Introducción

En el ámbito vertiginoso de la toma de decisiones basada en datos, las funciones de los analistas de datos y los científicos de datos han adquirido una importancia significativa. Si bien los términos "analista de datos" y "científico de datos" a menudo se usan indistintamente, existen distinciones clave que los distinguen. En este blog, profundizaremos en las definiciones, los antecedentes, los requisitos educativos, las funciones laborales, las habilidades, las diferencias y las similitudes entre los analistas de datos y los científicos de datos. Además, exploraremos sus respectivos roles y responsabilidades, así como los salarios promedio que obtienen en India, EE. UU., Reino Unido y Canadá.

Definición

Analista de datos: Un analista de datos es un profesional que recopila, organiza e interpreta conjuntos complejos de datos para descubrir perspectivas, tendencias y patrones significativos. Se enfocan principalmente en transformar datos sin procesar en información procesable, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas.

Científico de datos: Los científicos de datos son expertos analíticos que utilizan algoritmos avanzados, modelos estadísticos y habilidades de programación para extraer información, crear modelos predictivos y resolver problemas comerciales complejos. Poseen una combinación de experiencia técnica, conocimiento estadístico y conocimientos específicos de dominio.

Requisitos educativos

Analista de datos: Una licenciatura en matemáticas, estadística, economía, informática o un campo relacionado suele ser el requisito educativo mínimo para un analista de datos. Sin embargo, la experiencia laboral relevante y las certificaciones de la industria también pueden desempeñar un papel importante.

Científico de datos: Los científicos de datos a menudo tienen títulos avanzados, como una maestría o un doctorado. en informática, estadística, matemáticas o una disciplina afín. Una base sólida en matemáticas, estadística, programación y aprendizaje automático es crucial para el éxito en este campo.

¿Qué hacen?

Analista de datos: los analistas de datos recopilan, limpian y organizan datos de varias fuentes. Realizan análisis de datos exploratorios, generan informes, crean visualizaciones y presentan información a las partes interesadas. También colaboran con equipos para desarrollar estrategias para la recopilación de datos y garantizar la calidad de los datos.

Científico de datos: los científicos de datos emplean técnicas estadísticas avanzadas, algoritmos de aprendizaje automático y lenguajes de programación para desarrollar modelos predictivos, crear sistemas de recomendación e identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Diseñan experimentos, realizan minería de datos y proporcionan información práctica para impulsar la toma de decisiones.

Habilidades

Analista de datos:

Estas son las habilidades necesarias para seguir una carrera como analista de datos:

• Competencia en herramientas de análisis de datos: Los analistas de datos deben estar familiarizados con herramientas como SQL (lenguaje de consulta estructurado) para consultar bases de datos, Excel para la manipulación y el análisis de datos y otro software de análisis de datos.
• Visualización de datos: La capacidad de presentar información de datos de manera efectiva a través de visualizaciones es crucial. Las habilidades en el uso de herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn son muy valiosas.
• Análisis estadístico: Los analistas de datos necesitan una base sólida en conceptos estadísticos para realizar análisis basados ​​en datos, pruebas de hipótesis y comprender modelos estadísticos.
• Resolución de problemas: Las sólidas habilidades de resolución de problemas ayudan a los analistas de datos a analizar conjuntos de datos complejos, identificar patrones y obtener información significativa para abordar los desafíos comerciales.
• Conocimiento del dominio: Tener una comprensión profunda de la industria o el dominio en el que está trabajando permite a los analistas de datos interpretar los datos dentro del contexto apropiado y brindar recomendaciones prácticas.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: La capacidad de limpiar y preprocesar datos sin procesar, incluido el manejo de valores faltantes, la eliminación de valores atípicos y la transformación de datos en un formato utilizable, es esencial para un análisis preciso.
• Pensamiento crítico: Los analistas de datos deben pensar críticamente para identificar problemas relacionados con los datos, formular preguntas relevantes y aplicar técnicas analíticas para descubrir información significativa.
• Habilidades Comunicativas: La comunicación efectiva es vital para que los analistas de datos transmitan hallazgos complejos a las partes interesadas tanto técnicas como no técnicas. Esto incluye presentar ideas de manera clara y comprensible.
• Atención a los detalles: Ser meticuloso y prestar atención a los detalles es crucial en el análisis de datos para garantizar la precisión y mantener la integridad de los datos durante todo el proceso de análisis.
• Habilidades en programación: Si bien no siempre es un requisito, la competencia en lenguajes de programación como Python o R puede mejorar en gran medida las capacidades de un analista de datos al permitir la automatización, la manipulación de datos y técnicas de análisis más avanzadas.

