencia de datos, tecnologías de la información, matemáticas o estadísticas.

Aunque un título generalmente ha sido el camino principal hacia una carrera en datos, existen algunas opciones nuevas para quienes no tienen un título o experiencia previa. Al obtener un Certificado profesional en análisis de datos de Google en Coursera, puedes desarrollar las habilidades necesarias para un puesto de nivel inicial como analista de datos en menos de seis meses de estudio. Al completar el Certificado de Google, tendrás acceso a un consorcio de contratación de más de 130 empresas.

Si recién estás comenzando, trabajar primero como analista de datos puede ser una buena manera de iniciar una carrera como científico de datos.

Habilidades de datos para científicos y analistas

Tanto los científicos de datos como los analistas de datos trabajan con datos, pero cada rol utiliza un conjunto ligeramente diferente de habilidades y herramientas. Muchas habilidades involucradas en la ciencia de datos se basan en aquellas que utilizan los analistas de datos. Echemos un vistazo a cómo se comparan.

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