¿En qué se diferencia el científico de datos del analista de datos?

Si usted está interesado en una carrera que trabaja con big data y números crujientes, hay dos caminos que usted puede desear considerar — convertirse en un analista de datos o un científico de datos. ¿Cuál es la diferencia entre los analistas de datos y los científicos de datos? Echaremos un vistazo a las diferencias y las trayectorias profesionales de ambas disciplinas.

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¿Qué hace un analista de datos?

A Analista de datos Por lo general, reúne datos para identificar tendencias que ayudan a los líderes empresariales a tomar decisiones estratégicas. La disciplina se centra en realizar análisis estadísticos para ayudar a responder preguntas y resolver problemas. Un analista de datos utiliza herramientas como: SQL realizar consultas a bases de datos relacionales. Un analista de datos también puede limpiar datos, o ponerlos en un formato utilizable, descartando información irrelevante o inutilizable o averiguando cómo lidiar con los datos que faltan .

Un analista de datos normalmente trabaja como parte de un equipo interdisciplinario para determinar los objetivos de la organización y luego gestionar el proceso de minería, limpieza y análisis de los datos. El analista de datos utiliza lenguajes de programación como R y SAS, herramientas de visualización como Power BI y Tableau , y habilidades de comunicación para desarrollar y transmitir sus hallazgos.

En comparación con un analista de datos, un científico de datos puede estar más centrado en el desarrollo de nuevas herramientas y métodos para extraer la información que la organización necesita para resolver problemas complejos. También es beneficioso poseer intuición empresarial y habilidades de pensamiento crítico para entender las implicaciones de los datos. Algunos en el campo podrían describir a un científico de datos como alguien que no sólo tiene conocimientos matemáticos y estadísticos, sino también las habilidades de un hacker para abordar los problemas de maneras innovadoras.

Diferencias y similitudes entre el analista de datos y el científico de datos

Ambas carreras requieren al menos una licenciatura en un campo cuantitativo como las matemáticas, las ciencias de la computación o las estadísticas.

Un analista de datos puede dedicar más tiempo al análisis rutinario, proporcionando informes regularmente. Un científico de datos puede diseñar la forma en que se almacenan, manipulan y analizan los datos. En pocas palabras, un analista de datos tiene sentido de los datos existentes, mientras que un científico de datos trabaja en nuevas formas de capturar y analizar datos para ser utilizados por los analistas.

Si te encantan los números y las estadísticas, así como la programación por computadora, cualquiera de los dos caminos podría ser un buen ajuste para sus metas profesionales. Un analista normalmente trabaja en responder preguntas específicas sobre el negocio de la organización. Un científico de datos puede trabajar a un nivel más macro para desarrollar nuevas formas de hacer y responder preguntas importantes.

Aunque cada rol se centra en analizar datos para obtener información práctica para su organización, a veces se definen por las herramientas que utilizan. Ayuda a los analistas de datos a ser competentes con el software de base de datos relacional, programas de inteligencia empresarial y software estadístico. Los científicos de datos tienden a utilizar Python, Java y el aprendizaje automático para manipular y analizar datos.

Analista de Datos vs. Científico de Datos: Educación y Experiencia Laboral

Para convertirse en un analista de datos o científico de datos, puede beneficiarse de obtener al menos una licenciatura en un campo cuantitativo como matemáticas, estadísticas o ciencias de la computación. Pero algunos analistas pueden tener un soltero en el negocio con un enfoque o concentración en el análisis.

Experiencia laboral: Campos de arranque de la ciencia de datos y programas de maestría en ciencia de datos puede permitir que los profesionales muevan sus carreras en una dirección diferente. Puede haber una mayor demanda de profesionales con experiencia laboral. Burtch Works encontró que el 42% de los científicos de datos y el 37% de los PAP muestreados tenían de cero a cinco años de experiencia.

Analista de datos vs. científico de datos: roles y responsabilidades

El papel y las responsabilidades de un analista de datos o científico de datos pueden variar dependiendo de la industria y la ubicación en la que trabajen. El día de un analista de datos puede implicar averiguar cómo o por qué sucedió algo —como por qué las ventas cayeron— o crear paneles de control que apoyen a los KPI. Los científicos de datos, por otra parte, están más preocupados por lo que sucederá o podría suceder, utilizando técnicas de modelado de datos y marcos de macrodatos como Spark.

Puede ser útil leer cuidadosamente las descripciones de los puestos de trabajo para que usted tenga una mejor comprensión de las expectativas de una empresa. En algunos casos, los puestos de trabajo para científicos de datos pueden en realidad implicar las responsabilidades de un analista de datos y viceversa. Para tener una mejor idea de las diferencias entre los analistas de datos y los científicos de datos, aquí están algunas de las responsabilidades de trabajo comunes de los analistas de datos y los científicos de datos.

