Analista de datos frente a Científico de datos: Guía comparativa para 2026

La llegada de Internet y el uso cada vez mayor de la tecnología han provocado un aumento exponencial del volumen de datos. El aumento de la dependencia de las empresas en la toma de decisiones basada en datos ha hecho que compitan por el mejor talento para obtener datos de forma eficiente de fuentes relevantes y fiables, almacenarlos y utilizarlos para sus negocios.

A medida que las empresas continúan realizando enormes inversiones no solo en la creación de su infraestructura de datos, sino también en la adquisición del talento adecuado, los puestos de analista de datos y científico de datos se han convertido en los dos más populares. Su popularidad se debe a la creciente demanda de estos especialistas en datos en casi todos los sectores.

Comprender las diferencias entre analistas de datos y científicos de datos

La distinción entre un analista de datos y un científico de datos se deriva de la naturaleza del trabajo que realizan. Para un analista de datos, el perfil es principalmente exploratorio, en contraste con el perfil de trabajo experimental de un científico de datos.

La diferencia entre un analista de datos y un científico de datos radica en el nivel de experiencia en el uso de datos. De los dos, un científico de datos debería tener más experiencia práctica con técnicas avanzadas de programación y herramientas informáticas. Además, un científico de datos debe ser más hábil en el desarrollo de modelos de datos y algoritmos. Comprender las diferentes formas en que las empresas utilizan los datos puede ayudar a aclarar aún más sus respectivas funciones. 

• Análisis descriptivo: Las soluciones analíticas de esta categoría responden a las preguntas «qué» y «por qué» de los problemas empresariales. Proporcionan información útil al comprender los patrones, las tendencias y las anomalías de los datos históricos. Por ejemplo, identificar el cambio en el compromiso de los clientes a lo largo de los años y las razones que lo motivan es algo que se puede resolver mediante el análisis descriptivo.
• Análisis predictivo: Como su nombre indica, esta categoría de soluciones emplea modelos de machine learning para estimar el futuro utilizando tendencias de datos pasados. Por ejemplo, el cálculo de la probabilidad de realizar una venta cruzada de un producto al cliente basándose en su historial de interacción se realiza mediante análisis predictivo.
• Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo utiliza los resultados del análisis descriptivo y predictivo para formular estrategias empresariales mejoradas. Una vez más, utilizando el compromiso histórico y la probabilidad de venta cruzada, la empresa puede identificar la mejor combinación de productos para los clientes.

Un analista de datos emplea análisis descriptivos para informar sobre hechos y, en ocasiones, proporciona análisis prescriptivos mediante recomendaciones basadas en estas ideas. Un científico de datos abarca todo el proceso analítico, centrándose principalmente en el análisis predictivo y en generar valor para las organizaciones a partir de los datos. 

Analista de datos frente a Científico de datos: Una comparación de sus funciones y responsabilidades

Un analista de datos puede tener muchos otros títulos profesionales, como estratega, analista de inteligencia empresarial, analista de inteligencia de mercado, consultor o analista de inteligencia competitiva. Independientemente del título exacto del puesto, normalmente se espera que un analista de datos proporcione información valiosa mediante la consulta de grandes volúmenes de datos (en su mayoría estructurados) y su posterior conversión en informes significativos para las distintas partes interesadas. Por lo tanto, la función consiste más bien en encontrar patrones en los datos, generar visualizaciones de datos y comunicar las conclusiones a las partes interesadas de la empresa. Descubre más sobre cómo convertirte en analista de datos o científico de datos en nuestros artículos especializados. 

Por el contrario, un científico de datos realiza tareas que entran dentro del ámbito del análisis predictivo y prescriptivo. Por ejemplo, tomando el ejemplo de un servicio de software de transporte compartido, un analista de datos analizaría el impacto histórico que tuvo una promoción en la actividad de transporte compartido. Por otro lado, un científico de datos podría trabajar en un algoritmo de emparejamiento que empareje de la forma más eficiente a los conductores con los pasajeros. 

Ciclo de vida de un proyecto de un analista de datos y un científico de datos

Analista de datos

A continuación se detalla cómo suele ser el ciclo de vida de un proyecto gestionado por un analista de datos.  

