Científico de datos versus analista de datos: se explican las diferencias clave

En el mundo de las decisiones basadas en datos, han surgido dos roles destacados: analistas de datos y científicos de datos. Estos profesionales desempeñan un papel crucial para ayudar a las organizaciones a aprovechar el poder de los datos, pero sus responsabilidades y conjuntos de habilidades son bastante diferentes.

Los analistas de datos se centran en utilizar la visualización de datos y el análisis estadístico para comprender los datos e identificar patrones. Por lo general, se requiere que tengan al menos una licenciatura en un campo relevante como matemáticas, estadística, informática o finanzas.

Los científicos de datos , por otro lado, trabajan en la creación de marcos y algoritmos para recopilar y procesar datos, lo que a menudo requiere conocimientos avanzados en áreas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Por lo general, tienen títulos avanzados o poseen habilidades más especializadas en comparación con los analistas de datos .

En términos generales, ambas profesiones implican extraer información valiosa de los datos; sin embargo, sus enfoques y conjuntos de habilidades varían.

En este artículo, exploraremos las diferencias entre los científicos de datos y los analistas de datos y destacaremos las habilidades y responsabilidades únicas requeridas para cada función.

Sumerjámonos.

Tabla de contenido

• Científico de datos frente a analista de datos: ¿cuál es la diferencia?
  • Educación y Antecedentes
  • Habilidades técnicas comparadas entre analistas de datos y científicos de datos
  • Comparación de funciones y responsabilidades
• Trayectoria profesional: científico de datos
  • Prospectos de trabajos
  • Salario y Compensación
• Trayectoria profesional: analista de datos
  • Prospectos de trabajos
  • Salario y Compensación
• Elegir el camino correcto para usted
  • Factores a considerar
  • ¿Qué industrias necesitan profesionales de datos calificados?
  • Tendencias emergentes: el futuro de los trabajos de datos
• La línea de fondo

Científico de datos frente a analista de datos: ¿cuál es la diferencia?

Si bien los científicos de datos y los analistas de datos trabajan con datos, tienen funciones y responsabilidades distintas.

Comprender las diferencias entre estos dos roles es importante para las organizaciones que buscan construir un equipo de datos efectivo. Además, es crucial que lo entiendan aquellos a los que les gustaría una carrera en datos.

En esta sección, exploraremos las diferencias clave entre los científicos de datos y los analistas de datos, incluidos sus antecedentes educativos, habilidades técnicas y los tipos de problemas que suelen resolver.

La siguiente tabla ofrece una descripción general rápida de las diferencias entre los dos roles:

Educación y Antecedentes

Analistas de datos : la adquisición de un trabajo de analista de datos de nivel de entrada generalmente requiere una licenciatura en campos como estadísticas, matemáticas, economía o informática. Sin embargo, no es raro que los analistas tengan experiencia en negocios o un campo relacionado.

Muchos analistas de datos comienzan sus carreras como especialistas en ingreso de datos o administración de datos, donde adquieren experiencia trabajando con bases de datos y software de datos básicos.

Científicos de datos : dado que los científicos de datos realizan tareas más complejas que los analistas de datos, el trabajo requiere títulos más avanzados, como una maestría o un doctorado. en campos como estadística, informática o ciencia de datos.

Unirse a un campo de entrenamiento, usar tutoriales o completar cursos en línea o programas de certificación puede no ser suficiente.

Los científicos de datos deben tener una base sólida en matemáticas, estadísticas e informática, así como experiencia práctica con lenguajes de programación como Python, R y SQL.

Muchos tienen experiencia en campos como la física, la ingeniería o la neurociencia, así como en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Ahora, pongámonos técnicos.

Habilidades técnicas comparadas entre analistas de datos y científicos de datos

Analistas de datos : las habilidades técnicas necesarias para tener éxito en un trabajo de analista de datos incluyen análisis de datos, visualización de datos mediante gráficos y herramientas como Microsoft Excel. Debe dominar el análisis estadístico, el modelado de datos y la generación de informes con herramientas como Tableau.

Otras habilidades de analista de datos incluyen trabajar con bases de datos y tener habilidades básicas de lenguaje de secuencias de comandos.

Las buenas habilidades de comunicación también son importantes para los analistas de datos, ya que a menudo trabajan con las partes interesadas de diferentes departamentos para brindar información y recomendaciones.

