14 oct 2022

Data Science vs Data Analyst

Algunas personas piensan que los científicos de datos y los analistas de datos son lo mismo. Pero no lo son. Conozcamos más sobre las diferencias entre estos dos roles, y lo que necesitas saber si quieres entrar en ellos.

Andrea Duarte
Andrea Duarte

2min de lectura

Data Science vs Data Analyst
Los data scientist y analistas de datos son términos que a menudo se utilizan indistintamente. Estos dos trabajos trabajan en gran medida juntos, pero definitivamente no son lo mismo. Echemos un vistazo a lo que significa ser un científico de datos frente a lo que significa ser un analista de datos 



¿Qué hace un Data Scientist?


Los científicos de datos son personas que utilizan los datos para resolver problemas. Su trabajo consiste en encontrar ideas en los datos y presentar sus conclusiones de forma que tengan sentido para la empresa y sus clientes.


Suelen trabajar con grandes cantidades de datos no estructurados. El científico de datos limpiará esta información no estructurada transformándola en algo que pueda ser analizado utilizando herramientas de análisis predictivo como los lenguajes R, Python, de manera que se puedan hacer predicciones sobre eventos futuros utilizando algoritmos construidos sobre modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).



¿Qué hace un analista de datos?



Los analistas de datos se encargan de analizar los datos y convertirlos en información procesable. Trabajan con una amplia gama de datos, tanto estructurados como no estructurados. Si quieres ser analista, es probable que tengas la oportunidad de utilizar diferentes tipos de bases de datos, como Oracle o SQL, que permiten a los miembros de tu equipo consultar la base de datos rápidamente sin tener que escribir código para obtener sus respuestas.

¿Qué empresas han utilizado estos términos?


Data Analytics 

UBER

Una de las primeras ventajas en la analítica de datos se observó en los servicios de localización a través de GPS.

Los teléfonos inteligentes con posicionamiento satelital han permitido desarrollar mapas avanzados y algoritmos para poder optimizar las rutas de circulación en las ciudades.



Data Science

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Proveer de data & insights a los equipos de ops y de la vertical de Restaurantes para mejorar la toma de decisiones y data driven.

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En resumen, la ciencia de datos, la analítica de datos y la ingeniería de datos son partes del mismo rompecabezas. Los términos se utilizan a menudo indistintamente porque tienen objetivos similares: todos utilizan datos para resolver problemas. Aunque hay cierta diferencia entre estas funciones, cada una tiene sus propias responsabilidades y herramientas que la hacen única.