1. Extracción de datos: La extracción de datos se limita a conjuntos de datos más pequeños, ya que los analistas de datos se centran principalmente en escenarios empresariales específicos.
2. Limpieza y preparación de datos: Una vez extraídos, los datos se procesan y resumen en forma de visualizaciones que pueden resaltar de manera intuitiva los hechos subyacentes, las tendencias emergentes y las anomalías. 
3. Exploración de datos: Durante esta actividad, el analista comienza a explorar las razones que explican las diversas tendencias y anomalías observadas durante la fase de preparación de los datos. 
4. Visualización de datos y elaboración de informes: A continuación, el analista prepara paneles intuitivos e informes de gestión que incluyen comentarios sobre el negocio y los comparte con las partes interesadas finales. Por lo general, para este fin se utilizan varias herramientas de inteligencia empresarial autónomas, como Tableau y Power BI.

Científico de datos

El diagrama de flujo del proceso que se muestra a continuación detalla las distintas etapas del proyecto que maneja un científico de datos.

1. Extracción de datos: Este es un paso habitual tanto para los analistas de datos como para los científicos de datos. Sin embargo, la fuente de datos para los científicos de datos no se limita solo a un conjunto de tablas pequeñas, sino que en su mayoría es muy amplia. En estos casos, un científico de datos y un ingeniero de datos trabajan juntos.
2. Limpieza de datos: Durante esta etapa, el científico de datos dedica una cantidad considerable de tiempo a desarrollar una visión profunda de los datos, comprender los problemas subyacentes, identificar anomalías y, finalmente, limpiarlos para las etapas posteriores.
3. Ingeniería de características: Antes de que los científicos de datos comiencen a trabajar en modelos predictivos, se dedican a la ingeniería de características. La ingeniería de características es el proceso de utilizar datos limpios para crear variables que se espera que tengan un mayor poder predictivo sobre el resultado objetivo. Por ejemplo, para crear un modelo predictivo que calcule la probabilidad de que una persona desarrolle diabetes, además de la altura y el peso, también se puede utilizar el IMC como dato adicional para el modelo. Aquí, el IMC es una característica calculada a partir de la altura y el peso.
4. Desarrollo de modelos utilizando técnicas de IA/ML: A continuación, los datos se introducen en un algoritmo de machine learning para generar predicciones. Existe una amplia gama de algoritmos de machine learning con distintos grados de complejidad y casos de uso. Lee esta guía para conocer las diferencias entre los distintos tipos de algoritmos de machine learning.  
5. Pruebas del modelo: Durante esta etapa, un científico de datos valida los resultados del modelo. Cuando los resultados no son satisfactorios, el científico revisa los parámetros del modelo y los ajusta para obtener el resultado deseado. Sin embargo, si el ajuste del modelo falla, el científico de datos vuelve a empezar desde cero y se plantea rediseñar la característica para que sea compatible con las posteriores creaciones de modelos.
6. Puesta en producción del modelo: Tras el desarrollo y el ajuste del modelo, los equipos de ingeniería de software e ingeniería de datos colaboran para crear canalizaciones de modelos listas para la producción. Esto permite una integración perfecta con el flujo de datos. Como paso final, trabajáis en la formalización y el despliegue del código en el entorno de producción.

Ahora que tenemos una visión general de las funciones y responsabilidades de los analistas de datos y los científicos de datos, la pregunta que surge es: ¿qué habilidades te prepararán mejor para desempeñar cualquiera de estas funciones? Aquí tienes una guía comparativa sobre los requisitos de habilidades para estos puestos.

