En el mundo de la analítica de datos, dos roles clave se destacan: el analista de datos y el científico de datos. Aunque ambos se centran en la extracción de conocimientos a partir de los datos, hay diferencias fundamentales entre ellos. En este artículo, exploraremos las características distintivas de cada rol, las habilidades necesarias y las responsabilidades asociadas. Comprender estas diferencias te ayudará a definir claramente los perfiles y a elegir el profesional adecuado para satisfacer tus necesidades de análisis de datos.
Te dejo todas las diferencias, una por una en formato tabla para que te quede super claro las diferencias
| Analista de Datos | Científico de Datos | |
|---|---|---|
| Enfoque | Análisis de datos existentes | Exploración y experimentación |
| Responsabilidades | Recopilar, limpiar y analizar datos | Definir problemas y desarrollar soluciones avanzadas |
| Habilidades clave | Conocimientos estadísticos, habilidades de visualización de datos | Programación, aprendizaje automático, matemáticas y estadísticas |
| Técnicas de análisis | Análisis descriptivo y exploratorio | Aprendizaje automático, minería de datos |
| Resultados | Informes y visualizaciones de datos claros y concisos | Modelos y algoritmos personalizados, predicciones |
| Objetivo principal | Tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia operativa | Descubrir perspectivas y resolver problemas complejos |
| Herramientas comunes | Excel, SQL, Tableau, Power BI | Python, R, SQL, herramientas de aprendizaje automático |