¿Qué pasa con los científicos de datos?

Científicos de datos : el puesto requiere habilidades técnicas avanzadas en áreas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías de big data. Deberá dominar lenguajes de programación como Python y R también.

El trabajo implica trabajar en grandes conjuntos de datos, desarrollar modelos predictivos y extraer información de los datos. Al igual que los analistas de datos, también requiere habilidades blandas como la comunicación y la colaboración, ya que a menudo necesita trabajar con diferentes equipos.

Comparación de funciones y responsabilidades

Analistas de datos : muy simple, el trabajo de un analista de datos consiste en analizar e interpretar datos para proporcionar información y recomendaciones a las partes interesadas.

Es posible que tenga la tarea de trabajar con diferentes fuentes de datos para identificar tendencias y patrones que puedan informar las decisiones comerciales.

Algunas responsabilidades específicas de los analistas de datos pueden incluir:

• Recopilación, limpieza y organización de datos de diversas fuentes.
• Realizar análisis estadísticos para identificar tendencias y patrones en los datos mediante software como Tableau
• Creación de informes y paneles para visualizar datos y comunicar información a las partes interesadas
• Identificar áreas para la mejora de procesos y hacer recomendaciones basadas en datos a las partes interesadas
• Desarrollar y mantener bases de datos y sistemas de datos para apoyar el análisis de datos.
• Mantenerse al día con las últimas tendencias y desarrollos en análisis y visualización de datos.

Ahora, las cosas se ponen un poco más complejas.

Científicos de datos : ser un científico de datos implica analizar conjuntos de datos complejos, desarrollar modelos predictivos y extraer información de los datos.

Trabajan en estrecha colaboración con las partes interesadas en diferentes departamentos para proporcionar información y recomendaciones basadas en su análisis de datos.

Algunas responsabilidades específicas de los científicos de datos incluyen:

• Realización de análisis de datos exploratorios para identificar patrones y tendencias en los datos.
• Desarrollo de modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
• Creación y prueba de modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión predictiva
• Usar habilidades de resolución de problemas e inteligencia comercial para encontrar soluciones basadas en datos para problemas comerciales
• Comunicar hallazgos y recomendaciones complejos a las partes interesadas no técnicas
• Colaborar con ingenieros de datos y desarrolladores de software para crear e implementar soluciones basadas en datos

En las siguientes dos secciones, veremos las perspectivas laborales futuras y las expectativas salariales para las dos profesiones.

Trayectoria profesional: científico de datos

Prospectos de trabajos

La perspectiva laboral para los científicos de datos en 2023 es muy prometedora, ya que las organizaciones de todas las industrias continúan recopilando y analizando cantidades cada vez mayores de datos.

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS), se prevé que el empleo de científicos de datos crezca un 36 % entre 2021 y 2031 , mucho más rápido que el promedio en comparación con otras ocupaciones. Las oportunidades laborales en el campo están impulsadas por el uso cada vez mayor de datos y análisis para impulsar la toma de decisiones en organizaciones de todos los tamaños.

Salario y Compensación

Los científicos de datos generalmente reciben una compensación más alta en comparación con los analistas de datos, lo que refleja las habilidades y la experiencia avanzadas necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos y manejar datos sin procesar.

Según Glassdoor, el salario promedio nacional para los científicos de datos en los Estados Unidos es de alrededor de $ 103,000 por año . Muchas organizaciones también ofrecen varias formas adicionales de compensación para los científicos de datos, como bonos, capital y otros beneficios como seguro médico y tiempo libre pagado.

Tenga en cuenta que la compensación puede variar ampliamente según la ubicación, la industria y los años de experiencia.

Trayectoria profesional: analista de datos

Prospectos de trabajos

Según el BLS, se prevé que el empleo de analistas de gestión (que incluye carreras de analistas de datos) crezca un 11 % entre 2020 y 2030 . Al igual que los científicos de datos, la perspectiva laboral de los analistas de datos es muy positiva en el futuro previsible.

Salario y Compensación

La compensación de los analistas de datos puede variar según factores como la experiencia, la industria y la ubicación. Los analistas de datos de nivel de entrada generalmente ganan salarios más bajos, pueden esperar que su salario aumente a medida que sus habilidades y experiencia se desarrollen con el tiempo.

