Data scientist y data analyst: diferencias entre ambos roles
Aunque la actividad de ambas profesiones consiste en trabajar con grandes cantidades de datos para extraer información valiosa que sirva para tomar decisiones más informadas , tienen enfoques y habilidades diferentes.
En cualquier caso, cualificarse y trabajar como data analyst o data scientist es una decisión inteligente. Existen muchas oportunidades laborales relacionadas con sus funciones, en las que puedes aplicar tus conocimientos para resolver problemas complejos y desarrollar habilidades técnicas.
En el día a día, desenvolverse como científico de datos o analista de datos proporciona múltiples satisfacciones, en especial por dos motivos:
- Se participa en la toma de decisiones estratégicas de organizaciones.
- Se manejan los grandes avances tecnológicos del momento.
El potencial laboral de ambas carreras es extraordinario, motivo por el cual nos encontramos en un gran momento para apostar por estas funciones y cursar estudios superiores de capacitación.
¿Qué hace un analista de datos o data analyst?
Dentro del big data, el rol de un data analyst se enfoca más hacia el análisis de los datos existentes para generar informes, identificar tendencias y responder a preguntas específicas dentro de una organización. Sus tareas principales son:
- Recolectar y compilar datos. Extraen datos de fuentes tan diversas como bases de datos, hojas de cálculo o sistemas de gestión.
- Limpiar datos. Validan esos inputs para asegurarse de que están completos, son correctos y tienen un formato aprovechable. En consecuencia, eliminan o subsanan sus errores y sus inconsistencias.
- Efectuar análisis descriptivos. Aplican herramientas de análisis estadístico o de visualización para entender qué está pasando con los datos, extraer consecuencias y presentar conclusiones o evidencias.
- Generar informes. Crean rapports visuales (como gráficos, tablas y dashboards) para que los equipos o la alta dirección puedan entender los datos de manera clara y tomar las decisiones oportunas.
Habitualmente, el data analyst desempeña su trabajo con herramientas como Excel, SQL, Power BI, Tableau y Python, en este caso para tareas básicas.
¿En qué sectores trabaja un data analyst? ¿Y un data scientist?
Como analista de datos podrás trabajar en cualquier sector que tenga grandes volúmenes de datos. Los más habituales son:
- Marketing.
- Ventas.
- Educación.
- Banca.
- Atención médica.
- Seguros.
Por su parte, un científico de datos —del que enseguida te contaremos en qué consiste su actividad— suele desenvolverse en:
- Empresas tecnológicas.
- Startups.
- Laboratorios de investigación.
- Agencias gubernamentales.
- Compañías que necesitan predecir comportamientos a través de datos complejos (para prever la demanda o personalizar los productos, por ejemplo).
¿Qué hace un data scientist o científico de datos?
El científico de datos asume un enfoque más avanzado y técnico, ya que más allá de analizar e interpretar los datos, desarrollan modelos predictivos, algoritmos e investigaciones más profundas con la finalidad de resolver problemas complejos. En consecuencia, ten presente que sus tareas incluyen actividades aún más complicadas:
- Analizar datos de forma exploratoria (EDA). Estudian los datos en profundidad para interpretar patrones, tendencias y relaciones que no siempre son evidentes.
- Modelar predictivamente. Usan algoritmos de aprendizaje automático o machine learning para realizar predicciones a partir de los datos estudiados. Por ejemplo, son los encargados de prever qué productos podría comprar un cliente y de anticipar ciertos comportamientos del público.
- Manejar big data. Trabajan y gestionan grandes volúmenes de datos, a menudo utilizando herramientas y plataformas de ultimísima generación.
- Desarrollar modelos de IA. Crean, implementan y validan algoritmos más complejos que consiguen aprender y adaptarse sin intervención humana constante.
Científico de datos vs analista de datos, ¿cuáles son sus diferencias?
Ahora que ya dominas las definiciones y las características básicas de un data scientist y un data analyst, es el momento de presentar cuáles son las grandes diferencias que los separan. Sin duda, este apartado te ayudará a discriminar mejor cuál de ambas labores te gustaría desempeñar en un futuro.
Complejidad y habilidades técnicas
Aunque cada puesto es diferente e implica asumir responsabilidades específicas, en general, un data scientist suele afrontar tareas más complejas, como crear modelos predictivos o desenvolverse con machine learning. El analista de datos se enfoca, por su parte, a analizar y presentar datos descriptivos. La presión, por ello, también acostumbra a ser menor en este supuesto.
En cuanto a las habilidades técnicas, los científicos de datos precisan de un conocimiento más profundo de estadísticas avanzadas y programación, mientras que el data analyst depende más de herramientas de visualización y asume análisis más simples.
