No existe una definición universalmente aceptada de roles dentro de una organización. En la práctica, sin embargo, los títulos de los puestos no suelen coincidir con las funciones reales. Las opiniones difieren sobre las tareas y habilidades requeridas para numerosos trabajos en los negocios, lo que genera una consternación generalizada. Científico de datos versus analista de datos son dos ejemplos bien conocidos en los que muchas personas parecen pensar que un científico de datos es simplemente una frase usada en exceso para un analista de datos. Siga leyendo para ver las diferencias entre un científico de datos, un analista de datos y un ingeniero de datos y su salario. También agregamos información detallada sobre las diferencias entre un analista de datos y un analista de negocios para que no se confunda acerca de las dos ocupaciones. ¡Disfruta el viaje!
¿Qué hace un analista de datos?
La función principal de un analista de datos es compilar información que pueda ser utilizada por la gerencia de alto nivel para tomar decisiones informadas. El análisis estadístico es el énfasis de este campo, que tiene como objetivo proporcionar respuestas y soluciones a una amplia gama de desafíos. Un analista de datos consulta bases de datos relacionales utilizando técnicas como el lenguaje de consulta estructurado. Un analista de datos también puede ser responsable de "limpiar" los datos o transformarlos en un formato utilizable eliminando cualquier información redundante o inexacta o determinando cómo contabilizar las lagunas en el conjunto de datos.
Además, el rol típico de un analista de datos es supervisar la extracción, limpieza y análisis de datos como parte de un equipo interdisciplinario encargado de determinar los objetivos de la organización. El analista de datos desarrolla y presenta sus hallazgos utilizando lenguajes informáticos como R y SAS, herramientas de visualización de datos como Power BI y Tableau y habilidades de comunicación efectivas.
¿Qué hace un científico de datos?
El enfoque principal de un científico de datos suele estar en el desarrollo de procedimientos de modelado de datos. Está haciendo uso de modelos computacionales en desarrollo externos para la previsión. Por lo tanto, es posible que los científicos de datos dediquen más tiempo al desarrollo de nuevos instrumentos, sistemas de automatización y marcos de datos.
En comparación con un analista de datos, un científico de datos puede estar más interesado en crear enfoques novedosos para recopilar los datos necesarios para abordar desafíos comerciales difíciles. Poseer intuición comercial y la capacidad de pensar críticamente también es útil para deducir conclusiones de los hechos. La experiencia en matemáticas y estadísticas es esencial para un científico de datos, pero también lo son las habilidades creativas de resolución de problemas de un hacker.
¿Qué es el científico de datos frente al analista de datos?
Un analista de datos analiza la información ya recopilada, mientras que los científicos de datos desarrollan enfoques novedosos para la recopilación y el estudio de la información. Si eres hábil con los números, las estadísticas y las computadoras, este podría ser un gran campo de trabajo para ti. Las siguientes son las diferencias entre un analista de datos y un científico de datos:
- Si bien no se requiere que un analista de datos tenga visión para los negocios o habilidades avanzadas de visualización de datos, un científico de datos debe tener ambas para traducir la información en una historia comercial.
- Mientras que un analista de datos puede buscar datos de una sola fuente, como un sistema de gestión de relaciones con los clientes, un científico de datos buscará datos de una variedad de fuentes.
- Mientras que un analista de datos responderá cualquier consulta que le haga la empresa, un científico de datos planteará preguntas que realmente ayudarán a la empresa.
- Si bien solo a veces es necesario que un analista de datos tenga experiencia directa con el aprendizaje automático o sea competente en estadísticas, es la obligación principal de un científico de datos hacerlo.
- Los científicos y analistas de datos son más eficientes en su trabajo cuando tienen acceso a un repositorio de ejemplos de código resueltos previamente.
- Los deberes de un analista de datos incluyen la presentación frecuente de informes y la aplicación de métodos analíticos. Sin embargo, un científico de datos se enfoca en marcos de datos y la automatización de tareas para abordar desafíos complicados.
