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¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de datos, un científico de datos y un analista de datos?

Analista de datos

Muchas empresas y startups confían en los datos hoy en día. En particular, aquellas digitales. Bien se trate de rastrear el comportamiento de los clientes y las compras en una página de comercio electrónico, comparar el rendimiento del año pasado con el de este año o medir el número de visitas que recibe un sitio web, los datos juegan un papel importante en la economía actual y en el trabajo diario de muchos profesionales. Es un activo crucial y valioso para la planificación y el desarrollo de un negocio.

Nunca ha habido un momento mejor para comenzar una carrera en datos, ya que la demanda de profesionales de datos como analistas, científicos de datos e ingenieros de datos está creciendo rápidamente. Pero, ¿cuál es exactamente la diferencia entre estos 3 roles concretos y se necesitan habilidades diferentes para cada uno?

Las diferencias entre un ingeniero de datos, un científico de datos y un analista de datos

Es bastante común confundirse entre la ciencia de datos y el análisis de datos, y cómo estos dos se relacionan con la ingeniería de datos. Sin embargo, existen algunas diferencias fundamentales entre estas tres posiciones. Un analista de datos necesita procesar e interpretar los datos. Un científico de datos debe poder crear y desarrollar herramientas que procesen la información. Echemos un vistazo a cada rol con un poco más de profundidad. Además, un ingeniero de datos necesita poder crear programas o sistemas que puedan tomar datos y convertirlos en información significativa que se pueda estudiar. 

¿Qué hace un analista de datos?

Básicamente, un analista de datos estudia los datos y los desglosa para que las empresas y los equipos puedan utilizarlos para tomar decisiones. Saber qué landing page de un sitio web funciona mejor en términos de SEO, por ejemplo, o saber cuántos usuarios abandonan una página web inmediatamente después de visitarla puede ser muy útil para decidir los próximos pasos de una estrategia de contenido. Un analista de datos estudia los números y los presenta de forma que los equipos puedan utilizar la información. Es posible que necesiten comprender el rendimiento actual o planificar para el futuro y encontrar formas de optimizar las ventas o las visitas al sitio web o identificar tendencias según los diferentes grupos de usuarios.

¿Cuáles son las habilidades y responsabilidades clave de un analista de datos?

Las habilidades necesarias para este papel incluyen:

  • buenos conocimientos estadísticos
  • aptitudes técnicas sólidas
  • la capacidad de estudiar información numérica y convertirla en una narrativa o un punto de información
  • generación de informes y visualización de datos 

Cuando se trata de responsabilidades, un analista de datos es responsable de recopilar datos y compilarlos en un informe. Esto puede basarse en factores tales como el calendario y la actividad. También son responsables de interpretar esta información. A continuación, vuelcan esta información en informes lógicos, significativos y aplicables para sus compañeros de trabajo.

Este papel es un excelente punto de partida para cualquiera que esté interesado en alguna carrera relacionada con los datos. La adquisición de experiencia en esta área proporcionará una base sólida para cualquier trayectoria profesional relacionada con los datos.

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¿Qué hace un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos desarrolla y mantiene la arquitectura de datos. Son especialistas en la preparación de grandes conjuntos de datos para que los analistas puedan utilizarlos. Cuando un analista necesita interpretar la información, un ingeniero crea programas que puedan generar datos con una disposición adecuada.

¿Qué habilidades se requieren para este rol?

Trabajar con datos estructurados y no estructurados es una tarea clave para alguien en esta función. Por lo tanto, la experiencia en SQL es una habilidad clave que se requiere. La deduplicación de datos, la gestión de datos y la limpieza de datos también son tareas importantes para un ingeniero de datos. Cualquier persona en esta función necesita habilidades de programación sólidas y conocimientos de algoritmos. Crear una API puede estar entre sus responsabilidades, por ejemplo, o desarrollar una infraestructura en la nube. Es una función muy técnica y también se requiere un buen conocimiento de ingeniería y de herramientas de pruebas.

Un ingeniero de datos es responsable de desarrollar y mantener canalizaciones de datos. Por lo general, necesitan desarrollar procesos en torno al modelado de datos y la generación de datos. Esto requiere un pensamiento creativo y una fuerte capacidad de resolver problemas. Aplicar ejemplos prácticos en la gestión de datos a las necesidades de la empresa también es una responsabilidad crucial.

¿Qué hace un científico de datos?

Esta persona realiza análisis estadísticos avanzados y estudia grandes conjuntos de datos. Necesitan un conocimiento profundo de machine learning y el acondicionamiento de datos.

¿Cuáles son las responsabilidades típicas de alguien en esta función?

Un científico de datos es responsable de tareas tales como la transformación y limpieza de datos. Trabajan para identificar y clasificar varios patrones en los datos, así como para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para que sean más precisos y eficientes. Necesitan comprender las necesidades de la empresa o del equipo con el que están trabajando para transformar y ordenar grandes conjuntos de datos según sea necesario.

¿Cuáles son las habilidades más importantes para un científico de datos?

Las habilidades clave de un científico incluyen habilidades matemáticas sólidas y conocimientos detallados de R, SAS y Python. También necesitan estudiar y comprender los algoritmos de aprendizaje automático y familiarizarse con las herramientas de big data. Una de las habilidades más importantes para esta función es comprender en profundidad cómo se desarrollan las API y cómo funcionan. Las habilidades técnicas como la optimización de datos y la minería de datos son importantes para este papel. Entre las habilidades blandas (o soft skills), se incluyen la toma de decisiones y el pensamiento creativo, que también son excelentes cualidades.

Formación y educación en el análisis de datos

Una de las mejores formas de iniciar una carrera profesional en el campo de los datos o aprovechar sus conocimientos analíticos existentes es realizar un bootcamp de análisis de datos. Este es un curso intensivo que te proporcionará habilidades en áreas como Python, SQL, estadísticas y probabilidad. El bootcamp también cubre herramientas como Tableau. Estos son temas clave para cualquier persona interesada en desarrollar una carrera en el análisis de datos. En general, la analítica es un sector excelente para desarrollar una carrera profesional. La demanda de profesionales es enorme y es un área bien pagada y emocionante en la que trabajar. 

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