Desafío Latam
Recomendaciones, Uncategorized

Data Analyst vs Data Scientist: ¿Cuál es la diferencia y cómo elegir el adecuado para ti?

download

download

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

Diferencias

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.

Dónde Fórmarte en estos roles

En caso te interese fomarte en una academia que ya ha formado más de 10 mil personas en los roles más demandados y que se preocupa de acompañarte desde un inicio hasta que encuentras trabajo, te invito a revises el detalle de sus carrerras: Data Scientist y/o Data Analyst, y si gustas, puedes solicitar asesoría gratuita por Whatsapp.

Artículos relacionados

Enlaces UTM y su importancia en el Marketing Digital

Fernando
5 años ago

Programación en liceos, codificando un nuevo futuro

Diego Arias
1 año ago

Cómo subir un json a Firebase

Erick Navarro
7 años ago
Salir de la versión móvil