Al desarrollar estas habilidades, los aspirantes a analistas de datos pueden posicionarse para el éxito en el campo y contribuir a los procesos de toma de decisiones basados ​​en datos dentro de las organizaciones.

Datos Científico

Estas son las habilidades necesarias para seguir una carrera como científico de datos:

• Análisis Estadístico y Modelado: Los científicos de datos deben tener una base sólida en análisis estadístico, incluida la competencia en técnicas estadísticas, prueba de hipótesis y diseño experimental. También deben ser hábiles en la construcción y evaluación de modelos predictivos.
• Habilidades en programación: La competencia en lenguajes de programación como Python o R es esencial para los científicos de datos. Deben ser capaces de escribir código eficiente para la manipulación de datos, el análisis y la construcción de modelos de aprendizaje automático.
• Aprendizaje automático: Los científicos de datos necesitan una comprensión profunda de los algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, la selección de funciones, la evaluación de modelos y la optimización. También deben estar familiarizados con las bibliotecas y marcos de aprendizaje automático populares.
• Gestión y limpieza de datos: La limpieza y el preprocesamiento de datos es un paso crítico en el proceso de ciencia de datos. Los científicos de datos deben tener experiencia en el manejo de valores faltantes, manejo de valores atípicos, imputación de datos y transformación de datos en un formato adecuado para el análisis.
• Visualización de datos: La capacidad de visualizar datos de manera efectiva y comunicar información es importante. Los científicos de datos deben ser expertos en el uso de herramientas de visualización de datos como Matplotlib, Seaborn o Tableau para presentar hallazgos complejos de una manera clara y visualmente atractiva.
• Herramientas de Big Data: La competencia en herramientas y tecnologías de big data, como Hadoop, Spark o SQL, es valiosa para trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos.
• Aprendizaje profundo: La familiaridad con las técnicas de aprendizaje profundo, las redes neuronales y los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch es beneficioso para abordar problemas complejos como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
• Conocimiento del dominio: Tener experiencia de dominio en la industria o el campo en el que trabajan los científicos de datos ayuda a comprender el contexto de los datos, identificar características relevantes y hacer interpretaciones y recomendaciones más significativas.
• Resolución de problemas y pensamiento analítico: Los científicos de datos necesitan sólidas habilidades de resolución de problemas y la capacidad de pensar analíticamente para abordar desafíos de datos complejos, formular preguntas relevantes y desarrollar soluciones innovadoras.
• Comunicación y Storytelling: Los científicos de datos deben poseer excelentes habilidades de comunicación para transmitir sus hallazgos y conocimientos a las partes interesadas tanto técnicas como no técnicas. Deben poder traducir análisis complejos en conocimientos claros y procesables.

Al desarrollar y perfeccionar estas habilidades, los aspirantes a científicos de datos pueden prosperar en sus roles y contribuir a los procesos de toma de decisiones basados ​​en datos, descubriendo información valiosa e impulsando el éxito comercial.

Diferencias y similitudes

Los analistas de datos y los científicos de datos comparten el objetivo común de extraer información de los datos, pero sus enfoques y responsabilidades difieren. Los analistas de datos se centran en el análisis descriptivo y de diagnóstico, mientras que los científicos de datos profundizan en el análisis predictivo y prescriptivo. Los analistas de datos trabajan principalmente con datos estructurados, mientras que los científicos de datos se ocupan tanto de datos estructurados como no estructurados.

