En el mundo actual impulsado por los datos, las funciones de los analistas de datos y los científicos de datos se han vuelto cada vez más importantes. Ambos profesionales desempeñan un papel crucial para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en conocimientos de datos. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre las funciones y responsabilidades de los analistas de datos y los científicos de datos. En este artículo, compararemos los dos roles y destacaremos sus contribuciones únicas al campo del análisis de datos.

Analistas de datos

Los analistas de datos son responsables de recopilar, procesar y realizar análisis estadísticos en grandes conjuntos de datos. Utilizan varias herramientas y técnicas para extraer información significativa de los datos y presentarlos de manera clara y concisa. Los analistas de datos suelen trabajar con datos estructurados, que se organizan en un formato predefinido, como hojas de cálculo o bases de datos.

Las principales responsabilidades de los analistas de datos incluyen:

1. Recopilación de datos: los analistas de datos recopilan datos de varias fuentes, como bases de datos, encuestas y plataformas de redes sociales.

2. Limpieza de datos: los analistas de datos limpian y preprocesan los datos para eliminar cualquier error o incoherencia.

3. Análisis de datos: los analistas de datos utilizan técnicas estadísticas para analizar los datos e identificar patrones y tendencias.

4. Visualización de datos: los analistas de datos crean visualizaciones como tablas y gráficos para presentar los conocimientos de manera clara y concisa.

5. Informes: los analistas de datos preparan informes que resumen los hallazgos y brindan recomendaciones basadas en los conocimientos.

Científicos de datos

Los científicos de datos son responsables de desarrollar modelos predictivos y algoritmos que se pueden usar para tomar decisiones informadas basadas en información de datos. Utilizan técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones que pueden usarse para predecir resultados futuros. Los científicos de datos suelen trabajar con datos no estructurados, que no están organizados en un formato predefinido.

Las principales responsabilidades de los científicos de datos incluyen:

1. Recopilación de datos: los científicos de datos recopilan datos de varias fuentes, como bases de datos, sensores y plataformas de redes sociales.

2. Limpieza de datos: los científicos de datos limpian y preprocesan los datos para eliminar cualquier error o incoherencia.

3. Análisis de datos: los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos e identificar patrones y tendencias.

4. Desarrollo de modelos: los científicos de datos desarrollan modelos predictivos y algoritmos que se pueden usar para tomar decisiones informadas basadas en información de datos.

5. Implementación: los científicos de datos implementan los modelos y algoritmos en entornos de producción para realizar predicciones en tiempo real.

Diferencias clave

Si bien tanto los analistas de datos como los científicos de datos trabajan con datos, existen algunas diferencias clave entre sus funciones y responsabilidades. Los analistas de datos suelen trabajar con datos estructurados y se centran en el análisis descriptivo, mientras que los científicos de datos trabajan con datos no estructurados y se centran en el análisis predictivo. Los analistas de datos usan técnicas estadísticas para analizar los datos, mientras que los científicos de datos usan técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático. Los analistas de datos suelen trabajar con las partes interesadas del negocio para proporcionar información y recomendaciones, mientras que los científicos de datos trabajan con equipos técnicos para desarrollar e implementar modelos predictivos.

Conclusión

En conclusión, tanto los analistas de datos como los científicos de datos juegan un papel crucial para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en información de datos. Si bien sus roles y responsabilidades pueden diferir, ambos requieren una sólida comprensión de las técnicas de estadística, programación y análisis de datos. Al comprender las contribuciones únicas de cada función, las organizaciones pueden crear un equipo de datos sólido que pueda analizar e interpretar conjuntos de datos complejos de manera efectiva.

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• Fuente: Inteligencia de datos de Platón.

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• Fuente: https://platodata.network/platowire/comparing-the-roles-and-responsibilities-of-data-analysts-and-data-scientists/