Data Scientist vs Data Analyst : Descubre todas las diferencias entre estos dos trabajos clave en la Data Science. Función, competencias, salario, formación, etc. A continuación, una comparación completa entre estos dos trabajos del Big Data.
Los perfiles profesionales de Data Scientist y Data Analyst son dos de los puestos de trabajo más de moda del Big Data y la Data Science. Sin embargo, estas dos funciones se confunden a menudo de forma errónea. Existen importantes diferencias entre el Data Analyst y Data Scientist. Aquí están los principales.
Data Scientist vs Data Analyst : las principales diferencias
Un Data Analyst, como su nombre indica, se dedica a analizar datos. El Data Scientist va más allá, y tiene conocimientos prácticos y competencias en «Data Visualization» (visualización de datos).
A menudo, el análisis se centra en los datos de una única fuente, tales como un sistema de gestión de las relaciones con los clientes. Un Data Scientist, en cambio, explora datos de múltiples fuentes sin conexión entre sí.
Mientras que un Data Analyst se limita a resolver preguntas planteadas por su empresa, el Data Scientist es quien se encarga de formular las preguntas cuya solución beneficiará a la empresa. Además, el Data Scientist se distingue por el desarrollo de modelos estadísticos y el dominio del Machine Learning.
En resumen, el Data Scientist puede considerarse como una forma más avanzada del Data Analyst. Dispone de más libertad y debe demostrar una mayor creatividad y experiencia técnica.
Competencias
Tanto las funciones de Data Analyst como las de Data Scientist requieren conocimientos matemáticos y de ingeniería de software, comprensión de algoritmos y capacidad de comunicación.
El Data Analyst trabaja con los lenguajes de programación Python, R, SQL, HTML y JavaScript. También utiliza las herramientas de hojas de cálculo como Excel, y de visualización de datos como Tableau. Domina el lenguaje SQL y tiene una curiosidad científica que le permite contar una historia a partir de los datos.
Por su parte, el Data Scientist tiene todas las capacidades del Analyst en cuanto a modelado, análisis, matemáticas, estadística e informática. Sin embargo, cuenta con competencias adicionales.
Además de los lenguajes utilizados por el Analyst, el Scientist utiliza SAS, MatLab, Pig, Hive y Scala. También se distingue por su capacidad para comprender los problemas de la empresa y comunicar sus conclusiones a los equipos informáticos y a los directivos a través de Dataviz.
Es capaz de influir en la forma en que una empresa afronta los retos que se le plantean. Por último, el Data Scientist explota los frameworks de cálculo distribuido como Hadoop, y posee valiosas competencias de Machine Learning.
Responsabilidades
Un Data Analyst debe realizar consultas SQL para encontrar respuestas a las preguntas de su empresa. Explora y analiza los datos de los que dispone la organización para identificar correlaciones y descubrir tendencias.
Su función también es identificar los problemas de calidad de los datos y aplicar nuevas métricas para comprender mejor la evolución de la actividad. Trabaja con los equipos de Data Engineering para recopilar nuevos datos. Por último, diseña y elabora informes de datos utilizando diferentes herramientas de «reporting» para ayudar a su empresa a tomar mejores decisiones.
El Data Scientist tiene más responsabilidades. Su función es explotar los datos para afinar la creación de nuevos servicios y productos, nuevas vías y oportunidades de crecimiento y desarrollo para su empresa. En este sentido, el Data Scientist debe identificar las preguntas y los problemas que pueden resolverse con datos.
También es responsable de «limpiar» y organizar los datos para que sean adecuados para el análisis. Si las series de datos están dispersas o son incoherentes, es el Analyst quien tiene que remediar el problema creando una coherencia. Tiene que desarrollar nuevos métodos de análisis y modelos de Machine Learning.
Como su nombre indica, el Data Scientist es un científico. Por tanto, tiene que realizar experimentos y pruebas a diario. Por último, elabora informes y visualizaciones de datos a partir de los resultados de sus análisis y los presenta a la dirección de la empresa en forma de exposición clara y comprensible.
Salario
El Data Scientist tiene más responsabilidad que el Data Analyst, y sus competencias son superiores. No es de extrañar que su salario sea más alto.
El salario medio de un Analista de datos en Estados Unidos es de unos 60 000 dólares al año, según PayScale, Glassdoor y Salary.com. En Francia, según nuestro estudio de las empresas del CAC 40, oscila entre 35 000 y 60 000 euros anuales según el nivel de experiencia.
Sin embargo, el salario medio de un Data Analyst depende en gran medida de su especialidad: analista financiero, analista de estudios de mercado, analista de operaciones… por regla general, los analistas financieros son los mejor pagados.
En cuanto al Data Scientist, el salario medio anual en Estados Unidos supera los 100 000 dólares, según Glassdoor, Payscale e Indeed. En Francia, siempre según nuestra encuesta, un Data Scientist principiante puede ganar entre 35 000 y 55 000 euros al año. Un perfil más experimentado puede llegar a tener un salario de entre 45 000 y 60 000 euros al año.
A primera vista, la diferencia salarial entre estas dos profesiones parece mucho menos pronunciada en Francia que en Estados Unidos. Mientras que un Data Scientist gana el doble que un Analyst en Estados Unidos, sus salarios son casi idénticos en Francia.
Sin embargo, muchas empresas europeas emplean a Data Analysts bajo la denominación de Data Scientists. Esta confusión contribuye a reducir el salario medio teórico. En la práctica, los Data Scientists suelen tener un salario mucho mayor.
Formación
El trabajo de Data Analyst es más accesible que el de Data Scientist. Por ejemplo, DataScientest ofrece un curso de Analista de Datos dirigido a aquellas personas con diplomaturas empresariales o científicas, con nociones de marketing y estadística.
Nuestro curso de Data Scientist, por su parte, es accesible para los graduados en matemáticas o estadística, o con un máster en ciencias. También se requiere una sólida capacidad de comunicación.
Cada uno de estos cursos se ofrece en la modalidad de BootCamp intensivo o en la de formación continua, con un innovador enfoque de «blended learning» que combina la enseñanza a distancia con la presencial. Permiten obtener un título certificado por la Universidad de la Sorbona, y más del 90 % de los alumnos encuentra trabajo. No esperes más y descubre todos nuestros cursos de Data Science.
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