Analista de datos vs Científico de Datos

Analista de datos vs Científico de Datos

En el mundo actual impulsado por los datos, las empresas se enfrentan al desafío de aprovechar al máximo la información que generan. Para ello, buscan profesionales especializados en el análisis y la interpretación de datos. Dos roles clave en este campo son el Analista de Datos y el Científico de Datos. que vamos analizar en este articulo Analista de datos vs Científico de Datos

El Analista de Datos es responsable de recopilar, limpiar y analizar datos para extraer información relevante que pueda ayudar a la toma de decisiones. Utiliza herramientas y técnicas estadísticas para identificar patrones y tendencias en los datos, y presenta los resultados de manera clara y concisa.

Analista de datos vs Científico de Datos
Analista de datos vs Científico de Datos

Contenidos: Analista de datos vs Científico de Datos

Análisis de las funciones entre analista de datos y Cientifico de los datos

Cuándo:

  • Datos: Los datos han existido desde hace mucho tiempo, ya que se refieren a la información recopilada y registrada en diferentes momentos.
  • Científico de datos: El término “científico de datos” ha surgido en los últimos años debido al crecimiento masivo de datos complejos y la necesidad de analizarlos.

Por qué:

  • Datos: Los datos se recopilan con el propósito de registrar información relevante para su posterior uso o referencia.
  • Científico de datos: Los científicos de datos analizan y extraen conocimientos valiosos de los datos para tomar decisiones informadas, resolver problemas y descubrir patrones ocultos.
Te puede interesar:  El cerebro de un analista de datos

Qué:

  • Datos: Los datos son información en bruto que puede ser numérica, textual, visual, etc.
  • Científico de datos: Los científicos de datos son expertos en recopilar, limpiar, transformar y analizar esos datos para obtener información significativa y útil.

Dónde:

  • Datos: Los datos pueden estar almacenados en diferentes lugares, como bases de datos, sistemas de almacenamiento en la nube o archivos físicos.
  • Científico de datos: Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de entornos, como empresas, organizaciones sin fines de lucro, instituciones académicas o agencias gubernamentales.

Cómo:

  • Datos: Los datos pueden ser recopilados mediante encuestas, sensores, registros electrónicos, redes sociales, entre otros métodos.
  • Científico de datos: Los científicos de datos utilizan técnicas y herramientas como estadísticas, aprendizaje automático (machine learning), visualización de datos y programación para procesar y analizar los datos.

Quién:

  • Datos: Cualquier persona o entidad puede generar datos en cualquier contexto.
  • Científico de datos: Los científicos de datos son profesionales especializados con habilidades técnicas en matemáticas, estadísticas, programación y conocimientos del dominio en el que trabajan.

Roles asociados:

  • Datos: No hay roles específicos asociados exclusivamente a los datos.
  • Científico de datos: Algunos roles asociados a los científicos de datos son analista de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos y científico de datos senior.

𝗥𝗼𝗹𝗲𝘀 Analista de Datos vs Cientifico de los datos

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁:

Función: Recopilar, procesar y analizar datos para proporcionar perspectivas que impulsen las decisiones empresariales.

Responsabilidades: Centrarse en la interpretación y visualización de datos, generar informes y realizar análisis ad-hoc.

Títulos comunes: Analista de datos, Analista de negocio, Analista de marketing.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁:

Función: Llevar a cabo procesos de datos de extremo a extremo, incluida la recopilación de datos, la limpieza, el análisis avanzado y el modelado predictivo.

Te puede interesar:  Siete cosas que necesitas saber antes de comenzar en el campo de la ciencia de datos ( data science) como cientista de datos / Data Scientist

Responsabilidades: Desarrollar modelos ml, diseñar algoritmos y extraer perspectivas significativas de datos complejos.

Títulos comunes: Científico de datos, Ingeniero de aprendizaje automático, Investigador de IA.