En términos de salario, el promedio nacional para los puestos de analista de datos en los Estados Unidos es de alrededor de $ 65,850 por año , según Glassdoor.

Las perspectivas laborales y la compensación tanto para los científicos de datos como para los analistas de datos son muy prometedoras, pero ¿cómo puede decidir qué carrera es la adecuada para usted? Vamos a echar un vistazo a los factores a considerar en la siguiente sección.

Elegir el camino correcto para usted

Decidir qué carrera profesional es la adecuada para usted puede parecer abrumador, ¡pero piense en ello como una oportunidad emocionante para explorar este maravilloso mundo de datos!

Los dos campos pueden parecer similares a primera vista, y en cierto modo lo son, pero requieren diferentes conjuntos de habilidades y ofrecen trayectorias profesionales únicas.

Con la información y la orientación correctas, puede elegir el camino que mejor se adapte a sus habilidades, intereses y metas profesionales.

En esta sección, brindaremos algunos consejos e información para ayudarlo a tomar esta decisión y elegir el camino correcto para usted.

Factores a considerar

Al considerar una carrera en ciencia de datos o análisis de datos, es importante pensar en sus habilidades, intereses y objetivos profesionales.

Aquí hay algunos factores específicos a considerar:

1. Habilidades técnicas : los científicos de datos generalmente requieren habilidades técnicas más avanzadas, como programación, aprendizaje automático y tecnologías de big data. Si le gusta trabajar con datos sin procesar y comprende los fundamentos de los lenguajes de programación como Python y R, una carrera como científico de datos puede ser una buena opción. Los analistas de datos, por otro lado, pueden centrarse más en el análisis estadístico, la visualización de datos y las habilidades de Excel.
2. Educación y antecedentes : los científicos de datos a menudo tienen títulos avanzados en campos como informática, estadística o matemáticas. Los analistas de datos pueden tener títulos en campos como negocios, economía o estadística, pero también pueden provenir de una amplia variedad de entornos sin experiencia previa.
3. Funciones y responsabilidades : los científicos de datos suelen ser responsables de iniciativas más estratégicas y complejas, como el desarrollo de modelos predictivos o la creación de algoritmos de aprendizaje automático. Los roles de analista de datos se enfocan más en las operaciones diarias y brindan información a las partes interesadas.
4. Perspectiva laboral y salario: tanto los científicos de datos como los analistas de datos tienen sólidas perspectivas laborales y salarios competitivos, pero la perspectiva laboral específica y el salario pueden variar según la industria, la ubicación y los años de experiencia.

Es una buena idea buscar el consejo de mentores o establecer contactos con profesionales en cada campo para obtener una mejor comprensión de los roles específicos.

En última instancia, el camino correcto para usted se reducirá a sus metas y aspiraciones individuales.

Ahora, una gran cosa acerca de las habilidades de datos es que se pueden aplicar en la mayoría de las industrias, échales un vistazo.

¿Qué industrias necesitan profesionales de datos calificados?

El campo de la ciencia de datos y el análisis de datos tiene una gran demanda en una amplia gama de industrias y tipos de empresas.

Estos son algunos ejemplos de industrias que comúnmente emplean científicos de datos y analistas de datos:

• Finanzas y banca: la industria financiera y bancaria depende en gran medida del análisis de datos para identificar tendencias, evaluar riesgos y tomar decisiones comerciales informadas. Los analistas de negocios tienen una gran demanda.
• Atención médica: las organizaciones de atención médica utilizan la ciencia de datos y el análisis de datos para mejorar los resultados de los pacientes, administrar recursos e impulsar la innovación en la investigación médica.
• Comercio electrónico: las empresas de comercio electrónico utilizan el análisis de datos para comprender mejor el comportamiento, las preferencias y los hábitos de compra de sus clientes a fin de mejorar las estrategias de marketing y ventas.
• Marketing y publicidad: las empresas de marketing y publicidad utilizan análisis de datos para medir la eficacia de sus campañas, identificar audiencias objetivo y optimizar las estrategias de marketing. Hay muchas ofertas de trabajo en este campo, y los gerentes de contratación siempre están buscando nuevos talentos.
• Tecnología: las empresas de tecnología utilizan la ciencia de datos y el análisis de datos para desarrollar nuevos productos y servicios, mejorar las experiencias de los usuarios, encontrar soluciones del mundo real e identificar áreas de innovación y crecimiento.

