En el mundo actual impulsado por los datos, dos roles profesionales de datos que desempeñan funciones cruciales son los ingenieros de datos y los analistas de datos. Ambos profesionales ayudan en el proceso de extracción de conocimientos basados ​​en datos, pero poseen distintas habilidades y responsabilidades. A continuación se presentan algunos datos clave sobre antecedentes educativos y roles laborales del ingeniero de datos vs. analista de datos, así como las similitudes y diferencias entre ellos. 

Ingenieros de datos: A ingeniero de datos es responsable de diseñar, construir e implementar la infraestructura necesaria para almacenar, transformar y preparar datos sin procesar para su posterior análisis. Una base sólida en matemáticas, estadística, informática o ingeniería es muy beneficiosa. Generalmente, los ingenieros de datos obtienen títulos en ciencias de la computación o ingeniería de software porque se espera que desarrollen experiencia en sistemas de administración de bases de datos (DBMS) como SQL o NoSQL y lenguajes de programación como Python o Java.  

Ingeniería de datos se ha convertido en un campo crítico de estudio y trabajo en la era del big data y la inteligencia artificial.   

Analistas de datos: Analistas de datos son los principales responsables de analizar conjuntos de datos complejos para identificar tendencias, patrones y correlaciones que pueden guiar la toma de decisiones. Cuando se trata de formación académica para este puesto, una vez más suele resultar útil una combinación de informática, ingeniería, matemáticas y estadística. Una licenciatura suele ser el requisito mínimo, aunque algunas organizaciones pueden preferir candidatos con títulos avanzados.  

Los analistas de datos a menudo tienen títulos en matemáticas o estadística, ya que su trabajo gira en torno a técnicas de modelado estadístico y herramientas de software estadístico.

El  papel de un analista de datos es crucial para extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas. Los analistas de datos a menudo necesitan certificaciones en herramientas y técnicas específicas para sobresalir en esta función. Las responsabilidades clave de un analista de datos giran en torno a recopilar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos utilizando modelos estadísticos y herramientas de software. Son responsables de identificar tendencias y patrones dentro de los datos para desarrollar recomendaciones prácticas que impulsen el crecimiento empresarial. 

El ingeniero de datos versus el analista de datos: cinco similitudes entre los dos roles

Si bien los títulos de trabajo de ingenieros de datos y los analistas de datos parecen sugerir responsabilidades distintas, existen varios rasgos superpuestos y responsabilidades compartidas entre estos roles. 

Ambos roles requieren una sólida comprensión de Principios de gestión de datos, sistemas de bases de datos, lenguajes de programación y técnicas de análisis estadístico. Estos dos roles a menudo colaboran para identificar los requisitos comerciales y traducirlos en conocimientos prácticos. Ambos roles también deben tener excelentes habilidades para la resolución de problemas, ya que enfrentan diversos desafíos relacionados con el aseguramiento de la calidad de los datos, la optimización del rendimiento y la escalabilidad. 

Aquí hay algunos detalles más sobre las similitudes entre los dos roles laborales:

Habilidades de resolución de problemas para desentrañar los desafíos de los datos: Los ingenieros y analistas de datos comparten puntos en común cuando se trata de habilidades para resolver problemas. Mientras que los ingenieros de datos utilizan habilidades de resolución de problemas para diseñar y construir la infraestructura completa necesaria para recopilar, almacenar, transformar y analizar datos, los analistas de datos se concentran en extraer información significativa de los datos recopilados. La similitud radica en su objetivo compartido de resolver problemas complejos relacionados con la gestión y el análisis de datos. 

Fuertes habilidades de pensamiento analítico para aprovechar la lógica y el razonamiento: Ambos profesionales deben poseer sólidas habilidades de pensamiento analítico que les permitan dividir problemas complejos en componentes más pequeños. Necesitan comprender la estructura subyacente de los datos con los que trabajan e idear estrategias efectivas para procesarlos o analizarlos. 

Si bien sus responsabilidades específicas pueden diferir, ambos profesionales se basan en la lógica y el razonamiento para obtener conocimientos significativos a partir de conjuntos de datos complejos. Los ingenieros de datos emplean habilidades de pensamiento crítico al diseñar y construir. canalizaciones de datos. Deben identificar las formas más eficientes de recopilar, almacenar y transformar grandes cantidades de datos, garantizando al mismo tiempo precisión y confiabilidad. Al analizar los requisitos de las diferentes partes interesadas, utilizan sus habilidades de razonamiento lógico para diseñar soluciones sólidas que aborden necesidades comerciales específicas. 

De manera similar, los analistas de datos utilizan el pensamiento crítico para interpretar tendencias, patrones y anomalías de los datos. Aplican técnicas de razonamiento lógico para descubrir correlaciones o conocimientos ocultos dentro de conjuntos de datos. Al emplear el razonamiento deductivo, pueden identificar las causas fundamentales de los problemas o hacer predicciones sobre resultados futuros basándose en la información disponible. Además de interpretar datos, ambos roles requieren habilidades de resolución de problemas que implican analizar escenarios complejos de manera objetiva. 

