En el emocionante mundo de los datos, a menudo nos encontramos con dos figuras destacadas: el analista de datos y el científico de datos. Aunque pueden parecer lo mismo a simple vista, hay diferencias sutiles pero significativas entre ellos. ¡Vamos a explorarlo!
El Analista de Datos: El Maestro de las Tendencias y Visualizaciones
Un analista de datos es como un detective que examina evidencias estructuradas. Se sumerge en montañas de información para hallar esos detalles ocultos que pueden marcar la diferencia en decisiones empresariales.
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¿Qué hace un analista de datos?
El analista de datos se encarga de muchas tareas relacionadas a los datos. Aquí algunas de ellas:
- Descarga y manipula datos: Ya sea de bases de datos internas o externas, un analista sabe cómo tratar la información para que sea utilizable.
- Analiza con técnicas estadísticas: Mediante métodos cuantitativos, puede identificar patrones y tendencias.
- Crea visualizaciones: Un buen gráfico vale más que mil palabras. Y es que, a través de ellas, se comunica de manera efectiva.
- Interpreta y hace recomendaciones: Tras su análisis, propone estrategias y soluciones basadas en la evidencia.
- Herramientas: No es raro que un analista de datos maneje herramientas como Excel, Google Sheets o SQL para acceder a los datos. Además, muchos se valen de programas de Business Intelligence (BI) como Power BI para diseñar dashboards comprensibles. Y sí, algunos hasta se atreven con Python para realizar análisis más avanzados y automatizados.
Aquí puedes ver un video que describe bastante bien lo que hace un analista de datos y como convertirse en uno:
El Científico de Datos: El Visionario Predictivo
Un paso más allá en la cadena evolutiva del análisis, encontramos al científico de datos. Estos profesionales no solo se limitan a datos estructurados, sino que también exploran el terreno menos mapeado de los datos no estructurados.
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¿Que hace un científico de datos?
El científico de datos se encarga de muchas tareas relacionadas a los datos. Aquí algunas de ellas:
- Plantea objetivos basados en problemas empresariales: Antes de sumergirse en el análisis, define qué busca resolver.
- Procesa grandes cantidades de datos: No importa la naturaleza de los datos; un científico sabe cómo tratarlos.
- Crea modelos de aprendizaje automático: El futuro es predecible, al menos en parte, gracias a estos modelos.
- Comunica hallazgos a equipos multidisciplinarios: Su trabajo es esencial para diferentes áreas de la empresa.
- El poder de la programación: Una gran diferencia es su habilidad para crear modelos avanzados usando lenguajes de programación como Python o R.
Aquí puedes ver un video que describe bastante bien lo que hace un científico de datos y como convertirse en uno:
En Resumen: Conociendo las Diferencias
Ambos, analistas y científicos de datos, tienen la misión de extraer conocimientos valiosos de la información.
Mientras que un analista se enfoca principalmente en datos estructurados, visualizaciones e informes, un científico se zambulle más profundamente en la programación y la creación de modelos predictivos.
Con suerte, ahora tienes una idea más clara sobre estos dos roles cruciales en el ámbito de los datos.
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