Si estas interesado en una carrera que trabaje con big data y procesamiento de números, hay dos caminos que puedes considerar: convertirte en analista de datos o científico de datos. 

¿Cuál es la diferencia entre analistas de datos y científicos de datos? Echaremos un vistazo a las diferencias y las trayectorias profesionales de ambas disciplinas. 😉👌

Los analistas de datos y los científicos de datos representan dos de los trabajos más demandados y mejor pagados en 2021. El Informe sobre el futuro de los trabajos de 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 y aprendizaje automático y especialistas en big data.

Muchos de los que comienzan una carrera en análisis de datos o ciencia de datos a menudo se sienten confundidos y no están seguros de cuál es la carrera profesional adecuada.

Bueno, la decisión dependerá de cuáles sean tus objetivos profesionales, así como de tus habilidades y competencias. Dicho esto, para evitarte cualquier tipo de confusión y brindarte una visión clara de estas dos trayectorias profesionales innovadoras, aquí exploramos el análisis de datos y la ciencia de datos.

El análisis de datos implica responder preguntas generadas para una mejor toma de decisiones comerciales. Utiliza información existente para descubrir datos procesables. El análisis de datos se centra en áreas específicas con objetivos específicos. Por otro lado, la ciencia de datos se enfoca en descubrir nuevas preguntas que quizás no se haya dado cuenta de que necesitaban responder para impulsar la innovación. A diferencia del análisis de datos, que implica verificar una hipótesis, la ciencia de datos intenta construir conexiones y da forma a las preguntas para responderlas en el futuro.  

👉 El análisis de datos es más específico y concentrado que la ciencia de datos.

Habilidades que requieren:

Análisis de datos : conocimiento de estadísticas intermedias y excelentes habilidades para resolver problemas junto con:

  • Destreza en Excel y base de datos SQL para cortar datos.
  • Experiencia trabajando con herramientas de BI como Power BI para informes.
  • Conocimiento de herramientas de estadísticas como Python, R o SAS

Para convertirse en un analista de datos, no es necesario tener experiencia en ingeniería, pero tener fuertes habilidades en estadísticas, bases de datos, modelado y análisis predictivo es una ventaja adicional.

Ciencia de datos : matemáticas, estadísticas avanzadas, modelado predictivo, aprendizaje automático, programación junto con:

  • Competencia en el uso de herramientas de big data como Hadoop y Spark
  • Experiencia en bases de datos SQL y NoSQL como Cassandra y MongoDB
  • Experiencia con herramientas de visualización de datos como QlikView, D3.js y Tableau.
  • Destreza en lenguajes de programación como Python, R y Scala.

Roles de trabajo:

Los roles de trabajo de analista de datos implican:

  • Análisis exploratorio de datos
  • Limpieza de datos
  • Descubra nuevos patrones utilizando varias herramientas estadísticas.
  • Desarrollar visualizaciones y KPI’s

El rol de trabajo del científico de datos implica:

  • Procesamiento, limpieza y verificación de la integridad de los datos.
  • Análisis exploratorio de datos
  • Recopilación de conocimientos empresariales mediante técnicas y algoritmos de aprendizaje automático.
  • Identificar nuevas tendencias en los datos para hacer predicciones para el futuro.

¿Qué es el Data Science?

Es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos. El Data Science es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por ejemplo, las matemáticas, las estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos.

Mientras que el análisis de datos se centra en comprender los conjuntos de datos y obtener información que se pueda convertir en acciones, la ciencia de datos se centra en la creación, limpieza y organización de conjuntos de datos. Los científicos de datos crean y aprovechan algoritmos, modelos estadísticos y sus propios análisis personalizados para recopilar y dar forma a los datos sin procesar en algo que se pueda entender más fácilmente.

La ciencia de datos es un campo multidisciplinario centrado en encontrar información procesable a partir de grandes conjuntos de datos sin procesar y estructurados. El campo se concentra principalmente en desenterrar respuestas a las cosas que no sabemos. Los expertos en ciencia de datos utilizan varias técnicas diferentes para obtener respuestas, incorporando ciencias de la computación, análisis predictivo, estadísticas y aprendizaje automático para analizar conjuntos de datos masivos en un esfuerzo por establecer soluciones a problemas que aún no se han pensado.

El objetivo principal de los científicos de datos es hacer preguntas y localizar posibles vías de estudio, con menos preocupación por respuestas específicas y más énfasis en encontrar la pregunta correcta. Los expertos logran esto al predecir tendencias potenciales, explorar fuentes de datos dispares y desconectadas y encontrar mejores formas de analizar la información.

¿Qué es el Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Revela las tendencias y métricas. Usan la información para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial.

Se refiere al proceso y la práctica de analizar datos para responder preguntas, extraer conocimientos e identificar tendencias. Esto se hace utilizando una variedad de herramientas, técnicas y marcos que varían según el tipo de análisis que se realice.

El análisis de datos se centra en procesar y realizar análisis estadísticos de conjuntos de datos existentes. Los analistas se concentran en crear métodos para capturar, procesar y organizar datos para descubrir información procesable para problemas actuales y establecer la mejor manera de presentar estos datos. De manera más simple, el campo de los datos y el análisis está dirigido a resolver problemas para preguntas cuya respuesta sabemos que desconocemos. Más importante aún, se basa en producir resultados que pueden conducir a mejoras inmediatas.

El análisis de datos también abarca algunas ramas diferentes de estadísticas y análisis más amplios que ayudan a combinar diversas fuentes de datos y ubicar conexiones al mismo tiempo que simplifican los resultados.

Diferencia entre ambos conceptos

Un Data Scientist se diferencian de un Data Analyst en varias cosas.

La primera de ellas es su función: un Data Scientist predice el futuro a partir de patrones del pasado. El Data Analyst, por el contrario, extrae información significativa a partir de los mismos. A partir de ese futuro que hay que predecir, el Data Scientist se hace preguntas, el Data Analyst, por el contrario, se encarga de responderlas. Además, el Data Scientist extrae la información a partir de varias fuentes, mientras que el analista solo de una.

Salario: 💰

Acudiendo a webs como Glassdoor: donde la gente publica sus salarios de forma anónima (si lo publicas puedes ver los salarios de otras empresas, así que suele ser más o menos real).

Todos estos salarios son aproximaciones, existiendo casos determinados en los que cada perfil está en una cifra mayor o inferior pero es orientativo.

Analista de datos:

El sueldo promedio nacional para el puesto de Data Analyst es $18,852 por mes en México. 

Data Scientist:

El sueldo promedio nacional para el puesto de Data Scientist es $29,157 por mes en México.