Analistas de datos:

Consulta de datos usando SQL.
Análisis de datos y pronóstico utilizando Excel.
Creación de paneles de control utilizando software de inteligencia de negocios.
Realizando varios tipos de análisis incluyendo análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos o prescriptivos.
Crear técnicas de programación y automatización, como bibliotecas, que simplifiquen los procesos cotidianos utilizando herramientas como Tensorflow para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Desarrollo de infraestructuras de macrodatos utilizando Hadoop y Spark y herramientas como Cerdo y Colmena.

Cada rol analiza los datos y obtiene información procesable para tomar decisiones empresariales. Los analistas de datos utilizan SQL, software de inteligencia empresarial y SAS, un software estadístico, mientras que los científicos de datos utilizan Python, JAVA y el aprendizaje automático para dar sentido a los datos.

Analista de datos vs. científico de datos: Comparación de habilidades

Hay cierta superposición en el análisis entre conocimientos científicos en materia de datos y habilidades de analista de datos, pero las principales diferencias son que los científicos de datos suelen utilizar lenguajes de programación como Python y R, mientras que los analistas de datos pueden utilizar SQL o Excel para consultar, limpiar o dar sentido a los datos. Otra diferencia son las técnicas o herramientas que utilizan para modelar datos: Los analistas de datos suelen utilizar Excel y los científicos de datos utilizan el aprendizaje automático. Es importante tener en cuenta que algunos analistas avanzados pueden utilizar lenguajes de programación o tener familiaridad con los big data.

Para entender mejor las diferencias entre los analistas de datos y los científicos de datos, aquí están algunas de las habilidades laborales comunes de los analistas de datos y los científicos de datos.

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Análisis de datos vs. Ciencia de datos: Cómo las dos carreras son diferentes

Además de la informática, algunos científicos de datos pueden optar por aplicar sus conocimientos a esferas específicas de interés para ellos, como la ingeniería y las ciencias naturales. Para avanzar en sus carreras, pueden profundizar con un master en línea en el programa de ciencia de datos .

La ruta de los científicos de datos se centra en los marcos de aprendizaje para el procesamiento, análisis, modelado y extraer conclusiones de los datos. Un científico de datos podría usar un lago de datos para manejar datos no estructurados para su análisis.

Un analista de datos podría buscar conocimiento para usar estadísticas, tecnología analítica e inteligencia empresarial para responder preguntas específicas para la organización.

Además de las habilidades técnicas, los analistas de datos y los científicos de datos pueden beneficiarse de habilidades suaves para trabajar en equipos y comunicar sus hallazgos. Deben entender las prioridades y matices de su organización y aplicar el pensamiento crítico y la intuición empresarial para comunicar sus procesos y hallazgos.

Crecimiento profesional

Un analista de datos puede comenzar con una función de nivel inicial en la que sus principales responsabilidades son la presentación de informes y la creación de tableros de mandos. El siguiente paso puede ser asumir un papel que implica estrategias o técnicas avanzadas de análisis. Al ir un paso más allá, un analista avanzado puede estar interesado en un rol gerencial y convertirse en gerente de análisis después de trabajar durante más de nueve años. En algunos casos, un analista de datos puede continuar su educación y perfeccionar sus habilidades para convertirse en un científico de datos.

Actualmente existe una brecha de competencias en la ciencia de los datos , con muchos más puestos abiertos que hay profesionales calificados para llenarlos. Las empresas que buscan llenar estos roles buscan cambiar de carrera que hayan completado los campos de entrenamiento, así como capacitar a sus empleados actuales. Alguien que actualmente trabaja como científico de datos puede optar por continuar su educación y obtener un doctorado para posicionarse en roles de ciencia de datos más avanzados.

Otras carreras relacionadas

Para más información sobre carreras en ciencia de datos, lea estas guías útiles:

Preguntas frecuentes de Analista de Datos vs Científico de Datos

El mejor grado para usted depende de sus metas personales y profesionales. Si usted está interesado en el procesamiento de datos y el modelado estadístico, un grado en análisis de datos puede ser adecuado para usted. Si usted está interesado en el aprendizaje automático o big data, es posible que desee seguir un título en ciencia de datos.

Hay cierta superposición entre el papel de un analista de datos y un científico de datos que puede ayudar a un analista de datos transición a un científico de datos. El camino de cada uno es diferente, pero un paso común es típicamente ganar habilidades relevantes en ciencia de datos y educación continua.

Las habilidades comunes utilizadas por analistas de datos y científicos de datos pueden incluir minería de datos, almacenamiento de datos, matemáticas, estadísticas y visualización de datos. Dependiendo de su papel en una organización, algunos analistas de datos pueden utilizar lenguajes de programación como R o Python.