Resulta probable que hayas oído acerca de la ciencia de datos o data science. Desde el año 2021 este término ha ganado popularidad y lo cierto es que, la ciencia de datos ha llegado para permanecer en el tiempo. Por está razón, con el siguiente artículo podrás conocer qué es la ciencia de datos, qué significa ser analista de datos y cuáles son sus diferencias. Conocer acerca de esta tema te permitirá decantarte por nuestros cursos de data en los que puedas desarrollar al como tus habilidades.
En la actualidad, las vacantes mejores pagados en el área de sistemas e informática son para los científicos de datos. Quédate y conoce más acerca de estás profesiones.
Analista de datos vs. científico de datos
A simple vista, podríamos determinar que ambas profesiones son exactamente iguales. Por este motivo, en el siguiente apartado profundizaremos ambos términos, de esta manera, podrás conocer la similitud, diferencias y alcances de cada uno.
En primer lugar, podríamos comenzar por decir que, un científico de datos, fácilmente podría trabajar como analista de datos, mientras que, una analista de datos bajo ninguna circunstancia podría ser un data science. Esto, debido a que la ciencia de datos es un área verdaderamente extensa dónde intervienen diversos procesos como procesamiento, recopilación, visualización, análisis de datos, entre otros. Por otra parte, el análisis de datos solo ejerce una pequeña parte de las funciones de la ciencia de datos, donde solo se realizan análisis, elaboran informes y se organizan presentaciones a las empresas.
Principales diferencias entre análisis de datos y científico de datos
- El papel principal de un científico de datos en el ámbito laboral se basa en tener un poder de visión para los negocios y grandes habilidades para la visualización de datos para convertir la información en historia comercial. Resulta imposible esperar que un analista de datos posea esta visión y amplia habilidad para la visualización de datos.
- Un científico de datos debe explorar y examinar toda la data obtenida de diversas fuentes desconectadas. Por su parte, una analista de datos solo analiza la data o Tenida de una sola fuente, por ejemplo, sistema CRM.
- Es responsabilidad del analista de datos dar solución a aquellas preguntas que surjan por parte de la organización, mientras que, el científico de datos formulará preguntas cuyas posibles soluciones siempre beneficien a la empresa.
- Por lo general, no se espera que los analistas de datos cuenten con experiencia práctica relacionada con modelos estadísticos o automatización de aprendizaje, pero un científico de datos si debe tener amplia experiencia en la construcción de modelos estadísticos, además, deberá estar bien verdad o en aprendizaje automático.
- Un gran porcentaje de científicos de datos y analistas de datos obtienen mayor productividad en cada uno de sus proyectos, cuando logran tener acceso a una amplia biblioteca lista para usar ejemplos de fragmentos de códigos resueltos.
- Un analista de datos debe ser capaz de emplear diversas técnicas analíticas sobre eventos irregulares y presentar informes rutinarios acerca de ellos. Por otra parte, con cursos data science un científico de datos deberá hacerse cargo de los narcos de datos y tiene como principal función automatizar todas aquellas tareas para la óptima resolución de problemas complejos.
Principales habilidades: científico de datos vs. analista de datos
A pesar de que ambas profesiones cursos en data science y analista de datos puede sobreponerse, existe una gran diferencia entre ambas. Cada una de estas, exige al profesional contar con conocimientos básicos de matemática, rápida compresión de algoritmos, facilidad de cubicación y conocimientos en ingeniería del software.
Por lo general, los analistas de datos son expertos en SQL y acostumbran a usar determinados métodos para dividir o trocear datos, e incluso los analistas de datos están capacitados para relatar historias a partir de los datos.
Por otro lado, los científicos de datos cuentan con las habilidades de un analista de datos con una base sólida en modelado, análisis, matemáticas, estadísticas e informática. Lo que diferencia a un científico de datos de un analista de datos es la gran perspicacia junto con la capacidad de comunicar los hallazgos en forma de historia tanto a los líderes de TI como a las partes interesadas del negocio, siendo capaz de influir en la manera en que cualquier organización decide actuar ante cualquier desafío de negocio.
¿Qué puede hacer un científico de datos?
En definitiva, un científico de datos puede hacer todo lo que un analista de datos realiza y muchas funciones más. Debemos admitir que, el alcance que puede tener un analista de datos dentro de una organización es bastante limitado en comparación con un científico de datos. Por otro lado, la ciencia de datos es completa, tiene mayor alcance, implica mayor razonamiento lógico, capacidad de análisis de datos, proyección de posibles inconvenientes dentro de la empresa y también proporciona soluciones beneficiosas para la organización.
Parece simple, pero el científico de datos ejecuta tareas que, para poder realizarlas requiere de preparación y gran conocimiento. Además, un científico de datos conocerá diversos lenguajes de programación más allá del SQL, como Python, R, entre otros...
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Día a día, más personas se unen al auge del comercio electrónico, streaming, Uber, entre otros. Después de la llegada del COVID-19 las compras en línea han aumentado de forma significativa y nos hemos visto en la obligación de acelerar la automatización en el mundo con el uso de la inteligencia artificial, en búsqueda de mejorar o tener éxito en cualquier negocio. La demanda de vacantes para científicos de datos y analistas aumentará con el pasar de los meses y años, por este motivo, es una excelente opción que aprendas acerca de estás labores y asegures tu futuro laboral.