Existen diferencias entre el perfil de Data Analyst y Data Scientist, sin embargo, ambos colaboran en el ambiente del Big Data.
El mundo del Big Data es muy amplio y cada año su crecimiento es mayor. Es tan basta la información que ofrecen los usuarios de la internet, que permite la ampliación y crecimiento de los negocios a traves de su análisis.
En este contexto virtual se necesitan perfiles que sepan manejar y administrar grandes cantidades de datos, como el Data Scientist y el Data Analyst
En este artículo vamos a desglosar sus principales características y funciones.
Primero, ¿qué es Big Data y Data Science?
El término Big Data se refiere a las grandes cantidades de datos que pueden provenir de distintos canales o fuentes, y cuyo cambio es muy veloz y complejo.
El Big Data permite que las organizaciones mejoren sus procesos y resultados, así como su desempeño.
Este perfil también les ayuda a identificar problemas y encontrar soluciones, incluyendo la reducción de costos.
Esta amplia gama de datos y la escalabilidad que pueden tener, puede decirle a las empresas cómo se encuentra el mercado, las características y movimientos de sus clientes, entre otros aspectos.
Esta cantidad de datos que obtienen las empresas les permite saber cómo se encuentra el mercado, las características y movimientos de sus clientes, entre otros aspectos.
Por otra parte, la Data Science es el campo de estudio que utiliza el método científico para estudiar los flujos de información y proporciona técnicas para el análisis del Big Data.
En la Ciencia de Datos se plantean hipótesis y se crea conocimiento, a través de la investigación y desarrollo de software para el análisis de información.
La Data Science se utiliza para el desarrollo de la Inteligencia Artificial, con ayuda de conocimientos y técnicas de la estadística, métodos científicos, análisis de datos, y más.
Data Analyst VS Data Scientist
Ahora que entendemos mejor los campos de estudio, podemos definir lo que hacen estos dos perfiles dentro del mundo del Big Data.
Funciones del Data Analyst
- El Data Analyst también es llamado Analista Big Data, y sus funciones principales se enfocan en la comprensión y análisis de los datos para la presentación de resultados.
- Extrae información de diferentes fuentes, identifica nuevos sitios para encontrar información relevante y desarrolla metodologías para extraer los datos de manera eficiente.
- Realiza una limpieza de información para definir qué datos son necesarios y útiles.
- Con la información obtenida detecta tendencias y métricas, con las cuales puede observar e interpretar el comportamiento de los usuarios.
- Genera informes sobre los resultados obtenidos y sustenta los hallazgos.
- Colabora con otros departamentos para verificar la información y ofrecer alternativas para sus decisiones basadas en datos.
- Es capaz de extrapolar los resultados del análisis a la vida real, ejemplificando y dando contexto a otras áreas fuera de la tecnología.
- Utiliza gráficos que se actualizan automáticamente. Estos se crean con herramientas de análisis como Tableau, Power BI, Metabase, entre otros.
- Tiene excelentes capacidades de comunicación ya que su papel va más allá del análisis de datos. Este especialista sabe compartir la información y desmenuzarla de manera que todo el mundo pueda entenderla.
Funciones del Data Scientist
- Desarrolla estrategias para procesar datos estructurados y no estructurados.
- Construye modelos con datos mediante lenguajes de programación.
- Crea métodos y técnicas para el análisis de datos.
- Utiliza algoritmos de machine learning y métodos estadísticos para entrenar ordenadores y tener resultados precisos.
- Utiliza el método científico para construir modelos con los que se puedan analizar y visualizar los datos.
- Combina conocimientos de análisis de datos y gestión de datos.
- Estudia el origen de la información, sus modificaciones en periodos de tiempo determinados, y predice sus cambios en el futuro cercano.
¿Estos perfiles trabajan en conjunto?
Estos dos perfiles forman parte de los especialistas en Big Data, ambos perfiles pueden trabajar colaborativamente.
Como hemos visto, sus actividades son distintas y cada perfil tiene necesidades diferentes pero ambos son utilizados para el mismo objetivo: el análisis de datos para la toma de decisiones.
En un equipo bien conformado para el análisis de la Big Data se pueden encontrar los siguientes perfiles:
- Científico de datos para crear y utilizar la inteligencia de análisis
- Arquitecto de datos para la organización, visualización y migración de datos
- Analista de datos para el análisis y presentación de hallazgos y propuestas.
Ya hemos conocido estos perfiles de manera superficial y sus funciones dentro del mundo del Big Data. Ahora te invitamos a explorar la Enciclopedia de Perfiles TI para que entiendas con mayor profundidad los conocimientos y habilidades que deben tener estos profesionales de la tecnología, así como las vacantes que hay de ellos en la bolsa de trabajo de Hireline.
