Data Science vs. Data Analyst
Desde hace tiempo la figura del Data Analyst y Data Scientist se ha hecho imprescindible debido al aumento exponencial en los volúmenes de datos. Cada vez es más común que las empresas hagan un análisis que les permita obtener datos de fuentes relevantes y de alta fiabilidad tanto para almacenarlos como para su uso posterior a la hora de tomar decisiones.Dos de los roles más demandados en cualquier organización son los Data Scientist y Data Analyst pero… ¿Sabes realmente a qué se dedica cada uno y qué funciones tienen? Hoy vamos a explicártelo.Comprender las diferencias entre un Data Analyst y un Data Scientist La diferencia que existe entre un Data Analyst y un Data Scientist está en el tipo de trabajo que realizan. Un analista de datos, cuenta con un perfil básicamente exploratorio, mientras que un científico de datos efectúa un trabajo mucho más experimental y cuenta con una experiencia mayor en técnicas de programación avanzadas y herramientas informáticas, además de ser un experto en desarrollar modelos de datos y algoritmos.Data Analyst vs Data Scientist: qué funciones tienenData Analyst El Data Analyst puede cubrir diferentes puestos en una empresa, pero si hacemos un resumen general de sus funciones lo que se espera de él es que tenga la capacidad de sacar información al consultar volúmenes de datos (datos estructurados por normal general) para posteriormente convertirlos en informes relevantes para las partes interesadas. Es decir, este rol se encarga de encontrar patrones y generar visualizaciones de los datos para ofrecer una conclusión. Extracción de datos. Se limita a conjuntos de datos más pequeños.Limpieza y preparación de datos. Cuando han sido extraídos, los datos se procesan y resumen en forma de visualizaciones para resaltar de forma intuitiva hechos subyacentes, tendencias emergentes o cualquier tipo de anomalía que pudiese haber surgido. Exploración de datos: Aquí el Data Analyst hace un trabajo de investigación mayor, explorando qué razones hay detrás de las diferentes tendencias y/o anomalías observadas durante el periodo de preparación de datos. Visualización de datos e informes: Una vez realizados los trabajos anteriores se encargará de elaborar paneles intuitivos e informes de gestión con comentarios comerciales para compartirlos con los clientes. Una de las herramientas más utilizadas es Tableau.Data ScientistPor otro lado, el Data Scientist efectúa tareas relacionadas con el ámbito del análisis predictivo y prescriptivo, además de manejar con facilidad el algoritmo. Extracción de datos. Al igual que el Data Analyst, la extracción de datos también es una de las tareas del experto en Data Science, aunque con una particularidad, la fuente de datos para los científicos de datos no se limita a un conjunto de tablas pequeñas, sino mucho mayor. Por norma general, el Data Scientist y el Data Engineering trabajan en equipo.Limpieza de datos. El Data Scientist dedicará mucho tiempo a desarrollar una visión detallada de los datos, comprenderlos, analizar los problemas subyacentes, identificar qué anomalías existen para, finalmente, hacer una limpieza para etapas posteriores.Feature engineering. Antes de comenzar con el trabajo en modelos predictivos, realizan lo que se conoce como feature engineering. En otras palabras, el proceso de utilizar datos que ya están limpios para elaborar variables que se espera que logren un mejor poder predictivo sobre el resultado objetivo.Desarrollo de modelos usando técnicas de Inteligencia Artificial/Machine Learning. Existen gran cantidad de algoritmos de machine learning con diversos grados de complejidad y casos de uso. El Data Scientist se encargará de valorar y usar aquellos que le sirvan para el desarrollo de su modelo.Prueba del modelo. En esta fase, el Data Scientist validará los resultados del modelo. Si estos no son satisfactorios, se revisarán los parámetros del modelo y se ajustarán para alcanzar el resultado deseado. Si, por otro lado, el ajuste del modelo falla, habrá que rediseñar la función para admitir las construcciones de modelos posteriores.Producción del modelo. Una vez desarrollado y ajustado el modelo, los ingenieros de software y datos trabajarán en equipo para elaborar los pipelines de modelos adecuados para la producción.Ahora que ya conoces un poco mejor cuáles son las diferencias entre Data Science y Data Analytics, seguro que te has planteado cómo convertirte en un experto en alguno de los dos perfiles.En The Bridge, con nuestro bootcamp en Data Science, aprenderás las técnicas más avanzadas de análisis de datos con Python, Machine Learning y Deep Learning creando tu propio código para construir y desarrollar modelos de inteligencia artificial que te ayuden a tomar las mejores decisiones de negocio.Gracias a este bootcamp, una vez finalizada tu formación, estarás preparado para trabajar como data scientist, data analyst, business intelligence analyst y machine learning analyst.¡Te esperamos!Sigue leyendo. Artículos especializados en diferentes áreasEcha un vistazo al resto de artículos que tenemos en nuestro blog. 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