Científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos: ¿cuál es la diferencia?

En la sinfonía basada en datos de los negocios modernos, tres figuras se elevan sobre el foso de la orquesta, empuñando herramientas poderosas y melodías cautivadoras: el científico de datos, el analista de datos y el ingeniero de datos. Sin embargo, sus roles, distintos como sus instrumentos, a menudo están envueltos en confusión, y sus identidades se desdibujan por notas superpuestas y términos intercambiables. Es esencial comprender las distinciones entre estos roles para tomar decisiones profesionales informadas y construir equipos exitosos basados ​​en datos.

¿Alguna vez te has preguntado por qué estas deidades de los datos parecen intercambiar lugares en las descripciones de puestos? Este blog le ayudará a desenredar los acordes confusos y a revelar las armonías únicas que cada uno aporta al concierto basado en datos.

Científico de datos, analista de datos y ingeniero de datos: la diferencia real

Característica científico de datos Analista de datos Ingeniero de datos
Enfoque primario Descubra conocimientos y patrones a partir de datos para fundamentar decisiones comerciales Analizar e interpretar datos para responder preguntas específicas. Desarrollar y mantener infraestructura y canalizaciones de datos.
Habilidades Aprendizaje automático, estadística, matemáticas, programación (Python, R), visualización de datos, comunicación Análisis de datos, estadística, SQL, visualización de datos, comunicación, visión para los negocios. Programación (Python, SQL, Java), plataformas en la nube, almacenamiento de datos, desarrollo de API, canalizaciones de datos
Herramientas y técnicas Algoritmos de aprendizaje automático, modelos estadísticos, herramientas de minería de datos, paneles de visualización, software de informes Consultas SQL, herramientas de análisis de datos (Excel, Tableau), software de informes, herramientas de inteligencia empresarial Plataformas en la nube, canalizaciones de datos, herramientas ETL, sistemas de gestión de bases de datos, herramientas de integración API
Tareas típicas Construya modelos predictivos, identifique tendencias y patrones, recomiende estrategias comerciales Genere informes, cree paneles, responda preguntas comerciales, realice limpieza de datos Diseñe y cree canales de datos, administre almacenes de datos, desarrolle API y garantice la calidad de los datos.

¿Qué papel es el adecuado para ti?

¿Es usted un genio analítico que anhela conocimientos y revela tendencias ocultas? Sumérgete en la ciencia de datos y crea historias en números. ¿Se siente atraído por construir canales de datos que impulsen el conocimiento? La ingeniería de datos es su problema: organizar los datos en flujos potentes y manejables. ¿O te encanta traducir datos en acciones comerciales? Los analistas de datos cierran la brecha, haciendo que los datos canten para las partes interesadas. Elija su camino: ¡el mundo de los datos necesita sus habilidades únicas para desbloquear su potencial ilimitado!

Terminando

Científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos: ¿cuál es usted? Si bien hemos explorado las distintas habilidades y responsabilidades de cada función, recuerde que no son islas aisladas en el panorama de los datos. Están intrincadamente conectados, formando un poderoso ecosistema que extrae valor de la información.

Los científicos de datos, los analistas de datos y los ingenieros de datos son roles integrales en el mundo de los datos y el análisis. Si bien cada rol tiene su enfoque, conjunto de habilidades y responsabilidades únicos, contribuyen de manera colaborativa al éxito de las organizaciones basadas en datos. Al comprender las diferencias entre estos roles y alinear habilidades e intereses, las personas pueden tomar decisiones profesionales informadas, mientras que las organizaciones pueden crear equipos de datos eficaces y completos. A medida que la tecnología evoluciona y surgen nuevos desafíos, la demanda de profesionales capacitados en estos roles seguirá creciendo, lo que hace que la ciencia de datos, el análisis de datos y la ingeniería de datos sean campos prometedores para el crecimiento y desarrollo profesional futuro.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué hacen los ingenieros, científicos y analistas de datos?

Los ingenieros de datos construyen y mantienen la infraestructura que permite el procesamiento de datos.
Los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información de los datos.
Los analistas de datos interpretan y visualizan datos para proporcionar información para la toma de decisiones.

Si bien estos roles pueden tener responsabilidades distintas, a menudo colaboran estrechamente para aprovechar todo el potencial de los datos. Un equipo de datos exitoso tendrá una combinación bien equilibrada de habilidades de estos roles para garantizar el uso eficiente y eficaz de los datos dentro de una organización.

2. ¿Qué idiomas utilizan los ingenieros de datos, los científicos de datos y los analistas de datos?

1. Pitón: Python es uno de los lenguajes de programación más populares entre los profesionales de datos. Ofrece una amplia gama de bibliotecas y marcos, como Pandas, NumPy y Scikit-learn, que se utilizan ampliamente para tareas de manipulación, análisis y aprendizaje automático de datos.

2. SQL: SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación diseñado específicamente para administrar y manipular bases de datos relacionales. Los ingenieros de datos suelen utilizar SQL para extraer, transformar y cargar datos (ETL) de diversas fuentes en bases de datos.

3.R: R es otro lenguaje muy utilizado en el campo del análisis de datos y la estadística. Proporciona un conjunto completo de herramientas para modelado estadístico, visualización de datos y aprendizaje automático.

3. ¿Codifican los ingenieros de datos?

Sí, los ingenieros de datos codifican. De hecho, la codificación es una habilidad esencial para los ingenieros de datos. Los ingenieros de datos son responsables de diseñar, construir y mantener la infraestructura que permite la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otras partes interesadas para garantizar que los datos sean accesibles, confiables y seguros.


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About David Lopez

Informático y experto en redes. Redactor en varios blogs tecnológicos desde hace 4 años y ahora en Steamachine.net

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