Si estás buscando por un trabajo bien pagado que ofrezca grandes oportunidades laborales también, el análisis de datos o ciencia de datos son dos profesiones que recomendaría ampliamente. Por una razón importante - el campo de TI en general, se considera bastante beneficioso. Todo lo que necesitas hacer es darle un vistazo a sitios de reportes de sueldos para ver las increíbles cifras. Dicho esto, todavía causa confusión - muchas personas confunden y no saben la diferencia entre un analista de datos vs científico de datos. Si tienes un problema similar, no te preocupes - este artículo comparativo entre ¨Analista de datos vs. Científico de datos¨ te ayudará.
Fundamentalmente, este tutorial intenta contestar dos grandes preguntas - ¿cuál es la diferencia entre ambas profesiones y qué profesión aprender? Sin embargo, para contestar estas preguntas, necesitamos establecer información precedente. Entonces, al principio analizaremos las especialidades por separado, después mostraremos criterios para nuestra evaluación y finalmente, podremos analizar, evaluar y comparar el análisis de datos vs. la ciencia de datos, de manera efectiva.
Contenidos
Introducción
Antes de continuar con nuestras descripciones, análisis y comparaciones, hay algo que mencionar primero. Ya sea que seas un prometedor desarrollador o analista, o este artículo sea lo primero que miras sobre TI, hay algo que cualquiera debe reflexionar en algún momento - ¿por qué elegir TI como carrera profesional?
El Cupón EXCLUSIVE 25% OFF más Reciente Encontrado:
EXCLUSIVE 25% OFF
On DataCamp Subscriptions
Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
En muchos casos lo primero que uno escucha es el sueldo. Y seamos honestos - los profesionistas en TI en verdad tienen increíbles sueldos. No importa si eres un diseñador gráfico, un programador o un especialista que trabaja con datos (de una forma u otra) - los sueldos TI casi siempre están arriba del promedio. Esto es por la industria está en desarrollo constante y se crean nuevas oportunidades e ideas a diario. Por eso nunca acabará la demanda por profesionistas TI.
Y ese es otro punto también. En este momento, si quieres una carrera segura y confiable, todo lo relacionado con TI es probablemente la mejor opción. Como la industria está en progreso constante, el mercado laboral está repleto de ofertas laborales en TI. Es muy poco probable que las cosas cambien porque nuevas innovaciones salen a flote día a día.
Mi punto es que hay muchos más beneficios al trabajar en TI que el sueldo (aunque por sí mismo es demasiado). Es algo que vale la pena tomar en cuenta al avanzar en este artículo comparativo de analista de datos vs. científico de datos. Ahora bien, vamos a continuar examinando lo que hace un analista de datos.
Los Hallazgos Más Apreciados
¿Buscas información más detallada sobre temas relacionados? Hemos reunido artículos similares para que puedas dedicar más tiempo a este maravilloso tema. ¡Echa un vistazo!
Análisis de datos
Cuando se trata del tema del analista de datos vs. científico de datos, el análisis de datos es el tema más popular entre los dos. Esto es porque es mucho más sencillo y se encuentra más frecuentemente. Entonces, ¿qué hace un analista de datos?
Un analista de datos es una persona que trabaja con enormes cantidades de información. Su trabajo requiere tomar una porción de datos y ¨traducirla¨ a cifras entendibles. Esto se hace para que el analista de datos pueda presentar los datos analizados a sus jefes, quienes tomarán las decisiones empresariales adecuadas basadas en los resultados del análisis.
Un analista de datos es un miembro esencial de cualquier equipo que quiera hacer crecer su negocio. Dicho esto, estas personas se encuentran en enormes empresas que trabajan con grandes cantidades de datos a diario. Mientras que no parece así en la discusión entre en analista de datos vs. científico de datos, el analista de datos tiene responsabilidades laborales específicas y claras (¡algo excelente!). Su principal responsabilidad es ser capaz de examinar la información proporcionada y realizar informes claros sobre su interpretación para la compañía.