Habilidades de Gobierno de Datos para garantizar la calidad e integridad de los datos: Gobierno de datos Es un aspecto crítico tanto de la ingeniería como del análisis de datos, donde estas dos funciones colaboran para garantizar la calidad y la integridad de los datos.

Los ingenieros de datos desempeñan un papel fundamental en el establecimiento y mantenimiento de prácticas sólidas de gobernanza de datos. Son responsables de diseñar e implementar canales de datos, garantizando que los datos se recopilen, almacenen y procesen con precisión. Al implementar rigurosos controles de calidad durante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL), garantizan que los datos estén limpios y confiables para el análisis.

Por otro lado, los analistas de datos dependen de datos confiables y de alta calidad para obtener información significativa. Trabajan en estrecha colaboración con el ingeniero de datos para definir estándares para la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos. Al colaborar en la definición de estándares de metadatos, documentar procesos, establecer controles de acceso y monitorear el cumplimiento de regulaciones como GDPR o HIPAA, ambas funciones contribuyen a mantener una base sólida de confianza en los activos de datos de la organización.

Habilidades de trabajo en equipo para construir y fomentar la colaboración entre los miembros del equipo: Los ingenieros y analistas de datos rara vez trabajan de forma aislada; la mayoría de los proyectos de datos suelen ser esfuerzos concertados del trabajo en equipo entre varios profesionales de datos. Entonces, una similitud crucial entre los ingenieros de datos y los analistas de datos es su énfasis compartido en el trabajo en equipo y la colaboración. Ambos roles reconocen que combinar su experiencia puede generar conocimientos más precisos y una mejor toma de decisiones. 

Además, el trabajo en equipo permite compartir conocimientos entre ingenieros y analistas de datos. Pueden intercambiar ideas, técnicas y mejores prácticas, mejorando sus habilidades individuales mientras impulsan colectivamente la innovación en la gestión y el análisis de datos.

Lenguaje de programación Python, paquetes estadísticos y conocimientos de integración de datos: El lenguaje de programación Python, los paquetes de software estadístico y la integración de datos son tres conjuntos de habilidades esenciales que tanto los ingenieros como los analistas de datos deben poseer para desempeñar sus funciones de manera efectiva. 

Python proporciona una plataforma versátil para manejar grandes conjuntos de datos, realizar cálculos complejos y desarrollar algoritmos eficientes. Permite a los profesionales manipular datos de forma eficaz utilizando bibliotecas como NumPy, Pandas y SciPy. 

En segundo lugar, el conocimiento de los paquetes de software estadístico es esencial para ambas funciones. Los ingenieros y analistas de datos deben estar familiarizados con herramientas como R o SAS para analizar e interpretar conjuntos de datos con precisión. 

Finalmente, la experiencia en integración de datos es otro conjunto de habilidades comunes que comparten ambos profesionales. Ambas funciones requieren la capacidad de recopilar conjuntos de datos dispares de diversas fuentes y combinarlos en un formato unificado para su análisis. Esto implica comprender diferentes sistemas de bases de datos, procesos ETL y herramientas como Apache Kafka o Apache Spark. 

El ingeniero de datos versus el analista de datos: Como difieren

Si bien estos dos roles a menudo están entrelazados, poseen responsabilidades distintas y conjuntos de habilidades que los distinguen. Los ingenieros de datos son los arquitectos detrás de escena: construyen y preparan la infraestructura y los canales de datos para el análisis de datos.  

Por otro lado, los analistas de datos son los principales responsables de extraer información de los datos para guiar las decisiones comerciales. Se especializan en analizar conjuntos de datos utilizando métodos estadísticos y herramientas de análisis avanzadas para descubrir tendencias, patrones y correlaciones que ayudan a la toma de decisiones. 

¡Comprende la diferencias La diferenciación entre estos dos roles es esencial para las empresas que buscan aprovechar sus datos de manera efectiva. Algunos detalles más sobre el disimilitudes Entre estos dos roles laborales se encuentran:

Diferencias en las áreas de enfoque: infraestructura versus análisis de datos: Las diferencias clave en las áreas de enfoque de los ingenieros y analistas de datos radican en sus distintos roles dentro del ecosistema de datos. Los ingenieros de datos se concentran principalmente en construir y mantener la infraestructura de datos, y se centran en optimizar los sistemas de datos para lograr velocidad, confiabilidad y escalabilidad.

En marcado contraste, los analistas de datos se centran en extrayendo ideas valiosas a partir de los datos disponibles. Utilizan herramientas y técnicas estadísticas para identificar tendencias, patrones y correlaciones y generar informes procesables.  

Distintas herramientas y tecnologías utilizadas por los dos distintos profesionales de datos: Tanto los ingenieros como los analistas de datos utilizan conjuntos de herramientas y tecnologías para realizar sus respectivos trabajos. 

Los ingenieros de datos trabajan principalmente con lenguajes de programación como Python, Java o Scala para desarrollar y mantener la infraestructura necesaria para el almacenamiento y procesamiento de datos. Por lo general, emplean herramientas como Apache Hadoop, Apache Spark o Apache Kafka para computación distribuida y transmisión de datos en tiempo real. Además, los ingenieros de datos utilizan ampliamente SQL (lenguaje de consulta estructurado) para diseñar y administrar bases de datos relacionales. 