Funciones y responsabilidades:

Analista de datos:

Las funciones y responsabilidades de un analista de datos pueden variar según la organización y la industria. Sin embargo, aquí hay algunos roles y responsabilidades comunes asociados con el puesto de analista de datos:

• Recopilación y limpieza de datos: Recopilación, organización y limpieza de grandes conjuntos de datos de varias fuentes para garantizar la integridad y calidad de los datos para el análisis.
• Análisis e interpretación de datos: Analizar datos utilizando métodos estadísticos, visualización de datos y otras técnicas analíticas para identificar patrones, tendencias e información. Interpretar los resultados y traducirlos en conocimientos comerciales significativos.
• Informes y presentación: Creación de informes, paneles y visualizaciones claros y concisos para presentar hallazgos e ideas a las partes interesadas. Comunicar resultados de análisis de datos complejos de una manera que sea comprensible y procesable.
• Validación de datos y control de calidad: Asegurar la precisión y confiabilidad de los datos mediante la validación de datos y controles de calidad. Identificar y resolver discrepancias o anomalías en los datos.
• Análisis de requisitos comerciales: Colaborar con las partes interesadas del negocio para comprender sus necesidades y requisitos de datos. Traducir preguntas comerciales en tareas de análisis de datos y definir métricas apropiadas e indicadores clave de rendimiento (KPI).
• Consultas de datos ad hoc: Responder a consultas y solicitudes de datos ad hoc de varios departamentos o equipos dentro de la organización. Brindar soluciones y recomendaciones basadas en datos para abordar desafíos comerciales específicos.
• Visualización de datos: Creación de representaciones visuales de datos mediante tablas, gráficos y paneles interactivos para comunicar de manera eficaz información compleja y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
• Mejoras Continuas: Mantenerse actualizado con las últimas técnicas de análisis de datos, herramientas y tendencias de la industria. Mejorar continuamente los procesos de análisis de datos e identificar oportunidades para la automatización y el aumento de la eficiencia.
• Trabajo colaborativo: Colaborar con equipos multifuncionales, como ingenieros de datos, analistas comerciales y partes interesadas, para recopilar requisitos, compartir conocimientos e impulsar proyectos relacionados con datos.
• Gobierno de datos y cumplimiento: Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos y las políticas de gobierno de datos de la organización. Adherirse a las mejores prácticas para el manejo de datos, seguridad y confidencialidad.

Es importante tener en cuenta que las funciones y responsabilidades específicas de un analista de datos pueden variar según el tamaño de la organización, la industria y la madurez de sus prácticas de análisis de datos. Los analistas de datos desempeñan un papel crucial en la extracción de información valiosa de los datos, el apoyo a los procesos de toma de decisiones y la contribución al éxito general de una organización.

Científico de datos:

Los roles y responsabilidades de un científico de datos pueden variar según la organización y la industria. Sin embargo, aquí hay algunos roles y responsabilidades comunes asociados con el puesto de un científico de datos:

