Análisis de datos vs. Ciencia de datos - 4 comparaciones vitales que debes conocer

Escrito por Vyasraj Vaidya | 16-may-2022 16:48:22

Hoy más que nunca, el mundo está orientado por los datos. Los datos históricos son notoriamente el detonante para las decisiones impulsadas por data, pancartas, publicidad, correos y hasta el spam, son todos resultados del análisis de la data. La explosión de datos ha creado una demanda para analistas y científicos y por ende, invita a comprender la diferencia entre ambos roles.

Los siguientes puntos clave son las diferencias entre los roles de un analista de datos y un científico de datos.

Comparaciones	Analista de Datos	Científico de datos
Definición	Se ocupa del análisis exploratorio, la identificación de tendencias y patrones y la creación de visualizaciones que interpreten los datos de manera que los negocios puedan tomar decisiones estratégicas basadas en la data.	Se ocupa del diseño, construcción e implementación de modelos de la data al utilizar algoritmos y modelos predictivos.
Roles y Responsabilidades	Captura las reflexiones para resolver problemas tales como un pronóstico de ventas en una región determinada, el efecto de las campañas de mercadeo en la rentabilidad, y más.	Hace preguntas para definir y mejorar la calidad de la data al usar algoritmos de análisis de datos (machine learning) con el fin de entender la información recopilada. Resuelve los problemas de clasificación de texto/imagen y recomendaciones de producto al utilizar aprendizaje profundo o algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Competencias requeridas	Afronta las responsabilidades tales como Administración de Bases de Datos y mantenimiento, junto con reportería y herramientas estadísticas. Las herramientas de especialización se pueden incluir, pero no están limitadas a R, SAS, SQL, y SPSS.	Debe tener competencias en el diseño/modelo de datos, códigos, resolución de problemas con desarrollo de software usando Python, Java, y Big Data. Debe contar con competencias de desarrollo y marcos de trabajo deep learning, tales como TensorFlow, Caffe, Torch, y Keras.
Expectativas	Analiza datos para responder preguntas, minería de datos y utiliza herramientas estadísticas para identificar tendencias y patrones para analítica descriptiva, predictiva, diagnóstica, y prescriptiva. Frecuentemente, el analista no está involucrado en la extracción de datos, pero los utilizan para crear reflexiones para una organización y formular su estrategia para alcanzar sus objetivos.	Se enfoca en desarrollar, limpiar y organizar juegos de datos al plantear las preguntas correctas acerca de las fuentes de los datos, y al establecer un canal para adquirir datos. El apalancamiento de algoritmos (machine learning) y modelos estadísticos para recopilar y moldear los datos acumulados a fin de comprenderlos fácilmente. Seguido por repetidos lanzamientos de experimentos, afinados y mediciones de métricas para lograr mejores resultados.

Mira la siguiente perspectiva académica sobre los roles relacionados a los datos por la Universidad Northwestern.

¿Por qué debemos comprender la diferencia?

Aunque son similares, conocer la diferencia les ayuda a seleccionar el rol para tu proyecto. Las decisiones de negocio y prioridades organizacionales se mantienen claras cuando los roles de un analista y científico de datos se diferencian correctamente.

¿Cómo Nisum puede ayudar?

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