Ahora, habiendo mencionado esto - ¿por qué la discusión entre ¨analista de datos vs. científico de datos¨ es importante? O, más bien, ¿por qué el análisis de datos es esencial para el éxito de una empresa? Permíteme darte un ejemplo breve.
Imagina que eres el dueño de una pequeña compañía que vende un tipo específico de café. Sigues las reglas de oro de la mercadotecnia, te anuncias de manera tradicional y en línea, tomas tiempo para segmentar tu audiencia, etc. Pasa un mes y quieres saber qué tan bien va tu negocio. No es tan sencillo como mirar las ganancias (¡que esperemos hayas obtenido!). Si quieres mantener el éxito de tu negocio, tienes que identificar los obstáculos y los problemas, encontrar qué grupos de tu público objetivo no están comprando el producto (y por qué), y luego ser capaz de tomar decisiones con la información proporcionada. Sin embargo, toda la información que requieres es generada en cadenas y números - necesitas poseer un tipo específico de conocimiento para entender los datos. Aquí es donde entra en la discusión el analista de datos y el científico de datos - el analista de datos tomará toda esta información, la analizará, y luego te regresará los resultados.
Aunque es una versión simple y ligera (el ejemplo) para responder a la pregunta ¨¿qué hace un analista de datos?¨, seguramente ahora tienes una buena idea de las responsabilidades de estos profesionistas. Ahora sigamos a la siguiente parte de nuestro artículo comparativo ¨analista de datos vs. científico de datos¨ y hablemos sobre lo que hacen los científicos de datos.
Ciencia de datos
En la discusión ¨análisis de datos vs ciencia de datos¨, la ciencia de datos se considera la más compleja entre ambos. Esto es más que nada porque la profesión en comparación con el análisis de datos, requiere más tareas complejas. Pero tomemos un paso a la vez - ¿qué hace un científico de datos?
A primera vista, al ciencia de datos es muy similar al análisis de datos. Ambas especialidades trabajan con lo mismo - enormes cantidades de información presentada en números. Pero la diferencia principal entre ambas es la magnitud de sus responsabilidades.
Ya hemos establecido el hecho de que el análisis de datos (como implica su nombre) extrae y analiza información que presenta a la compañía. Las responsabilidades de los científicos de datos se extienden en ambos procesos. En primer lugar, mientras que una pregunta específica se le da al analista de datos, los científicos de datos requieren formular la pregunta ellos mismos. ¿Qué quiero decir con ¨pregunta¨? Bueno, estas preguntas son lo que ayudará a la compañía a crecer en el ámbito empresarial. Para darte un ejemplo, regresemos a la cafetería.
Si quieres contratar un analista de datos, tienes que darle una pregunta específica a contestar. Un ejemplo sería ¨¿el grupo X de personas compra más café que el grupo Y?¨. El analista de datos tomará tu pregunta y encontrará la respuesta basándose en el desempeño de la compañía. Sin embargo, en el debate del ¨analista de datos vs. científico de datos¨, no necesitarías formular ninguna pregunta para el científico de datos. En su lugar, sería su responsabilidad analizar el modelo de negocios de tu empresa y deducir posibles (y potenciales) problemas y general la pregunta él mismo.
Este no es el único ejemplo en la discusión ¨analista de datos vs. científico de datos¨ donde el científico de datos tiene más responsabilidades. Estas personas también tienen más responsabilidades cuando se trata de los procesos que suceden después de que han presentado la información analizada. Mientras que el analista de datos terminaría ahí su trabajo, un científico de datos también tiene que formular conclusiones de los datos presentados y crear un plan de acción futuro de negocios para la empresa.
Entonces, habiendo explicado esto, no sólo sabes lo que hace un científico de datos, pero también las diferencias principales entre ambas profesiones. Ahora, antes de comenzar a discutir la comparación entre ¨analista de datos vs. científico de datos¨, analicemos brevemente los criterios que utilizaremos para analizar ambas profesiones.
Criterios de análisis
La mayoría de los trabajos tienen algo en común que les permite ser comparados aplicando distintos criterios. Como podría ser contraproducente y tomar mucho tiempo, vamos a utilizar sólo algunos de los puntos más comunes y realizar distinciones entre un analista de datos vs científico de datos.
