Es común confundir los roles de un analista y un científico de datos.
Aunque ambos trabajan con datos y comparten habilidades y herramientas similares, existen diferencias clave que definen sus responsabilidades y enfoques.
En este artículo, exploraremos estas diferencias y te daremos una visión más clara de cada uno de estos campos fascinantes.
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Responsabilidades
Responsabilidades de un Analista de Datos
Los analistas de datos tienen varias responsabilidades que podrían ser las siguientes:
- Limpieza de Datos: Esencial para garantizar la precisión de los datos.
- Análisis de Datos Exploratorio (EDA): Descubrir patrones y anomalías.
- Análisis Estadísticos: Fundamentales para interpretar datos correctamente.
- Creación de Informes y Visualizaciones: Herramientas como Power BI facilitan este proceso.
- Interacción con Diferentes Departamentos: Para tomar decisiones basadas en datos.
Responsabilidades de un Científico de Datos
Los científicos de datos tienen varias responsabilidades y aunque algunas pueden ser parecidas al analista de datos tiene algunas más especializadas que podrían ser las siguientes:
- Análisis Predictivos: Predecir tendencias y comportamientos futuros.
- Modelos de Aprendizaje Automático: Desde su creación hasta la mejora de la precisión.
- Limpieza de Datos: Al igual que los analistas, dedican gran parte de su tiempo a esta tarea.
- Pruebas AB: Comparar diferentes versiones para optimizar resultados.
Herramientas Utilizadas por analistas y científicos de datos
Ambos roles comparten herramientas comunes como SQL y Excel, pero hay diferencias notables.
- Analista de Datos: Se enfoca más en visualizaciones e informes, utilizando herramientas como Power BI o Tableau.
- Científico de Datos: Utiliza paquetes avanzados de Python como Scikit-learn para aprendizaje automático y TensorFlow para redes neuronales.
Educación y Habilidades Requeridas – Analista de datos vs científico de datos
Ambos campos requieren una base sólida en matemáticas o estadística.
Sin embargo, la programación es más crucial para los científicos de datos, que suelen utilizar Python.
Aunque un título universitario puede ser beneficioso, muchas habilidades necesarias se pueden adquirir a través de la formación en línea, como la que ofrecemos en Datademia.
Variedad de Títulos Profesionales – Analista de datos vs científico de datos
Existen diversos títulos relacionados con el análisis de datos, desde analistas de inteligencia de negocios (BI) hasta analistas de CRM. En ciencia de datos, los títulos varían desde Machine Learning Engineer hasta Data Scientist Researcher.
Aquí te resumo algunos de los nombres que tienen los analistas de datos:
- Data Analyst
- Analista de Inteligencia de Negocios (BI)
- Analista de negocio (Business Analyst)
- Analista de Riesgo (Risk Analyst)
- Analista de CRM
- Analista de Operaciones
Aquí te resumo algunos de los nombres que tienen los científicos de datos:
- Data Scientist
- Machine Learning Analyst
- Machine Learning Engineer
- Machine Learning Developer
Comparación de Salarios – Analista de datos vs científico de datos
Los salarios varían según la ubicación, experiencia e industria. En España, por ejemplo, un analista de datos junior podría ganar alrededor de 22,000 euros al año, mientras que un científico de datos junior comienza con un salario ligeramente superior.
Salarios Analista de datos en España:
- Junior: 22.000€
- Medio: 32.000€
- Senior: 40.000€
- Lead: 70.000€
Salarios Científico de datos en España:
- Junior: 30.000€
- Medio: 40.000€
- Senior: 50.000€
- Lead: 80.000€
El científico de datos generalmente tiene un salario mayor que el analista de datos, debido a que sus conocimientos, habilidades y herramientas son más avanzados.
Se recomienda empezar como analista de datos, especialmente para aquellos de otros campos, y luego progresar gradualmente hacia la ciencia de datos, agregando habilidades y experiencia. Los salarios varían significativamente según la ubicación geográfica: en el norte de Europa, los sueldos pueden ser el doble de lo que se ofrece en España, mientras que en algunos países de América Latina pueden ser la mitad. Estos salarios son indicativos y pueden variar según la experiencia, la industria y la capacidad de negociación con las empresas.
Conclusión
Entender las diferencias entre un analista y un científico de datos es clave para aquellos interesados en ingresar al emocionante mundo de los datos. Si te sientes inspirado y quieres aprender más sobre estos roles, te invitamos a inscribirte en nuestros cursos gratuitos para principiantes en Datademia. O si buscas una formación más avanzada, considera nuestro MDA – Máster en Datos y Analítica. ¡Te esperamos para ayudarte a desbloquear tu potencial en el mundo de los datos!