Por otro lado, los analistas de datos trabajan principalmente con herramientas que les permiten extraer información de grandes conjuntos de datos. Estas herramientas incluyen lenguajes de programación como R o Python para análisis estadístico y bibliotecas de visualización de datos como Tableau o Power BI. Los analistas de datos también confían en SQL para consultar bases de datos y recuperar información relevante necesaria para el análisis.

Trayectorias profesionales y oportunidades de crecimiento: Tanto los ingenieros como los analistas de datos tienen trayectorias profesionales prometedoras y oportunidades de crecimiento en sus respectivos roles.  

Los ingenieros de datos a menudo comienzan como desarrolladores de software o administradores de bases de datos, adquiriendo experiencia en la gestión de grandes conjuntos de datos y el diseño de canales de datos eficientes. A medida que avanzan, pueden especializarse en tecnologías específicas como Apache Hadoop o Spark, convirtiéndose en expertos en procesamiento de big data. Luego, los ingenieros de datos pueden avanzar a roles como el de ingeniero de datos senior, donde lideran equipos y diseñan infraestructuras de datos complejas.

De manera similar, los analistas de datos generalmente comienzan como analistas de nivel básico y se concentran en consultar bases de datos y generar informes. Con el tiempo, desarrollan habilidades avanzadas en análisis estadístico y herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI. Luego, los analistas de datos pueden ascender a puestos como analista senior o gerente de análisis, donde supervisan equipos y brindan información estratégica basada en análisis sólidos.

Enfoques de modelado predictivo, análisis de datos exploratorios, procesamiento de datos en tiempo real: En ingeniería de datos, el modelado predictivo implica la creación e implementación de algoritmos complejos que pueden procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para predecir resultados o tendencias futuros. Por otro lado, los analistas de datos utilizan principalmente modelos predictivos existentes desarrollados por ingenieros de datos para obtener información útil a partir de los conjuntos de datos disponibles. 

El análisis de datos exploratorios es otra área que distingue estos dos roles. En ingeniería de datos, el análisis exploratorio se centra en comprender la estructura de los conjuntos de datos, realizar controles de calidad y limpiar la información sin procesar antes de seguir procesándola. Por el contrario, el análisis exploratorio en el análisis de datos hace hincapié en encontrar patrones o anomalías dentro del conjunto de datos existente para obtener conocimientos más profundos sobre fenómenos específicos. 

El procesamiento de datos en tiempo real es un componente crítico de ambos campos pero con objetivos diferentes.

El ingeniero de datos versus el analista de datos: el futuro 

En los últimos años, los rápidos avances en IA y ML han llevado a las organizaciones a obtener una ventaja competitiva a través de conocimientos basados ​​en datos. Por lo tanto, las funciones de los ingenieros y analistas de datos se han vuelto cada vez más prominentes en la configuración de las estrategias comerciales. 

Mirando hacia el futuro, los campos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y grandes volúmenes de datos Se espera que experimenten avances significativos, lo que afectará tanto las funciones de los ingenieros como de los analistas de datos. 

Ingenieros de datos en 2023 y más allá

Una responsabilidad cada vez mayor de un ingeniero de datos en la era moderna es el procesamiento de flujos. Con el auge del análisis en tiempo real, deben garantizar que los datos se ingieran, procesen y analicen en tiempo real o casi en tiempo real. Esto implica implementar marcos de transmisión robustos que puedan manejar flujos continuos de datos entrantes de diversas fuentes mientras mantienen un alto rendimiento.

Se prevé que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelvan más sofisticados, lo que permitirá a los ingenieros de datos desarrollar modelos más eficientes que puedan procesar grandes cantidades de información en tiempo real. Con la llegada de la informática de punta y los dispositivos IoT, los ingenieros de datos deberán adaptarse

sus habilidades para manejar las complejidades asociadas con la gestión de sistemas de procesamiento de datos descentralizados.

Analistas de datos en 2023 y más allá

A medida que las empresas dependen cada vez más de conocimientos instantáneos, los analistas de datos deben ser expertos en procesar e interpretar datos en tiempo real para facilitar una toma de decisiones rápida e informada. Los analistas de datos deben ser competentes en la aplicación de modelos estadísticos avanzados para extraer información significativa de conjuntos de datos complejos. Además, dominar el análisis requiere experiencia en diversas técnicas de visualización. Los analistas de datos deben tener habilidades para crear representaciones visuales convincentes que comuniquen conocimientos de manera efectiva a las partes interesadas en diferentes dominios.

Mientras tanto, Tecnologías de IA continuará evolucionando rápidamente, brindando a los analistas de datos capacidades mejoradas para extraer información significativa de conjuntos de datos masivos. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las técnicas de visión por computadora permitirán a los analistas obtener información valiosa de fuentes no estructuradas, como documentos de texto e imágenes. 

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.dataversity.net/data-engineer-vs-data-analyst/