Analista de datos frente a Científico de datos: Comparación de habilidades

Los requisitos de habilidades para ambos puestos son muy similares. Sin embargo, el nivel de competencia en cada habilidad varía mucho. La siguiente tabla enumera las ocho habilidades clave y el nivel de competencia que se espera de un analista de datos y un científico de datos:

Analista de datos

El ciclo de vida de un proyecto para un analista de datos suele constar de dos fases: Generación y comunicación de conocimientos. Veamos cuáles son los requisitos de habilidad para cada una de estas etapas:

• Generación de conocimientos: Para generar información útil y relevante, los analistas de datos deben tener los conocimientos adecuados en la materia para explorar los datos de forma eficaz. Una experiencia inadecuada en cualquiera de los dos ámbitos implicaría una comprensión incorrecta de los problemas empresariales y podría dar lugar a resultados engañosos. Dado el panorama tecnológico actual de las organizaciones, el análisis exploratorio exige que los analistas dominen lenguajes de programación como SQL, Python y R. Deben ser capaces de escribir códigos de manera eficiente dentro del paradigma de la programación funcional. Por lo tanto, bastará con tener conocimientos prácticos de estos lenguajes para, como mínimo, realizar mejor cualquier operación de manipulación de datos. El dominio de la ingeniería de datos puede ayudar significativamente a los analistas de datos a reducir su dependencia de los equipos de datos. Esto puede ser una gran ventaja para ustedes.
• Comunicación perspicaz: Ser capaz de comunicarse y presentar ideas de manera eficaz a los altos cargos es una habilidad importante. Para ser eficaz, un buen dominio de herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI puede resultar muy útil para un analista de datos. Dado que la comunicación de información se realiza normalmente a través de presentaciones y paneles de control, rara vez se requiere que un analista de datos ponga en producción los códigos. Por lo tanto, el conocimiento de los aspectos relacionados con la ingeniería de software suele quedar en un segundo plano.

Científico de datos

Aunque los problemas empresariales que abordan los científicos de datos parecen variados, los proyectos que gestionan implican, en general, la creación de modelos predictivos y su puesta en producción. Las habilidades necesarias para realizar estas actividades son las siguientes:

• Modelado predictivo: Además de ser experto en la exploración de datos y en el conocimiento del ámbito empresarial, un científico de datos también debe dominar diversas técnicas de modelado de datos y los algoritmos asociados. Por lo tanto, es necesario tener un alto nivel de competencia en lenguajes de código abierto como Python y R. El uso de herramientas de visualización es un requisito previo para que puedan compartir los resultados de los modelos con las distintas partes interesadas. Además, un científico de datos debe extraer datos a tu antojo y comunicar de forma eficaz los requisitos del flujo de datos al equipo de ingeniería. Por lo tanto, tener habilidades en el ámbito de la ingeniería de datos es imprescindible para un científico de datos.
• Producción del modelo: Por lo general, los resultados de los modelos de datos se introducen en un sistema front-end accesible para los usuarios de primera línea. Para garantizar una integración perfecta, se espera que un científico de datos desarrolle API Restful, fuentes JSON y otros servicios web. Todos los códigos escritos por un científico de datos durante el desarrollo del modelo y la API deben estar listos para su producción. Por lo tanto, se necesitan conocimientos prácticos de ingeniería de software para comprender la programación orientada a objetos.

Analista de datos frente a Científico de datos: Formación académica

En esta sección se ofrece una visión general de la formación académica que suelen tener los analistas de datos y los científicos de datos, sus áreas de estudio y algunas tendencias emergentes clave. 

Comparación de títulos académicos

Según el estudio Burtch Works Study 2023, el nivel de formación de un analista de datos y un científico de datos tiene un impacto significativo en sus salarios, una conclusión que se corroborará en la siguiente sección sobre las perspectivas del sector para ambos puestos.

Fuente: Estudio Burtch Works 2023

En 2021, del total de científicos de datos encuestados, el 49 % tenía un doctorado. Sin embargo, solo el 19 % de los analistas de datos encuestados tenía un doctorado. 

Fuente: Estudio de Burtch Works 2021

Si bien la informática se ha convertido en el área de estudio más popular entre los científicos de datos, la ingeniería está ganando terreno gradualmente en popularidad entre las dos profesiones.