Habilidades / skills / Herramientas

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁:

Habilidades: Limpieza de datos, visualización de datos, análisis estadístico, SQL, Excel, experiencia en el dominio.

Herramientas: Excel, Tableau, Power BI.

Programación: Scripting limitado para análisis de datos.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁:

Habilidades: Programación (Python, R), aprendizaje automático, aprendizaje profundo, limpieza de datos, visualización de datos, SQL, diseño de algoritmos.

Herramientas: Jupyter Notebook, TensorFlow, Scikit-Learn.

Programación: Competente en codificación para el desarrollo de modelos.

Aplicaciones de las funciones

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁:

Áreas de aplicación: Análisis de marketing, previsión de ventas, inteligencia empresarial y seguimiento de KPI.

Casos prácticos: Creación de cuadros de mando, elaboración de informes e identificación de tendencias en los datos existentes.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁:

Áreas de aplicación: Análisis predictivo, sistemas de recomendación, pnl y reconocimiento de imágenes.

Casos prácticos: Desarrollo de modelos complejos para resolver problemas empresariales y descubrir patrones ocultos.

Posibles Utilizaciones

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁:

Análisis descriptivo: Centrada en la comprensión de datos pasados para explicar lo sucedido.

Visualización de datos: Representar los datos de forma visualmente informativa.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁:

Predictive Analytics: Predicción de tendencias y resultados futuros a partir de datos históricos.

Análisis prescriptivo: Recomendación de acciones para optimizar los resultados.

Industrias donde aplicar

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁:

Industrias: Retail, Marketing, Finanzas, Sanidad, RRHH.

Funciones: Analista de estudios de mercado, Analista financiero, Analista de datos sanitarios.

𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁:

Sectores: Sanidad, Finanzas, Comercio electrónico, Tecnología, Investigación.

Funciones: Ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos, investigador de IA.

Infografia resumen (ingles)

Analista de datos vs Científico de Datos – Infografia – Data Science Booklet

Video comparativo Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer

Fuente: youtube

Conclusión Analista de datos vs Científico de Datos

En resumen, tanto el Analista de Datos como el Científico de Datos desempeñan roles fundamentales en el campo del análisis e interpretación de datos. El Analista de Datos se enfoca en recopilar, limpiar y analizar datos para proporcionar información relevante que respalde la toma de decisiones empresariales. Por otro lado, el Científico de Datos lleva a cabo procesos más complejos, incluyendo la recopilación, limpieza, análisis avanzado y modelado predictivo de datos.

Te puede interesar:  El impacto de la inteligencia artificial en la salud: avances y desafíos con ejemplos

El Analista de Datos se centra en la interpretación y visualización de datos, generando informes y realizando análisis ad-hoc. Sus habilidades clave incluyen la limpieza de datos, visualización de datos, análisis estadístico y experiencia en el dominio específico. Utilizan herramientas como Excel, Tableau y Power BI.

Por otro lado, el Científico de Datos se especializa en programación (Python, R), aprendizaje automático, aprendizaje profundo, limpieza y visualización de datos, diseño de algoritmos y SQL. Su objetivo es desarrollar modelos de machine learning y extraer perspectivas significativas de datos complejos. Utilizan herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow y Scikit-Learn.

Ambos roles tienen aplicaciones prácticas en diferentes industrias, como marketing, finanzas, salud y recursos humanos. El Analista de Datos puede ser responsable del análisis descriptivo y la visualización de datos, mientras que el Científico de Datos se enfoca en el análisis predictivo y prescriptivo, desarrollando modelos complejos para resolver problemas empresariales y descubrir patrones ocultos.

En conclusión, tanto el Analista de Datos como el Científico de Datos son profesionales valiosos en el campo del análisis de datos, cada uno con habilidades y responsabilidades específicas. Juntos, pueden ayudar a las empresas a aprovechar al máximo la información generada y tomar decisiones informadas basadas en datos.

Puedes encontrar más articulo sobre análisis y ciencia de los datos en nuestro blog.

Add a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *