Analista de datos versus científico de datos: encuentre la diferencia

Con los trabajos de ciencia de datos en aumento, hay una pregunta que a menudo acecha en la mente de los aspirantes: ¿cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos?

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Estas preguntas han sido una fuente de gran confusión entre los jóvenes que desean hacer una carrera exitosa en Data Science. ¡Hoy, estamos aquí para aclarar estas preguntas y aclarar todo el asunto para usted!

Antes de profundizar en el perfil laboral de un científico de datos y el de un analista de datos, primero comprendamos la diferencia central entre los 2 roles laborales.

Rol de trabajo del científico de datos: los científicos de datos son profesionales expertos equipados con una combinación de habilidades de codificación, matemáticas, estadísticas, análisis y aprendizaje automático. Incluso durante una entrevista de ciencia de datos, la mayoría de las preguntas están relacionadas con estos conceptos. Exploran y examinan grandes conjuntos de datos recopilados de múltiples fuentes, los limpian, organizan y procesan para facilitar la interpretación. Si bien pueden realizar las tareas de análisis de un analista, también tienen que trabajar con algoritmos de ML avanzados, modelos predictivos, programación y herramientas estadísticas para dar sentido a los datos y desarrollar nuevos procesos para el modelado de datos. Un científico de datos también puede etiquetarse como investigador de datos o desarrollador de datos, según el conjunto de habilidades y la demanda laboral.

Rol de trabajo del analista de datos: como su nombre indica, los analistas de datos están principalmente involucrados en las tareas diarias de recopilación y análisis de datos. Deben filtrar los datos para identificar información significativa a partir de los datos. Observan los problemas comerciales y tratan de encontrar las respuestas a un conjunto específico de preguntas a partir de un conjunto de datos dado. Además, los analistas de datos crean representaciones visuales de datos en forma de gráficos, tablas, etc., para facilitar la comprensión de todas las partes interesadas involucradas en el proceso comercial. Un analista de datos también puede etiquetarse como arquitecto de datos, administrador de datos o ingeniero de análisis, según el conjunto de habilidades y la demanda del trabajo.

A partir de esta descripción de los dos perfiles de trabajo, está claro que un científico de datos se ocupa principalmente de encontrar significado a partir de la incoherencia (conjuntos de datos no estructurados/semiestructurados), mientras que un analista de datos tiene que encontrar respuestas a preguntas basadas en los hallazgos de un Data. Científico. Sin embargo, a veces los roles de trabajo se superponen, lo que da lugar a una zona gris. Y aunque los analistas de datos y los científicos de datos comparten algunas similitudes, existen ciertas diferencias fundamentales entre los dos roles.

Científico de datos y analista de datos: una comparación

1. Responsabilidades

Hace solo un minuto, hablamos sobre las principales responsabilidades laborales de un científico de datos y un analista de datos en pocas palabras. Ahora, hablaremos sobre sus respectivas responsabilidades laborales en detalle.

Científico de datos:

• Cree y defina programas para la recopilación, el modelado, el análisis y la elaboración de informes de datos.
• Realice operaciones de limpieza y procesamiento de datos para extraer información valiosa de los datos.
• Desarrolle modelos de datos personalizados y algoritmos de ML para satisfacer las necesidades de la empresa/cliente.
• Extraer y analizar datos de las bases de datos de la empresa para fomentar la optimización y mejora de las operaciones comerciales (desarrollo de productos, técnicas de marketing y satisfacción del cliente).
• Utilizar las herramientas adecuadas de visualización de datos y modelado predictivo para impulsar la generación de ingresos, las estrategias de marketing, mejorar las experiencias de los clientes, etc.
• Desarrollar nuevos métodos y modelos analíticos de ML.
• Para correlacionar diferentes conjuntos de datos, determine la validez de nuevas fuentes de datos y métodos de recopilación de datos.
• Coordinar y comunicarse con los equipos de gestión empresarial y de TI para implementar modelos de datos y monitorear los resultados.
• Identificar nuevas oportunidades comerciales y determinar cómo se pueden utilizar los hallazgos para mejorar las estrategias y los resultados comerciales.
• Para crear herramientas/procesos sofisticados para monitorear y analizar el rendimiento de los modelos de datos con precisión.
• Desarrollar marcos de pruebas A/B para probar el funcionamiento y la calidad del modelo.
• Asumir el papel de un visionario que puede desbloquear nuevas posibilidades a partir de los datos.

Analista de datos:

• Analizar y extraer datos comerciales para identificar correlaciones y descubrir patrones valiosos a partir de puntos de datos dispares.
• Para trabajar con modelos de algoritmos centrados en el cliente y personalizarlos para que se ajusten a los requisitos individuales del cliente.
• Para crear e implementar modelos personalizados para descubrir respuestas a asuntos comerciales, como estrategias de marketing y su rendimiento, gusto del cliente y patrones de preferencia, etc.
• Para mapear y rastrear datos de múltiples sistemas para resolver problemas comerciales específicos.
• Escribir consultas SQL para extraer datos del almacén de datos e identificar las respuestas a problemas comerciales complejos.
• Aplicar métodos de análisis estadístico para realizar investigaciones y análisis de datos de consumidores.
• Para coordinar con los científicos de datos y los ingenieros de datos para recopilar nuevos datos de múltiples fuentes.
• Diseñar y desarrollar informes de visualización de datos, cuadros de mando, etc., para ayudar al equipo de gestión empresarial a tomar mejores decisiones comerciales.
• Para realizar tareas de análisis de rutina, así como análisis cuantitativos, cuando sea necesario para respaldar el funcionamiento comercial y la toma de decisiones del día a día.

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2. Habilidades

El papel de un científico de datos es altamente especializado y versátil. Por lo tanto, los científicos de datos en su mayoría tienen títulos avanzados, como una maestría o un doctorado. Según KDnuggets, casi el 88 % de los científicos de datos tienen una maestría y al menos el 46 % de ellos tienen un doctorado. Echemos un vistazo a los requisitos del rol de un científico de datos:

• Un mínimo de una Maestría en Estadística/Matemáticas/Ciencias de la Computación. Mejor si tienes un doctorado.
• Dominio de lenguajes de programación como R, Python, Java, SQL, por nombrar algunos.
• Profundo conocimiento de las técnicas de ML, incluyendo clustering, árboles de decisión, redes neuronales artificiales, etc.
• Conocimiento profundo de técnicas y conceptos estadísticos avanzados (regresión, propiedades de las distribuciones, pruebas estadísticas, etc.).
• Experiencia en el trabajo con técnicas estadísticas y de minería de datos (regresión lineal, random forest, trees, text mining, análisis de redes sociales, etc.).
• Experiencia en el trabajo y la creación de arquitecturas de datos.
• Experiencia en la manipulación de conjuntos de datos y desarrollo de modelos estadísticos.
• Experiencia en el uso de servicios web como S3, Spark, Redshift, DigitalOcean, etc.
• Experiencia en el análisis de datos de proveedores externos como Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics, etc.
• Experiencia en el trabajo con datos distribuidos/herramientas informáticas como Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, etc.
• Experiencia en visualización de datos utilizando herramientas como ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3, etc.

Para el puesto de trabajo de Analista de datos, el requisito mínimo es tener un título universitario en STEM (ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas). Tener títulos avanzados es excelente, pero no es una necesidad. Si tiene habilidades sólidas en matemáticas, ciencias, programación, base de datos, análisis predictivo y modelado de datos, está listo para comenzar. Aquí hay una lista de todos los requisitos esenciales para un analista de datos:

• Licenciatura en Matemáticas/Estadística/Negocios con un enfoque en análisis.
• Dominio de lenguajes de programación como R, Python, Java, SQL, por nombrar algunos.
• Una combinación sólida de habilidades analíticas, curiosidad intelectual y visión para los negocios.
• Profundo conocimiento de técnicas de minería de datos y tecnologías emergentes como MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, redes neuronales artificiales, etc.
• Experiencia en el trabajo con la metodología ágil.
• Experiencia en el trabajo con Microsoft Excel y Office.
• Fuertes habilidades de comunicación (tanto verbal como escrita).
• Capacidad para administrar y manejar múltiples prioridades simultáneamente.

3. Salario

Según un informe de estudio de PwC, para 2020 habrá alrededor de 2,7 millones de puestos vacantes para científicos y analistas de datos. Además, establece que los solicitantes de estos puestos de trabajo deben tener "forma de T", es decir, deben poseer no solo habilidades técnicas y analíticas, sino también habilidades blandas que incluyen comunicación, trabajo en equipo y creatividad. Dado que es difícil encontrar tal talento con el conjunto de habilidades adecuado y la demanda de analistas y científicos de datos supera la oferta por un amplio margen, estos roles prometen un atractivo paquete salarial.

Sin embargo, el trabajo de un científico de datos es mucho más exigente que el de un analista de datos, el salario de los analistas de datos es naturalmente más bajo que el de los científicos de datos. Glassdoor sostiene que el salario anual promedio de los científicos de datos es Rs. 10,00,000, mientras que el de un analista de datos es Rs. 4,82,041.

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Pensamientos concluyentes

Teniendo en cuenta todos los puntos mencionados anteriormente, el título del trabajo de Data Scientists y Data Analysts parece engañosamente similar debido a las pocas similitudes en los conjuntos de habilidades y responsabilidades laborales. Por ejemplo, si tiene experiencia en STEM con talento en programación, análisis y estadísticas, es ideal para una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, las sutiles diferencias entre los dos dan lugar a una disparidad significativa en el nivel salarial.

Si aún no puede tomar una decisión, hagámoslo más simple para usted: suponga que es bueno con los números, pero aún necesita recorrer un largo camino para perfeccionar sus habilidades de codificación y modelado de datos, será mejor que comience su carrera como un Analista de datos. Gradualmente, puede mejorar sus habilidades y luego convertirse en un científico de datos. De esta manera, el trabajo de un analista de datos puede convertirse en un trampolín para convertirse en un científico de datos. En general, ambas opciones son opciones de carrera emergentes y altamente lucrativas, por lo que tendrá una carrera prometedora en ciencia de datos sin importar lo que elija.