Analista de datos vs científico de datos – Educación
Para trabajar como analista de datos versus científico de datos, no necesita capacitación formal más allá de la escuela secundaria. Debe tener una licenciatura o un título superior en un tema relacionado, como informática, TI, ingeniería eléctrica o mecánica. También es aceptable completar un programa de grado en matemáticas, estadística o economía. Debe conocer los entresijos de su industria actual o la industria en la que está solicitando trabajo. Hay espacio para avanzar en los campos de análisis de datos frente a ciencia de datos, incluso sin una maestría.
Analista de datos vs científico de datos: habilidades
Algunas de las habilidades requeridas de un analista de datos frente a un científico de datos son similares, pero los dos roles aún son distintos. Ambos puestos requieren competencia en matemáticas elementales, familiaridad con algoritmos, dominio de la comunicación escrita y oral y familiaridad con la ingeniería de software.
SQL y las expresiones regulares son dos de las principales herramientas del conjunto de herramientas del analista de datos. Los analistas pueden crear una narrativa a partir de datos con solo un poco de curiosidad científica. Sin embargo, un científico de datos va más allá de las habilidades de un analista de datos al tener una sólida formación en modelado, análisis, matemáticas, estadísticas e informática. Los científicos de datos se distinguen de los analistas de datos por su juicio superior y sus habilidades para contar historias, lo que les permite persuadir a los ejecutivos de TI y a las partes interesadas del negocio para que cambien su enfoque de un problema.
Analista de datos frente a científico de datos: roles y responsabilidades
Los deberes de un analista de datos frente a un científico de datos pueden cambiar según el sector en el que están empleados y su ubicación física. Encontrar la causa raíz de un problema, como una caída en las ventas, o desarrollar paneles de KPI puede compensar el día de un analista de datos. Los científicos de datos, por otro lado, usan marcos de big data como Spark y enfoques de modelado de datos para predecir eventos futuros.
Si desea saber qué esperar de una empresa, podría ser útil estudiar la descripción del puesto. Se puede pedir a los analistas de datos que hagan el trabajo de los científicos de datos y viceversa en situaciones específicas. Estos son los roles y responsabilidades de un analista de datos frente a un científico de datos.
Funciones y responsabilidades de los analistas de datos
- Interrogación de datos basada en SQL.
- Proyecciones y análisis de datos basados en Excel.
- Desarrollo de tableros de instrumentos de software de inteligencia de negocios.
- Se realizan análisis de diferentes sabores, como descripción, diagnóstico, predicción y prescripción.
Funciones y responsabilidades de los científicos de datos
- La limpieza de datos puede tomar hasta el 60 % del esfuerzo de un científico de datos.
- Extraer información mediante la construcción de canalizaciones ETL o el uso de API.
- Los lenguajes de codificación (como Python y R) se utilizan para la limpieza de datos.
- Los métodos de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural, la regresión logística, kNN, Random Forest y el aumento de gradiente, se utilizan para realizar análisis estadísticos.
- Hacer uso de software como Tensorflow para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático y luego usar esos modelos para optimizar tareas rutinarias como la creación de bibliotecas.
- Se están desarrollando Hadoop, Spark y otras herramientas de infraestructura de big data como Pig y Hive.
- Cada posición utiliza el análisis de datos para informar las decisiones estratégicas. SQL, las herramientas de BI y SAS son los pilares del conjunto de herramientas de un analista de datos, mientras que Python, JAVA y el aprendizaje automático son las herramientas preferidas por los científicos de datos.
Analista de datos frente a científico de datos: crecimiento profesional
Debe buscar un trabajo como analista de datos en el nivel de entrada si desea iniciar una carrera en análisis. Esto le dará algo de experiencia en el análisis de datos de empresas reales. Aprovechará su conocimiento de las bases de datos, las herramientas de inteligencia comercial y la generación de informes a medida que analiza información vital. Un analista de datos senior o un consultor de datos es alguien que ha mejorado sus habilidades, utiliza metodologías avanzadas de análisis de datos y aplica las matemáticas en su trabajo.
