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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

En Datademia trabajamos para crear el mejor contenido de datos en español, incluyendo ciencia de datos, inteligencia de negocios y programación. Nuestro objetivo es transformarte en un experto en datos, aprendiendo desde cualquier parte del mundo y a tu ritmo. 

En Datademia ofrecemos tres Bootcamps, en los que te puedes convertir en un analista, científico o ingeniero de datos.

Te invito a que entres en nuestra web www.datademia.es y empieces a aprender algo relacionado al mundo de los datos en Datademia, la mejor academia de datos en español.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Cuáles son las principales diferencias entre un Data Analyst, un Data Scientist y un Data Engineer?

Un Data Analyst se centra en analizar datos para extraer insights y apoyar la toma de decisiones. Un Data Scientist utiliza estadísticas y aprendizaje automático para predecir tendencias y comportamientos a partir de grandes volúmenes de datos. Un Data Engineer diseña y mantiene la infraestructura que permite el almacenamiento, limpieza y procesamiento eficiente de los datos.

¿Qué habilidades son esenciales para cada uno de estos roles?

Para los Data Analysts, es crucial el manejo de hojas de cálculo, conocimientos de SQL y habilidades en herramientas de BI. Los Data Scientists requieren habilidades en programación (principalmente en Python o R), estadísticas y aprendizaje automático. Los Data Engineers necesitan una sólida base en programación, además de conocimientos en sistemas de bases de datos y arquitecturas de big data.

¿Qué herramientas suelen utilizar los profesionales en estos campos?

  • Data Analysts: Excel, Google Sheets, Power BI, Qlik Sense, Tableau. 
  • Data Scientists: Python, R, Jupyter Notebooks, TensorFlow, scikit-learn. 
  • Data Engineers: Hadoop, Spark, Kafka, herramientas de cloud como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform.

¿Quién tiene el mayor potencial salarial entre Data Analysts, Data Scientists y Data Engineers?

Aunque los salarios varían por región y experiencia, generalmente los Data Engineers tienen un potencial salarial más alto, seguidos por los Data Scientists y luego los Data Analysts, especialmente a niveles senior y con experiencia.

¿Cómo puedo empezar mi carrera en el campo de los datos?

Dependiendo de tus intereses y habilidades actuales, puedes empezar como Data Analyst aprendiendo sobre hojas de cálculo y SQL, avanzar hacia Data Science con estudios en estadísticas y programación, o enfocarte en Data Engineering si tienes inclinación hacia la programación y la arquitectura de sistemas.

¿Qué perfil debo elegir: Data Analyst, Data Scientist o Data Engineer?

Tu elección debe basarse en tus intereses personales, habilidades y objetivos de carrera. Si te gusta la visualización de datos y el análisis estadístico, el perfil de Data Analyst puede ser adecuado para ti. Si prefieres la modelización y predicción utilizando algoritmos complejos, considera el perfil de Data Scientist. Si tu pasión es la construcción y optimización de infraestructuras de datos, entonces el camino de Data Engineer es el indicado.

¿Datademia ofrece formación específica para cada uno de estos roles?

Sí, en Datademia ofrecemos Bootcamps especializados que te permiten formarte como Data Analyst, Data Scientist o Data Engineer. Cada Bootcamp está diseñado para proporcionarte los conocimientos y habilidades prácticas necesarias para tener éxito en cada uno de estos campos.

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