• Exploración y preparación de datos: Recopilación, limpieza y preprocesamiento de conjuntos de datos grandes y complejos para garantizar la integridad y calidad de los datos para el análisis. Identificar características relevantes y transformar los datos en un formato adecuado para el modelado.
• Análisis Estadístico y Modelado: Aplicar técnicas de análisis estadístico para explorar y comprender datos. Construir e implementar modelos de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, agrupamiento y análisis de series temporales, para extraer información significativa y hacer predicciones.
• Ingeniería de funciones: Creación e ingeniería de nuevas funciones a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo y capturar patrones o tendencias relevantes.
• Evaluación y validación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo a través de métricas de evaluación rigurosas y técnicas de validación. Modelos de ajuste fino para optimizar la exactitud, la precisión, la recuperación u otras métricas relevantes.
• Visualización de datos: Crear visualizaciones claras y efectivas de datos y resultados de modelos para comunicar hallazgos complejos a partes interesadas tanto técnicas como no técnicas. Presente ideas y recomendaciones de una manera visualmente atractiva y comprensible.
• Toma de decisiones basada en datos: Colaborar con las partes interesadas del negocio para comprender sus objetivos y desafíos, y proporcionar información y recomendaciones basadas en datos para impulsar los procesos de toma de decisiones.
• Análisis predictivo: Desarrollar modelos predictivos para pronosticar tendencias futuras, comportamiento del cliente o resultados comerciales. Aprovechar técnicas avanzadas como análisis de series temporales, pronósticos y sistemas de recomendación.
• Procesamiento de grandes datos: Trabajar con conjuntos de datos a gran escala y tecnologías de big data como Hadoop, Spark o marcos de computación distribuida para analizar y extraer información de fuentes de datos de gran volumen, alta velocidad y diversas.
• Investigación e innovación: Mantenerse actualizado con los últimos avances en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Explorar nuevos algoritmos, técnicas y herramientas para mejorar los métodos de análisis e impulsar la innovación.
• Colaboración multifuncional: Colaborar con ingenieros de datos, analistas comerciales, expertos en dominios y otras partes interesadas para recopilar requisitos, compartir conocimientos e impulsar proyectos relacionados con datos.
• Ciencia de datos ética y responsable: Adherirse a las prácticas éticas en la recopilación de datos, el análisis y la implementación de modelos. Garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en los procesos de ciencia de datos, en particular cuando se trata de datos confidenciales o personales.

Es importante tener en cuenta que las funciones y responsabilidades específicas de un científico de datos pueden variar según el tamaño de la organización, el enfoque de la industria y los requisitos específicos del proyecto. Los científicos de datos desempeñan un papel fundamental en el aprovechamiento de los datos para descubrir conocimientos, resolver problemas complejos e impulsar procesos de toma de decisiones basados ​​en datos dentro de las organizaciones.

Salarios promedio en la India, el Nosotros el Reino Unido y Canadá

Los salarios pueden variar según factores como la experiencia, la ubicación, la industria y el tamaño de la empresa. Sin embargo, aquí hay una descripción general de los salarios promedio:

• India: Los analistas de datos ganan un salario anual promedio de INR 6-8 lakhs, mientras que los científicos de datos ganan alrededor de INR 10-15 lakhs.
• Estados Unidos: Los analistas de datos tienen un salario anual promedio de $65,000 95,000 a $100,000 150,000, mientras que los científicos de datos ganan de $XNUMX XNUMX a $XNUMX XNUMX por año.
• Reino Unido: Los analistas de datos ganan un salario anual promedio de £ 25,000 a £ 45,000, mientras que los científicos de datos pueden ganar entre £ 40,000 y £ 80,000 por año.
• Ubicación: Canadá: Los analistas de datos ganan un salario anual promedio de CAD 50,000 70,000 a CAD 75,000 120,000, mientras que los científicos de datos ganan aproximadamente CAD XNUMX XNUMX a CAD XNUMX XNUMX por año.

Conclusión

Los analistas de datos y los científicos de datos desempeñan un papel crucial en el aprovechamiento de los datos para la toma de decisiones informada. Mientras que los analistas de datos se enfocan en interpretar y presentar información de datos, los científicos de datos poseen habilidades avanzadas en modelado estadístico y aprendizaje automático. Comprender las distinciones y similitudes entre estos roles puede ayudar a las personas a elegir el camino que se alinea con sus intereses y habilidades. Con la dependencia cada vez mayor de los datos, tanto los analistas de datos como los científicos de datos seguirán teniendo una gran demanda, lo que dará forma al futuro de las organizaciones basadas en datos.

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• Fuente: https://www.mygreatlearning.com/blog/data-analyst-vs-data-scientist/