Data Analyst, Data Scientist y Data Engineer: ¿En qué se diferencian?

Los profesionales que trabajan en el campo de los datos se puede dividir en tres perfiles:

  • Data Analyst o analista de datos
  • Data Scientist o científico de datos
  • Data Engineer o ingeniero de datos

En este video Sebastian nos explica la diferencias entre ellos:

 

Si prefieres puedes seguir leyendo.

Estos tres perfiles trabajan en la economía moderna y están muy demandados. Los tres son profesionales de la informática que trabajan con datos. Vamos a resumir cada uno de ellos:

Resumen de los tres perfiles

Data Analyst 

El Data Analyst o analista de datos trabaja con datos estructurados y no estructurados para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Realiza análisis de datos para comprender qué está sucediendo en el negocio y cómo se pueden mejorar los resultados. 

Data Scientist 

El Data Scientist o científico de datos trabaja con datos para descubrir patrones e insights ocultos en los datos. Utiliza técnicas de estadística y machine learning para extraer información valiosa de los datos. Utiliza varias técnicas, incluido el aprendizaje automático o machine learning, técnicas estadísticas y la minería de datos, para encontrar e interpretar patrones en los datos.

Data Engineer

El ingeniero de datos trabaja con datos para construir y mantener sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos. Diseñan y desarrollan sistemas para recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos.

Herramientas y conocimientos

Los analistas de datos se suelen centrar en crear visualizaciones e informes. Por eso utilizan hojas de cálculo como Google Sheets o Excel y programas de BI (Business Intelligence) como Power BI, Qlik Sense o Tableau. También deben saber SQL para poder acceder a bases de datos. Aunque los analistas no suelen saber programar, a veces lo hacen para hacer análisis más complejos.

Los científicos de datos si saben programar, utilizan Python o R (Python siendo más popular hoy en día) para crear modelos de aprendizaje automático que utilizarán para predecir datos útiles para el negocio.

Porcentaje de preguntas de StackOverflow por lenguaje de programación
Porcentaje de preguntas de StackOverflow por lenguaje de programación

Las habilidades de un científico se pueden resumir con un diagrama de Venn donde se juntan habilidades de ciencias de la computación, matemáticas y estadística, y habilidades de negocio.

Las habilidades de un científico de datos
Las habilidades de un científico de datos

 

Los ingenieros de datos son programadores que se especializan en herramientas que procesan datos, sean de datos masivos o datos no masivos. Suelen trabajar con herramientas cloud como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform.

Los tres principales proveedores de servicios Cloud
Los tres principales proveedores de servicios cloud

 

¿Quién gana más?

Aunque el trabajo más sexy del siglo XXI se considera que es el del científico de datos, los ingenieros de datos ganan más normalmente.

Un analista de datos en España, en ciudades como Madrid o Barcelona, en una posición Junior, gana alrededor de 24.000€. Pero la experiencia puede elevar esa cifra a unos 80.000€, sobre todo si se ocupa un puesto directivo.

Un científico de datos gana de media un salario de 30.000€ anuales en una posición Junior, y hasta 90.000€ en una posición senior.

Un ingeniero en datos gana parecido, alrededor de unos 30.000€ en una posición Junior, pero le supera al científico de datos llegando hasta 100.000€ en una posición Senior con la suficiente experiencia.

¿Cuál debes estudiar?

Si se te dan bien los números, puedes convertirte en un analista de datos fácilmente, hay muchas personas que transicionan al mundo de los datos simplemente aprendiendo a trabajar mejor con hojas de cálculo y SQL. Si quieres convertirte en un científico de datos deberás aprender a programar si o si, y preferiblemente en Python. Si quieres convertirte en un ingeniero de datos, se te debe dar muy bien la programación ya que la mayoría de ingenieros vienen del mundo de la informática.

Como ves, aunque los tres perfiles trabajan con datos, y cada uno es un poco diferente, aprender a trabajar con datos no es tan difícil.

Los tres perfiles del campo de los datos

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