A la mayoría de nosotros nos resulta difícil entender el mundo de los datos y todo lo que está detrás de nuestra actividad online. A medida que crece el sector de las comunicaciones, también lo hace la necesidad de expertos que operen y estén al día con los más grandes avances tecnológicos. De ahí el surgimiento de puestos relacionados con el análisis y la gestión de datos, como el Data Analyst (o analista de datos) y el Data Scientist (o científico de datos). 

Pero, aunque están directamente relacionadas e incluso pueden sonar muy parecidas, estas dos áreas profesionales cumplen funciones distintas. Ambas comparten competencias, como las matemáticas, la estadística y la programación. Sin embargo, su principal diferencia radica en su propósito. ¿Te interesa saber más a fondo qué hace cada uno? Te invitamos a seguir leyendo. 

Data Scientist o científico de datos, ¿qué es y cuáles son sus principales tareas?

Dentro de una empresa el rol del científico de datos es fundamental, ya que es quien se dedica a estructurar las enormes bases de datos que produce la compañía para, posteriormente, extraer y procesar la información relevante que hay en ellas y crear valor a partir sus conclusiones.

Esta tarea es imprescindible para cualquier organización con presencia digital, ya que sin alguien que se dedique a tratar los grandes volúmenes de información no se podrían realizar planes estratégicos (o se podría, pero no tendrían una base estadística y fundamentada).

El Data Scientist se encarga de tratar los datos “en sucio” y transformarlos en información “limpia”, que sea comprensible, precisa, y que permita su aprovechamiento por parte de la compañía para la toma de decisiones. Hoy en día las empresas se preocupan por tomar decisiones basadas en datos porque esto permite que las ideas se traduzcan en decisiones estratégicas, mejorar la visión empresarial y, en consecuencia, mayores ventas o alcance.  

Analista de datos: ¿cuáles son sus funciones y cómo encaja en una empresa?

Esta es una vertiente de la ciencia de datos, y, como su nombre lo indica, se centra particularmente en el análisis de los datos. 

El analista de datos es, de cierta manera, un científico de datos especializado en la interpretación de la data de forma estadística para encontrar patrones en el comportamiento de los usuarios. De modo que el científico de datos interpreta y habilita los datos recopilados para que estos puedan aplicarse a operaciones concretas, mientras que el analista de datos se dedica a encontrar tendencias, transformar los datos en métricas que permitan evaluar el rendimiento, identificar aspectos relevantes y establecer conclusiones. 

En el ecosistema empresarial actual el análisis de datos es esencial para el buen funcionamiento de cualquier organización. Esto debido a que las empresas requieren cada vez más información, y que esta esté siempre al alcance de las manos. En este sentido, un analista de datos trabaja para lograr un sinfín de metas empresariales; desde mejorar la eficiencia operativa, encontrar ineficiencias en la productividad e identificar oportunidades de negocio, hasta optimizar el modelo de negocio y mejorar la experiencia del cliente, entre muchas más. 

Entonces, ¿cuál es la principal diferencia entre Data Analytics y Data Science?

Como mencionamos anteriormente, el análisis de datos se considera una vertiente de la ciencia de datos, de modo que la principal diferencia entre ambas sería su enfoque. En tanto que la ciencia de datos tiene un enfoque global y abarca cualquier acción relativa al tratamiento de los datos, el análisis de datos se preocupa por obtener insights de negocio que sirvan de apoyo para la toma de decisiones. El primero tiene el propósito de encontrar; el segundo, de resolver. 

Otra diferencia significativa entre ambas disciplinas es que la ciencia de datos plantea preguntas, mientras que los analistas de datos se encargan de responderlas. 

Aunque la ciencia de datos es una profesión mucho más global y menos enfocada que el análisis de datos, no cabe duda que ambas están íntimamente entrelazadas, y que requieren aptitudes, conocimientos y habilidades muy específicas. En Practicum, te ayudamos a convertirte en un profesional de estas áreas en menos de un año. Ya sea que te quieras convertir en un científico de datos o en un analista de datos, Practicum será tu mejor opción para actualizar tu carrera, obtener las habilidades de mayor relevancia para el mercado laboral y encontrar trabajo en las mejores empresas de tecnología.

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