Tendencias clave

Según la investigación de Burtch Works Study 2021, las principales tendencias demográficas que han surgido para la ciencia y el análisis de datos son:

• El número de profesionales con doctorados ha experimentado un aumento significativo en comparación con años anteriores, en los que las cifras mostraban una mayor inclinación hacia los programas de licenciatura o maestría. Por ejemplo, en el estudio de muestra de científicos de datos, los que tenían un doctorado aumentaron del 43 % en 2020 al 48 % en 2021. 
• Muchos profesionales con experiencia en análisis, con doctorados y profesionales académicos dispuestos a asumir funciones corporativas, se están convirtiendo en los nuevos favoritos para puestos de ciencia de datos, capaces de convertir su amplia investigación en aplicaciones empresariales. 
• Los programas tradicionales de MBA en ciencia de datos y análisis han dado paso a programas como el Máster en Análisis Empresarial o el Máster en Ciencia de Datos, ya que estos tienen un enfoque mucho más cuantitativo. Entre los científicos de datos, los títulos en administración de empresas pasaron del 12 % en 2019 al 8 % en 2021.

A medida que los estudiantes y los profesionales se inclinan por realizar diversos cursos avanzados para mejorar sus habilidades y reciclarse, los cursos en línea son una excelente oferta que puede incluir certificaciones profesionales fuera del entorno tradicional de una universidad.  

Cursos de análisis de datos y ciencia de datos 

Dada la clara distinción entre las funciones y responsabilidades de un analista de datos y un científico de datos, DataCamp ofrece programas profesionales para ambos puestos que satisfacen sus requisitos específicos en materia de competencias.

Programas profesionales del analista de datos 

Analista de datos con Python (Contenido del curso: 62 horas)

Este programa comienza con los conceptos básicos del lenguaje de programación Python para el análisis de datos. Después de cubrir los conceptos básicos, este programa profundiza en las técnicas de manipulación y visualización de datos. Aprende también a obtener datos de diferentes fuentes, como la web, bases de datos y archivos JSON. Además, este programa ofrece una visión general de las técnicas de análisis exploratorio de datos y mejora las habilidades del alumno en conceptos de bases de datos relacionales y SQL.

Analista de datos con R (Contenido del curso: 77 horas)

Este programa se centra en las habilidades principales que necesitan los analistas de datos que trabajan con el lenguaje de programación R. Ofrece contenido completo que abarca los paquetes R más utilizados, como tidyverse, ggplot y dplyr. Al igual que en el programa de Python, el curso ayuda a adquirir conocimientos intermedios sobre habilidades de análisis de datos, como la obtención, manipulación y visualización de datos. 

Analista de datos con SQL (Contenido del curso: 41 horas)

Este programa de carrera ayuda al alumno a desarrollar un conocimiento profundo de SQL Server, los conceptos de las bases de datos relacionales, su diseño y la optimización del rendimiento.

Programas profesionales de los científicos de datos

Hay programas profesionales para científicos de datos disponibles en Python y R. Ayudan al alumno a profundizar en los aspectos de ingeniería de software de Python, como la programación orientada a objetos. También ofrecen una visión general de las estadísticas y las técnicas de machine learning supervisado y no supervisado. Los programas también ofrecen casos prácticos en cada etapa importante para brindar a los alumnos una exposición práctica a problemas de la vida real.

Científico de datos con Python (Contenido del curso: 88 horas)

Este curso lleva al alumno en un viaje desde principiante hasta experto en ciencia de datos. Además de presentar Python para la obtención, manipulación y visualización de datos, también ofrece a los alumnos una visión general de los paradigmas de programación funcional y orientada a objetos. El curso proporciona un conocimiento profundo de los algoritmos de machine learning en las categorías supervisadas, no supervisadas y de agrupamiento. Además de aprender conceptos de ciencia de datos, el alumno también se enfrenta a retos de proyectos reales a través de casos prácticos relevantes.

Científico de datos con R (Contenido del curso: 88 horas)

Para los científicos de datos que trabajan con el lenguaje de programación R, este programa profundiza en R y presenta el enfoque de la programación funcional a los alumnos. Este curso también incluye una introducción detallada a los algoritmos de machine learning, como la regresión, la clasificación y la agrupación, por nombrar algunos.