La atención médica, el comercio electrónico, la fabricación, la logística y muchos otros campos son solo algunos de los muchos que utilizan científicos de datos. Los científicos de datos tienen una gran demanda en todo el mundo, ya que las empresas buscan expertos que puedan usar los datos para informar las decisiones estratégicas e impulsar la expansión de la empresa. Hay una escasez de científicos de datos competentes y las empresas luchan por llenar el vacío de habilidades resultante. Con práctica, educación y exposición al mundo corporativo, cualquiera puede aprender las herramientas necesarias para convertirse en un científico de datos competente. Las oportunidades para avanzar de rango y convertirse en científico investigador son enormes.
3. Salario de Data Scientist vs Data Analyst
Analista de datos versus científico de datos son dos de las ocupaciones mejor pagadas en todo el mundo. Y el salario del científico de datos frente al analista de datos varía según el título obtenido y la ubicación.
Según Glassdoor, el salario promedio de un analista de datos en los Estados Unidos es cercano a los 70,000 dólares al año. Glassdoor también informa que en los Estados Unidos, un científico de datos puede esperar ganar un promedio de $100,000 al año.
Científico de datos vs Analista de datos vs Ingeniero de datos
Numerosas responsabilidades y posibilidades laborales relacionadas con los datos han surgido en todo el mundo como resultado directo del ascenso meteórico de la economía de datos. Aproximadamente el 28% de todos los trabajos digitales esperados estarán en el campo de la ciencia de datos, según un estudio reciente. Debido a la creciente demanda de comprender cantidades cada vez mayores de estos campos. El científico de datos frente al analista de datos frente al ingeniero de datos se está volviendo cada vez más lucrativo. La misma investigación, sin embargo, también enfatiza la escasez crítica de talento en esta área.
La falta de consenso sobre las habilidades específicas necesarias para cada puesto es un factor importante que contribuye a la brecha de talento de la industria. Las empresas de hoy no están tratando de llenar puestos con "aprendices de todos los oficios", sino con especialistas en campos específicos. Conocer las distinciones entre las tres posiciones principales de datos (Científico de datos, Analista de datos e Ingeniero de datos) es esencial si no quiere ser encasillado como un generalista. También se suele suponer erróneamente que las funciones antes mencionadas son equivalentes.
Científico de datos frente a analista de datos frente a ingeniero de datos: descripciones de puestos y funciones organizativas
Con el fin de tomar decisiones comerciales informadas, un científico de datos utilizará métodos sofisticados de análisis de datos como agrupación, redes neuronales, árboles de decisión, etc. Debe ser un especialista en aprendizaje automático, estadísticas y procesamiento de datos, y será el líder del equipo en este puesto. Después de recibir los aportes de los analistas de datos y los ingenieros de datos, será responsable de crear información comercial procesable. Debe ser competente tanto en el análisis de datos como en la ingeniería de datos. Sin embargo, un científico de datos requiere conjuntos de habilidades más completos y profundos.
Un analista de datos es un miembro junior de un equipo que realiza análisis de datos. Deberá ser un genio de los números para tener éxito en este puesto, ya que será responsable de transmitirlos al resto de la empresa. Además, debe estar bien versado en una serie de temas, como los principios de procesamiento de datos, informes y modelado, así como lenguajes de programación populares como Python y herramientas como Excel. Puede ascender de rango de analista de datos a ingeniero de datos y, finalmente, a científico de datos con tiempo y práctica.
Tanto los analistas de datos como los científicos de datos de una organización pueden beneficiarse de los servicios de un ingeniero de datos. Su trabajo como ingeniero de datos implicará combinar y limpiar información para su uso en análisis u operaciones. Este puesto requiere de alguien con amplia experiencia en la construcción, el desarrollo y el mantenimiento de la arquitectura de datos. Trabajar con Big Data, crear informes y pasarlos a los científicos de datos son responsabilidades comunes de este puesto.
Científico de datos vs Analista de datos vs Ingeniero de datos, – Los conjuntos de habilidades
Los científicos de datos, por ejemplo, deben dominar varios lenguajes de programación (Java, Python, SQL, R, SAS, etc.) porque la codificación es fundamental para su trabajo. También se requiere conocimiento de marcos de Big Data como Hadoop, Spark y Pig. Conocer los fundamentos de las tecnologías relacionadas, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, lo ayudará a avanzar en su posición.