Así, el data analyst usa Power BI, Tableau, Excel y otras herramientas de visualización de datos, además de lenguajes de programación tipo SQL y, ocasionalmente, R son sus ámbitos habituales. Para desempeñar su trabajo aplica técnicas estadísticas básicas, como promedios, desviaciones estándar y regresiones lineales. Sus análisis son meramente descriptivos, porque se basan en descubrir patrones y tendencias reflejados por los datos.
Sin embargo, el data scientist se maneja sobre todo con Python y otros lenguajes de programación, como R, Java, C++ y Scala. Asimismo, ha de estar familiarizado y ser resolutivo en machine learning y deep learning, porque debe desarrollar y aplicar modelos predictivos, clustering, regresiones, redes neuronales y otras realidades semejantes. Su actividad, en todo caso, le exige manipular grandes volúmenes de datos, para lo cual suele recurrir a herramientas como Hadoop y Spark, así como a bases de datos (principalmente, NoSQL).
Además, convive con el modelado estadístico avanzado, porque se encarga de realizar inferencias estadísticas, análisis multivariables y algoritmos complejos. El big data es siempre uno de sus referentes, ya que ha de trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados.
Objetivos, alcance y enfoque del data analyst y el data scientist
Los fines u objetivos de estos profesionales también difieren:
- El objetivo de un analista de datos o data analyst es proporcionar respuestas a preguntas específicas mediante el análisis. En consecuencia, se le pide interpretar y analizar datos para proporcionar insights (informes, tendencias o patrones) útiles con los que tomar decisiones informadas en los negocios. Por ello, su trabajo se enfoca más hacia el análisis descriptivo y exploratorio de los datos, mediante técnicas estadísticas y herramientas de visualización.
- El objetivo de un científico de datos o data scientist consiste en crear soluciones innovadoras mediante el uso de algoritmos y modelos predictivos. Asume, por tanto, una función compleja que abarca predicciones y modelados más avanzados. Además de analizar los datos actuales, trabaja con modelos de aprendizaje automático, inteligencia artificial y otros recursos para predecir resultados futuros y automatizar decisiones. En definitiva, se enfoca más hacia el análisis predictivo y la creación de soluciones automatizadas o algoritmos escalables.
Respecto al alcance y el enfoque, también hay notables matices distintivos:
- Data analyst. Realiza informes periódicos y trata de responder preguntas específicas de los negocios. Por ejemplo, cuánto vendimos este mes o cómo se distribuyen las ventas por región. Trabaja más en reconocer tendencias a partir de los datos existentes y emplea herramientas de visualización para hacer los datos más accesibles y comprensibles para los no iniciados.
- Data scientist. Resuelve problemas exigentes a largo plazo, como crear modelos predictivos, idear algoritmos automáticos o analizar a fondo ingentes volúmenes de datos no estructurados, como imágenes y texto. En consecuencia, no solo tiene que responder preguntas, también ha de crear herramientas y modelos capaces de predecir y automatizar procesos. Con frecuencia, se integra en un equipo multidisciplinario, porque sus proyectos suelen ser más técnicos y complejos.
¿Qué estudiar para ser data analyst y data scientist?
En general, un buen data analyst dispone de estudios superiores en:
- Estadística.
- Matemáticas.
- Economía.
- Ingeniería.
En buena lógica, su formación tiende a estar más orientada hacia el análisis tradicional de datos y las herramientas de visualización.
Si te apasiona trabajar con números y estadísticas, una formación adecuada te puede catapultar hacia esta profesión. Lo mismo sucede si te interesa el lado técnico del análisis de datos, como pueden ser la programación y la creación de algoritmos. Además, el interés por el big data y la ciencia de datos es otro magnífico ingrediente para progresar en esta capacitación.
Por otra parte, el perfil habitual de data scientist se caracteriza por contar con estudios de:
- Ciencias de la computación.
- Matemáticas aplicadas.
- Estadística avanzada.
- Ingeniería de datos.
Aunque se trata de un excelente complemento tanto para el analista como para el científico de datos, es habitual que el data scientist haya superado un máster o incluso un doctorado. La avanzada naturaleza de sus tareas le exige este plus en su cualificación.
¿A que hora tienes más clara la diferencia existente entre un científico de datos vs un analista de datos? Si vas a tomar la decisión de especializarte en uno u otro campo, podrás hacerlo con más rigor y criterio.
Básicamente, las diferencias entre data scientist (científico de datos) y data analyst (analista de datos) derivan del nivel de complejidad de los problemas que abordan, las herramientas que utilizan y los tipos de decisiones que deben adoptar. Tanto en un caso como en el otro, en VIU te ofrecemos una formación avanzada que te prepara perfectamente para desempeñar estas funciones.
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