Programas de certificación profesional

Las siguientes certificaciones ayudan a salvar la brecha de conocimientos sobre datos que existe en el mercado laboral. Garantizan que las habilidades adecuadas se ajusten a las oportunidades adecuadas, ya que los alumnos pueden mostrar sus habilidades mientras que los empleadores ganan confianza a la hora de contratar al talento adecuado. Los programas validan la capacidad del alumno en varias áreas clave, entre las que se incluyen la gestión de datos, el análisis exploratorio, la experimentación estadística, el desarrollo de modelos, la codificación para entornos de producción y la comunicación y la elaboración de informes. Los comentarios de expertos y las sesiones de tutoría también ayudan al alumno a adquirir la confianza necesaria para estar preparado para el mundo laboral. DataCamp ofrece dos certificaciones, una para científicos de datos y otra para analistas de datos. 

La certificación profesional de científico de datos de DataCamp consta de cuatro etapas:

1. Evaluaciones cronometradas: Se determina tu nivel de competencia en temas como programación y machine learning.
2. Desafío de programación: Las habilidades de programación en R o Python de los alumnos se ponen a prueba utilizando conjuntos de datos del mundo real.
3. Caso práctico: Los alumnos presentarán sus conclusiones tal y como lo harían en su trabajo diario como científicos de datos.
4. Certificación: Al completar las tres etapas mencionadas anteriormente, el alumno recibirá un certificado y tendrá acceso al equipo de Servicios Profesionales.

La certificación de analista de datos profesional de DataCamp consta de cinco etapas:

1. Fundamentos del análisis de datos: En esta sección, se evaluarán tus conocimientos sobre los enfoques analíticos básicos que se esperan de un analista de datos profesional.
2. Análisis exploratorio: Aborda un problema, encuentra los datos adecuados y dales el formato adecuado mediante un reto de programación en SQL y Python o R.
3. Desafío de programación: Demuestra tus habilidades para limpiar y procesar datos mediante un desafío práctico de SQL.
4. Caso práctico: Pon a prueba tu capacidad para analizar y comunicar información sobre datos mediante la realización de un caso práctico grabado con nuestro equipo de certificación. Aquí tendrás que analizar un problema empresarial y luego presentar tu solución a un público definido.
5. Certificación: Al completar las cuatro etapas mencionadas anteriormente, el alumno recibirá un certificado y tendrá acceso al equipo de Servicios Profesionales.

Más información sobre los programas de certificación de DataCamp aquí:

Programas de certificación de científico de datos de DataCamp

Programa de certificación de analista de datos de DataCamp

Preguntas frecuentes sobre la certificación de DataCamp

Analista de datos frente a Científico de datos: Perspectivas del sector

El estudio Burtch Works Study de 2021 analiza los salarios de los profesionales de la ciencia y el análisis de datos. Este estudio indica que el panorama de contratación para los equipos de ciencia de datos y análisis parece prometedor. El estudio indica que el 73 % de los equipos de ciencia de datos y análisis tenían previsto contratar personal en el primer y segundo trimestre de 2021, frente al 67 % en enero de 2020. Además, alrededor del 81 % de los equipos de ciencia de datos y análisis tienen previsto contratar personal en el tercer y cuarto trimestre de 2021. Se trata de un aumento significativo en comparación con las cifras del primer semestre de 2021.

La siguiente tabla resume las tendencias salariales de un analista de datos y un científico de datos por nivel. Estas tendencias se aplican tanto al papel de los colaboradores individuales como al de los directivos. Estos niveles también ofrecen una visión general de alto nivel sobre cómo pueden evolucionar las trayectorias profesionales de un analista de datos y un científico de datos.

Fuente: Estudiode Burtch Works 2021

Fuente: Estudiode Burtch Works 2021

Un colaborador individual es el único responsable de su propio rendimiento. Su trabajo no les exige gestionar un equipo. Sin embargo, un gerente también supervisa el trabajo de otros empleados.

Puntos clave

Tanto los analistas de datos como los científicos de datos son similares, ya que ambos trabajan intensamente con datos; simplemente se diferencian en la forma en que manejan los datos. Algunos de los parámetros clave que los diferencian son su formación académica, el volumen de datos con el que trabajan y el nivel de programación que utilizan. Aunque un científico de datos tiene más probabilidades de obtener un salario más alto, este puesto también conlleva mayores responsabilidades y expectativas.  Si aún no tienes claro qué camino seguir, quizá te interese probar primero uno o dos cursos de cada uno para hacerte una idea más clara de qué tipo de trabajo con datos prefieres.