Lo que necesita saber sobre la función del analista de datos es que es menos técnica. Esta es una posición de nivel de entrada que requiere familiaridad con software como SAS Miner, Excel, SPSS y SSAS. Sería ventajoso poseer incluso una familiaridad fundamental con Python, SQL, R, SAS y JavaScript.
Mientras que los ingenieros de datos deben dominar numerosos lenguajes de programación, incluidos Java, SQL, SAS, Python y otros. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL y Data Streaming son solo algunos de los marcos con los que debería sentirse cómodo trabajando.
Analista de datos vs Analista de negocios
Un analista de datos frente a un analista de negocios tiene un enfoque común en hechos y cifras. Lo que hacen con él hace toda la diferencia. Los analistas en este campo dependen en gran medida de los datos para hacer juicios comerciales sólidos. Su objetivo final es analizar datos.
Ambos puestos requieren una pasión por los datos, una mentalidad analítica, la capacidad de analizar los problemas metódicamente y un enfoque en el panorama más amplio. Sin embargo, conocer las diferencias entre estas dos profesiones es igualmente esencial si estás tratando de elegir entre ellas. Las siguientes son las diferencias entre un analista de datos y un analista de negocios:
- Los analistas de negocios usan datos para encontrar problemas y respuestas, pero no entran en los detalles técnicos de los datos para hacerlo. Están interesados en las implicaciones comerciales de los datos y el trabajo a nivel conceptual, estableciendo estrategias y comprometiéndose con las partes interesadas. Pero los analistas de datos pasan gran parte de su tiempo haciendo lo contrario: recopilar datos de muchos lugares diferentes, procesarlos y limpiarlos, y luego usar una variedad de herramientas analíticas para sacar conclusiones.
- La experiencia en un dominio o industria específicos, como el comercio electrónico, la fabricación o la atención médica, es un requisito común para los analistas de negocios. Aunque confían menos en las partes técnicas de la investigación que los analistas de datos, las personas en esta profesión requieren una base sólida en lenguajes de programación comunes, bases de datos y herramientas de análisis estadístico.
- Una sólida base educativa en administración de empresas es una ventaja invaluable para los analistas de negocios. Muchos analistas de negocios tienen educación previa o experiencia en administración, comercio, tecnología de la información, informática o una disciplina estrechamente relacionada. Los analistas de datos, por otro lado, deben estar bien versados en estadísticas, algoritmos y bases de datos sofisticados, por lo que se benefician de tener experiencia en matemáticas o TI.
¿Cuál es mejor analista de datos que científico de datos?
Si está buscando incursionar en el campo de análisis, un puesto como analista de datos es un buen lugar para comenzar. Si desea crear modelos sofisticados de aprendizaje automático y aplicar enfoques de aprendizaje profundo para simplificar el trabajo humano, debe elegir una carrera como científico de datos.
¿Es más fácil conseguir un trabajo como analista de datos que como científico de datos?
Existe una distinción sustancial entre las dos categorías de trabajo en ciencia de datos, a pesar de ciertos puntos en común en términos de herramientas y tareas. Ambos puestos son muy deseables, pero los científicos de datos ganan más dinero desde el principio.
¿Data Analyst requiere codificación?
Las habilidades de codificación normalmente no son necesarias para puestos en análisis de datos, aunque algunos de ellos tienen que hacerlo como parte de su trabajo diario.
¿Puede un analista de datos convertirse en un científico de datos?
Sí, una persona que haya trabajado como analista de datos puede avanzar al rol de científico de datos aprendiendo a codificar, mejorando sus habilidades matemáticas y analíticas y familiarizándose con los algoritmos de aprendizaje automático.
Consideraciones Finales:
Las habilidades en análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial tienen una gran demanda en la fuerza laboral. Tanto los científicos como los analistas de datos tienen una gran demanda y ganan salarios superiores al promedio debido a la creciente importancia de los datos en las empresas, economías y otros sectores del mundo. Puedes ir por el que te apasiona entre los dos.
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Referencias
