He aquí la diferencia entre analista de datos y científico de datos

Eres un recién graduado pensando en comenzar tu carrera en un puesto relacionado con los datos, pero en el portal de trabajos de LinkedIn, te encuentras con tantas descripciones de trabajo diferentes para analista de datos, científico de datos, analista de negocios, y la lista sigue y sigue.

¿Te preguntas cuál de estos roles podría ser más apropiado para ti, o si existe alguna diferencia significativa entre estos diferentes roles?

En este artículo nos centraremos en las diferencias entre un analista de datos y un científico de datos.

Responsabilidades del analista de datos

Como analista de datos, estarás muy involucrado en el uso de datos para responder una variedad de preguntas comerciales, proporcionadas por varias partes interesadas de la empresa.

Por ejemplo, muchos analistas de datos están involucrados en la adquisición de datos de fuentes primarias y secundarias, así como en la limpieza de datos que se deriva de conjuntos de datos, menos estructurados.

Además, los analistas de datos a menudo están más conectados con los elementos de la empresa orientados al cliente, creando paneles de control para rastrear y mejorar el rendimiento empresarial.

La prioridad clave para muchos analistas de datos radica en poder traducir estos conocimientos estadísticos en acciones inmediatas para el negocio.

Habilidades de codificación y conocimientos técnicos de analista de datos

Puedes esperar que muchas descripciones de trabajo para analistas de datos incluyan habilidades como minería de datos, almacenamiento de datos y administración de base de datos.

En términos de las habilidades involucradas, los analistas de datos pueden esperar usar bastante software SQL, Excel, R o Python, o SAS para una variedad de propósitos, incluido el análisis estadístico, el modelado de datos y la visualización de datos.

Responsabilidades del científico de datos

Al igual que los analistas de datos, los científicos de datos trabajan para responder a una pregunta empresarial particular que requiere conocimientos basados en datos.

Muchos científicos de datos finalmente se dan cuenta de que una gran parte de su trabajo implica simplemente limpiar y procesar datos sin procesar de una multitud de fuentes y asegurarse de que este proceso se pueda replicar para la implementación y la predicción reales.

En general, mientras que los analistas de datos están más orientados a la consultoría, los científicos de datos a menudo están más orientados a los productos.

Conocimientos técnicos y habilidades de codificación de científicos de datos

Además de ser competentes en SQL y Python o R, los científicos de datos deben sentirse cómodos trabajando en el entorno de la nube utilizando software o lenguajes como Scala, Spark, AWS, solo por nombrar algunos.

Para complementar estos conjuntos de habilidades, los científicos de datos también tendrán que estar familiarizados con la programación orientada a objetos, las bibliotecas de aprendizaje automático, el desarrollo de software.

Ya que es posible que tengan que trabajar con scripts y algoritmos heredados que incluso tienen que actualizarse como los conjuntos de datos que cambian con el tiempo.

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