El análisis de datos y la ciencia de datos a menudo se mezclan entre los recién llegados al campo. Aunque hay mucha superposición entre los dos, también hay algunas diferencias importantes. En este artículo, repasaremos las diferencias (y similitudes) entre el análisis de datos y la ciencia de datos.
Primero, entremos en el análisis de datos. El objetivo de un analista de datos es utilizar datos preexistentes para resolver problemas comerciales actuales. Por lo general, la responsabilidad principal de un analista de datos es utilizar los datos para crear informes y paneles. Los analistas de datos hacen esto usando herramientas como Microsoft Excel, lenguaje de consulta estructurado (SQL) y software de visualización como Tableau o Microsoft Power BI.
En cuanto a la ciencia de datos, las cosas se vuelven un poco más complicadas. El objetivo de un científico de datos es desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos. Los científicos de datos ayudan a recopilar datos, que luego revisan para encontrar tendencias y patrones que podrían afectar el negocio. Otra gran responsabilidad de un científico de datos es la limpieza y las pruebas de datos. Los científicos de datos también usan Excel, SQL y herramientas de visualización; sin embargo, también dependen en gran medida de lenguajes de programación como Python y R.
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Científico de datos versus analista de datos
Dependiendo de la industria y/o empresa, el área gris entre un analista de datos y un científico de datos a menudo es lo suficientemente grande como para que los dos títulos se vuelvan virtualmente intercambiables. Por ejemplo, los analistas de datos podrían encontrarse limpiando datos o entrando en el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Por otro lado, un científico de datos podría ser responsable de crear paneles o codificar consultas SQL para datos ya existentes.
Sin embargo, en un mundo perfecto, hay un equipo dedicado de análisis de datos y un equipo de ciencia de datos. En términos generales, se requiere que los científicos de datos conozcan la mayoría de las responsabilidades de un analista de datos, además del aprendizaje automático (ML). El aprendizaje automático es un método avanzado de análisis de datos que utiliza inteligencia artificial (IA) para predecir resultados. Por esta razón, la ciencia de datos a menudo se considera un paso por encima del análisis de datos.
Vale la pena mencionar que la palabra "analista" se usa mucho en estos días. No todos los que trabajan en Excel son analistas de datos. Sin embargo, hay algunas excepciones cuando se trata de puestos de analista de datos menos técnicos que a menudo reciben nombres diferentes, como analista de negocios o analista de marketing. Estos tipos de roles casi nunca realizarán ningún tipo de análisis de datos avanzado como el aprendizaje automático.
Para convertirse en analista de datos, generalmente se requiere una licenciatura en STEM. Sin embargo, no es raro que alguien haga la transición al análisis de datos desde otro campo, especialmente si tiene un amplio conocimiento de dominio en una industria específica. De hecho, no es imposible convertirse en analista de datos sin ningún título (no digo que sea fácil). Siempre que conozca las tres herramientas principales de Excel, SQL y una herramienta de visualización, podría tener la oportunidad de convertirse en analista de datos. En cuanto a convertirse en científico de datos, es casi seguro que necesitará una licenciatura en STEM, y en la mayoría de los casos se prefiere una maestría.
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La diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos es significativa. Irónicamente, la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos no es tan significativa. Como se mencionó anteriormente, las responsabilidades de cada uno pueden ser bastante fluidas a veces, por lo que puede crear cierta confusión en cuanto a qué rol es realmente. Con suerte, este artículo aclaró algunas de las diferencias entre el análisis de datos y la ciencia de datos. Sin embargo, no se obsesione tanto con las etiquetas:si está interesado en ambas, primero intente aprender las habilidades básicas de Excel, SQL y las herramientas de visualización. A partir de ahí, podrías decidir si quieres hacer un esfuerzo adicional y aprender un lenguaje de programación que se destaque en la manipulación de datos y estadísticas, como Python o R. De cualquier manera, conocer las diferencias entre estas dos disciplinas te ayudará mucho a lo largo de tu viaje. en el mundo de los datos!
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