Usaremos tres puntos - popularidad, dificultad y sueldo.
La popularidad se refiere a cuántas compañías buscan el tipo específico de especialistas a lo largo del tiempo. Si un trabajo es popular por un largo tiempo, puedes esperar una segura elección profesional. Pero tienes que tomar en cuenta que los trabajos populares, ¡tienen mucha competencia! Este es un punto importante en la discusión entre analista de datos vs científico de datos.
La dificultad se explica por sí misma - examinaremos qué tan difíciles son los empleos en comparación. Este punto se correlaciona directamente con el último - sueldo. Los trabajos más difíciles de conseguir requieren más tiempo y esfuerzo para ser ejecutados con éxito y pagan un sueldo más alto (frecuentemente - ¡no siempre! Esto también aplica en el campo del analista de datos y el científico de datos.
Analista de datos vs. Científico de datos - ¿qué debería aprender?
No te preocupes, no profundizaremos mucho con las comparaciones. La información se presenta de la manera más clara y concisa posible. Dicho esto, comencemos nuestra comparación entre analista de datos vs científico de datos desde el primer punto - popularidad.
¿Cuál es más popular?
La popularidad podría ser un punto difícil a deducir. Sin embargo, una manera de verlo sería utilizar un motor de búsqueda (como Google), buscar ambos trabajos y comparar los resultados de las primeras páginas que aparezcan.
Sin duda, en la comparación de analista de datos vs. científico de datos, el analista de datos es mucho más popular. Incluso cuando hay una gran variedad de razones por las que ocurre esto, una de estas el hecho de que muchas personas ni siquiera saben que la ¨ciencia de datos¨ existe.
¿Cuál es más difícil?
Evidentemente, la ciencia de datos se lleva este punto sin duda alguna. Los científicos de datos tienen las mismas responsabilidades que un analista de datos - ¡y añaden otras más! Como la cantidad de trabajo y complejidad de tareas es mayor para los científicos de datos es natural que su trabajo sea más difícil que el de un analista de datos.
- Easy to use with a learn-by-doing approach
- Offers quality content
- Gamified in-browser coding experience
- Free certificates of completion
- Focused on data science skills
- Flexible learning timetable
- High-quality courses
- Nanodegree programs
- Student Career services
- Nanodegree programs
- Suitable for enterprises
- Paid certificates of completion
- A wide range of learning programs
- University-level courses
- Easy to navigate
- University-level courses
- Suitable for enterprises
- Verified certificates of completion
¿Cuál tiene un sueldo más alto?
Como lo mencioné antes en esta comparación entre analista de datos y científico de datos, el trabajo más complejo se refleja en un salario más alto. La ciencia de datos no es la excepción. Sin embargo, ¿cuánto más ganan los científicos de datos en comparación con los analistas de datos?
Según Glassdoor.com, el salario anual de un analista de datos es de alrededor de $67,400 USD. Esto sería unos $5620 USD al mes. ¡No es un mal sueldo! Sin embargo, el sueldo anual promedio de un científico de datos se estima en unos $117,400 USD, ¡o casi $9800 USD mensuales!
¡Es una gran diferencia! Dicho esto, si tomamos en cuenta la diferencia entre la complejidad de ambos empleos, tiene mucho sentido.
Los Hallazgos Más Populares
Explora nuestra colección de los más completos artículos, guías y tutoriales relacionados con Exchanges de Cripto. ¡Mantente al tanto y toma decisiones informadas!
Conclusiones
Como te has dado cuenta, aunque los trabajos tienen similitudes, son bastante diferentes en ciertos criterios laborales. Ahora bien, al final todo se resume en tus preferencias personales, ambos trabajos varían en su complejidad y carga laboral, y se ajustan a los deseos y necesidades de diferentes personas.
Finalmente, hemos alcanzado el final de nuestro artículo comparativo ¨Analista de datos vs. Científico de datos¨. Si la información te ha sido útil, ¡no dudes visitar otros artículos también!
Acerca de los artículos de Expertos y Analistas