La ciencia de datos y el análisis de datos son funciones críticas en una amplia gama de industrias que interpretan grandes cantidades de datos para impulsar decisiones comerciales, mejorar las experiencias de los clientes y obtener una ventaja competitiva.

Hay oportunidades de empleo en diferentes tipos de empresas, incluidas nuevas empresas, grandes corporaciones, empresas de consultoría y agencias gubernamentales.

Comprender la amplia gama de industrias y tipos de empresas que dependen de los profesionales de datos es crucial para las personas que buscan desarrollar carreras exitosas en estos campos.

También es importante tener en cuenta que ambos campos están evolucionando y hay tendencias emergentes que vale la pena considerar.

Tendencias emergentes: el futuro de los trabajos de datos

Además de los tipos de industria, considere las tendencias emergentes en ciencia de datos y análisis de datos que están cambiando el panorama de los dos campos.

Aquí hay algunas tendencias actuales que están dando forma al futuro de la ciencia de datos y el análisis de datos:

1. Inteligencia artificial y aprendizaje automático : la IA y el aprendizaje automático se utilizan cada vez más en la ciencia de datos y el análisis de datos para automatizar el procesamiento de datos, identificar patrones y hacer predicciones. Estas tecnologías tienen el potencial de revolucionar las industrias, desde la atención médica hasta las finanzas y el marketing.
2. Computación en la nube: la computación en la nube ha hecho que sea más fácil y rentable almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos. A medida que la infraestructura y la tecnología de la nube continúan mejorando, se espera que el análisis de datos y el aprendizaje automático basados ​​en la nube se generalicen.
3. Ética y privacidad de los datos: a medida que se recopilan y analizan más y más datos, las preocupaciones sobre la ética y la privacidad de los datos han pasado a primer plano. Se pide a los científicos y analistas de datos que garanticen que los datos se utilicen de manera ética y responsable y que implementen medidas para proteger los datos confidenciales.
4. Internet de las cosas (IoT): El IoT se refiere a la red de dispositivos y sensores interconectados que recopilan y comparten datos. Con la creciente adopción de la tecnología IoT, existe una creciente necesidad de científicos y analistas de datos que puedan administrar y analizar la gran cantidad de datos generados por estos dispositivos.
5. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) : NLP es una rama de la IA que se enfoca en la interacción entre humanos y computadoras usando el lenguaje natural. A medida que avanza la tecnología NLP, se espera que tenga un impacto significativo en el análisis de datos, particularmente en áreas como el análisis de sentimientos y el desarrollo de chatbots.

Al mantenerse actualizados con las tendencias emergentes en ciencia de datos y análisis de datos, los profesionales en estos campos pueden posicionarse mejor para el éxito y mantenerse a la vanguardia en esta industria de ritmo rápido y en constante evolución.

Asegúrese de consultar nuestro LinkedIn para mantenerse actualizado con las últimas tendencias de datos.

La línea de fondo

En el mundo de los datos, tanto los científicos como los analistas de datos desempeñan funciones importantes de tiempo completo en una empresa. Si bien existen similitudes entre los dos, poseen claras diferencias en términos de responsabilidades y habilidades requeridas.

Los analistas de datos se enfocan principalmente en trabajar con datos estructurados para resolver problemas comerciales tangibles utilizando lenguajes de programación SQL, R o Python, herramientas de visualización de datos y análisis estadístico. Ayudan a las organizaciones a identificar tendencias y obtener información de los datos.

Por otro lado, los científicos de datos están más involucrados en la programación de máquinas, la optimización de sistemas y la creación de marcos y algoritmos para recopilar datos utilizables. Sus funciones principales radican en la recopilación de datos y el diseño de soluciones sólidas basadas en datos.

Si bien ambas descripciones de trabajo funcionan dentro del ámbito de los grandes datos, identificar el camino correcto depende de sus intereses, habilidades y objetivos profesionales. Cualquiera que sea el camino que elija, tanto los científicos de datos como los analistas de datos son carreras muy solicitadas, lo que las convierte en opciones emocionantes y gratificantes para aquellos interesados ​​en trabajar con datos.

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