Las diferencias y semejanzas, que debes saber entre un Data Scientist y un Data Analyst

En un mundo cada vez más digital, las empresas recopilan grandes cantidades de datos y administrar esos datos de manera efectiva se ha convertido en una habilidad fundamental para obtener una ventaja competitiva. Razón por la cual han surgido dos roles esenciales en esta materia, los científicos (Data Scientist) y analistas de datos (Data Analyst).

Definiciones de cada uno

Data Scientist o Científico de datos: es responsable de utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos, para ayudar a las empresas a entender sus datos y tomar decisiones estratégicas. Esto puede incluir la creación de modelos predictivos, la identificación de patrones y tendencias, y la exploración de datos no estructurados.

Data Analyst o Analista de datos: se enfoca en la recopilación, limpieza y presentación de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. Esto puede incluir la limpieza de datos, la creación de informes y visualizaciones, y la identificación de patrones y tendencias en los datos.

Semejanzas

  • Trabajan con datos: Ambos roles trabajan con grandes cantidades de datos y utilizan herramientas analíticas para extraer información valiosa de esos datos.

  • Utilizan herramientas estadísticas: Ambos roles utilizan herramientas estadísticas para analizar y entender los datos. Esto incluye técnicas como el análisis de regresión, el análisis de varianza y el análisis de componentes principales.

  • Generan informes y visualizaciones: Ambos roles utilizan herramientas de visualización de datos para comunicar los hallazgos a los interesados. Esto incluye tablas, gráficos y dashboards.

  • Resuelven problemas: Ambos roles buscan resolver problemas concretos y específicos utilizando los datos a su disposición.

  • Tienen habilidades técnicas: Ambos roles requieren un alto nivel de habilidades técnicas, incluyendo conocimientos en programación, estadísticas y matemáticas.

Diferencias

  • Enfoque: El enfoque principal es diferente entre ambos roles. El Data Analyst se centra principalmente en el análisis de datos existentes y en la generación de informes y visualizaciones para comunicar los hallazgos a los interesados, mientras que el Data Scientist tiene un enfoque más amplio y se centra en el análisis predictivo y en la creación de modelos para poder hacer predicciones y tomar decisiones a partir de los datos.

  • Responsabilidades: Aunque ambos roles trabajan con datos, las responsabilidades específicas son diferentes. El Data Analyst se centra principalmente en el análisis de datos y en la generación de informes, mientras que el Data Scientist es responsable de desarrollar modelos predictivos, automatizar procesos y tomar decisiones a partir de los datos.

  • Herramientas: Ambos roles utilizan herramientas estadísticas para analizar los datos, pero el Data Scientist utiliza una variedad de técnicas y herramientas avanzadas, incluyendo aprendizaje automático y visualización de datos, además de las estadísticas básicas.

  • Conocimiento: El Data Analyst tiene un conocimiento más especializado en el análisis de datos y en la generación de informes, mientras que el Data Scientist tiene un conocimiento más amplio en varias áreas, incluyendo estadísticas avanzadas, aprendizaje automático y programación.

  • Comunicación: El Data Analyst se centra principalmente en comunicar los resultados a través de informes y visualizaciones, mientras que el Data Scientist también se comunica con los interesados para explicar cómo se desarrollaron los modelos y cómo se pueden utilizar para tomar decisiones.

En resumen, un Data Analyst tiene un enfoque más estrictamente analítico, mientras que un Data Scientist tiene un enfoque más amplio y es más capaz de realizar tareas de investigación.

Los data scientists suelen tener una formación más avanzada en matemáticas y estadísticas, y utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático y minería de datos. Por otro lado, los Data Analysts se enfocan más en la recopilación y limpieza de datos, y utilizan herramientas y técnicas analíticas más simples.

Oportunidades y sueldos

Las oportunidades para los roles de data scientist y Data Analyst están en constante crecimiento, ya que las empresas buscan formas de aprovechar al máximo los datos que recopilan. Los data scientists y Data Analysts pueden encontrar trabajo en una variedad de industrias, desde la tecnología hasta la salud, y en diferentes áreas de la empresa, como el marketing, las operaciones y la toma de decisiones estratégicas.

En términos de salarios en Latinoamérica, pueden variar dependiendo de la ubicación geográfica, la industria y el nivel de experiencia. Sin embargo, según algunas fuentes, los rangos de sueldo para data scientist en Latinoamérica pueden variar entre $20.000 a $70.000 dólares al año, mientras que los rangos de sueldo para Data Analyst pueden variar entre $15.000 a $50.000 dólares al año. Es importante tener en cuenta que estos salarios pueden variar dependiendo de la economía de cada país en particular, y es posible que los salarios sean más bajos en países con una economía menos desarrollada.

En resumen, tanto Data Scientist como Data Analyst son roles en constante crecimiento y con gran demanda en diferentes industrias. Los salarios varían dependiendo de las condiciones mencionadas anteriormente, pero en general, son roles bien remunerados. Ambos roles ofrecen oportunidades para trabajar en proyectos interesantes y ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.

¿Dónde se estudian estas carreras?

  1. Programas universitarios: Muchas universidades ofrecen programas de licenciatura y posgrado en ciencia de datos, estadísticas, matemáticas y otras áreas relacionadas. Estos programas proporcionan una base sólida en matemáticas, estadísticas y tecnología, y pueden ser una buena opción para aquellos que buscan una carrera en el campo de la analítica de datos.
  2. Cursos en línea: Hay una gran cantidad de cursos en línea disponibles en plataformas como Coursera, edX, y Udemy, que ofrecen cursos en ciencia de datos, aprendizaje automático, estadísticas y herramientas analíticas. Estos cursos son una opción flexible para aquellos que buscan aprender mientras trabajan.
  3. Certificaciones: Muchas empresas de tecnología, como IBM, Microsoft y SAS, ofrecen certificaciones en ciencia de datos, aprendizaje automático y herramientas analíticas. Estas certificaciones pueden ayudar a los candidatos a destacar en el mercado laboral y demostrar sus habilidades.
  4. Bootcamps: Los Bootcamps ofrecen una formación práctica y rápida y son ideales para aquellos que buscan una carrera con formación ágil en el campo de la analítica de datos.

En resumen, hay muchas opciones para estudiar para ser un Data Scientist o un Data Analyst, desde programas universitarios hasta cursos en línea, certificaciones y bootcamps.

¿Cómo tomar esta decisión? Hay criterios clave que debes considerar y según ellos, encontrarás tu mejor opción.

Conclusión

Los datos están revolucionando al mundo y así las oportunidades que pueden tomar las empresas, gracias a ellos. Dado esto han surgido roles cruciales en esta materia, que son el Data Scientist y Data Analyst, ambos con fuerte demanda y gran proyección laboral.

Data Scientist y Data Analyst, son roles que tienen varias semenjanzas como es el analizar datos pero así también varias diferencias, entre las que destaca su enfoque.

Ambos son roles, sumamente cotizados y pueden alcanzar llamativos sueldos. Pudiéndose formar, a través de diversas opciones.

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