Analista de datos vs. Científico de datos: Una guía comparativa para 2024

La llegada de Internet y el creciente uso de la tecnología han provocado un aumento exponencial del volumen de datos. El aumento de la dependencia de las empresas de la toma de decisiones basada en datos les ha hecho competir por la mejor reserva de talento para obtener eficazmente datos de fuentes relevantes y fiables, almacenarlos y utilizarlos para sus negocios.

A medida que las empresas siguen haciendo grandes inversiones no sólo en la creación de su infraestructura de datos, sino también en la adquisición de la reserva de talento adecuada, las funciones de analista de datos y científico de datos han surgido como las dos funciones 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 distinción entre un analista de datos y un científico de datos proviene del nivel de experiencia en el uso de datos. De los dos, un científico de datos debe ser más práctico con las técnicas avanzadas de programación y las herramientas informáticas. Además, un científico de datos debe ser más experto en el desarrollo de modelos de datos y algoritmos. Comprender las distintas formas en que las empresas utilizan los datos puede ayudar aún más a aclarar sus respectivas funciones. 

• Analítica descriptiva: Las soluciones analíticas de esta categoría responden a la parte Qué y Por qué de los problemas empresariales. Proporcionan información procesable mediante la comprensión de los patrones, tendencias y 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 explican puede resolverse utilizando la analítica descriptiva.
• Análisis Predictivo: Como su nombre indica, esta categoría de soluciones emplea modelos de aprendizaje automático para estimar el futuro utilizando tendencias de datos pasados. Por ejemplo, el cálculo de la probabilidad de venta cruzada de un producto al cliente en función de su compromiso histórico se realiza mediante el análisis predictivo.
• Analítica prescriptiva: La analítica prescriptiva utiliza los resultados de la analítica descriptiva y predictiva para formular mejores estrategias empresariales. De nuevo, 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 la analítica descriptiva para informar de los hechos y, a veces, proporciona analítica prescriptiva mediante recomendaciones basadas en estos conocimientos. Un científico de datos cubre toda la gama del viaje analítico, centrándose principalmente en el análisis predictivo y la generación de valor para las organizaciones con datos. 

Analista de datos vs. Científico de datos: Comparación de sus funciones y responsabilidades

Un analista de datos puede quizás tener muchos otros títulos laborales, como estratega, analista de inteligencia empresarial, analista o consultor de inteligencia de mercado, o analista de inteligencia competitiva. Sea cual sea el cargo exacto, normalmente se espera que un analista de datos proporcione información mediante la consulta de volúmenes de datos (en su mayoría estructurados) y su posterior conversión en informes significativos para las distintas partes interesadas. Por lo tanto, el papel consiste más en encontrar patrones en los datos, generar visualizaciones de datos y comunicar las percepciones a las partes interesadas de la empresa. Más información sobre cómo convertirse en analista de datos o en científico de datos en nuestros artículos dedicados. 

En cambio, un científico de datos realiza tareas que entran en el ámbito del análisis predictivo y prescriptivo. Por ejemplo, si tomamos el ejemplo de un servicio de transporte en coche, un analista de datos analizaría el impacto histórico que ha tenido una promoción en la actividad de transporte en coche. 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 ciclistas. 

Ciclo de vida del 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 fijan principalmente en escenarios empresariales concretos.
2. Limpieza y preparación de datos: Una vez extraídos, los datos se procesan y resumen en forma de visualizaciones que pueden destacar intuitivamente los hechos subyacentes, las tendencias emergentes y las anomalías. 
3. Exploración de datos: Durante esta actividad, el analista empieza a explorar las razones de las distintas tendencias y anomalías observadas durante la fase de preparación de los datos. 
4. Visualización de datos e informes: A continuación, el analista elabora cuadros de mando intuitivos e informes de gestión con comentarios empresariales y los comparte con las partes interesadas finales. Para ello se suelen utilizar varias herramientas de inteligencia empresarial de autoservicio, como Tableau y Power BI.

Científico de datos

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

1. Extracción de datos: Este es un paso común 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 a un conjunto de pequeñas tablas, sino que es en su mayoría vasta. 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 en profundidad de los datos, comprender los problemas subyacentes, identificar las anomalías y, por último, limpiarlos para etapas posteriores.
3. Ingeniería de funciones: Antes de que los científicos de datos empiecen a trabajar en modelos predictivos, emprenden la ingeniería de características. La ingeniería de características es el proceso de utilizar datos depurados para crear variables que se espera que tengan un mejor poder predictivo sobre el resultado objetivo. Por ejemplo, para construir un modelo predictivo que prediga la probabilidad de que un individuo contraiga diabetes, el IMC también puede utilizarse como entrada adicional al modelo, además de la altura y el peso. En este caso, el IMC es una característica de ingeniería calculada a partir de la altura y el peso.
4. Desarrollo de modelos mediante técnicas de IA/ML: A continuación, los datos se introducen en un algoritmo de aprendizaje automático para producir predicciones. Existe una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático con distintos grados de complejidad y casos de uso. Lee esta guía para conocer las diferencias entre los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático.  
5. Prueba de modelos: Durante esta etapa, un científico de datos valida los resultados del modelo. En caso de resultados insatisfactorios, el científico revisa los parámetros del modelo y los ajusta para conseguir el resultado deseado. Sin embargo, si el ajuste del modelo falla, el científico de datos vuelve a la mesa de dibujo y estudia la posibilidad de rediseñar la función para que admita posteriores construcciones del modelo.
6. Produccionalizar el modelo: Tras el desarrollo y el ajuste de los modelos, los equipos de ingeniería de software e ingeniería de datos colaboran para crear canalizaciones de modelos listos para la producción. Esto permite una integración perfecta con la canalización de datos. Como paso final, trabajan en la formalización y despliegue del código en el entorno de producción.

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

Analista de datos vs. Científico de datos: Comparación de habilidades

Los requisitos de aptitud para ambas funciones son muy similares. Sin embargo, el nivel de competencia en cada habilidad varía enormemente. La tabla siguiente enumera las ocho competencias clave y el nivel de competencia en ellas 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 tener dos etapas: Generación de conocimientos y comunicación de conocimientos. Entendamos los requisitos de habilidad para cada una de estas etapas:

• Generación de ideas: Para generar perspectivas procesables e impactantes, los analistas de datos deben tener un conocimiento adecuado del dominio para explorar los datos con eficacia. Una pericia inadecuada en cualquiera de ellos implicaría una comprensión inadecuada de los problemas empresariales y puede dar lugar a resultados potencialmente 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 forma eficiente dentro del paradigma de la programación funcional. Por lo tanto, debería bastar con un conocimiento práctico de estos lenguajes para, al menos, realizar mejor cualquier operación de ordenación 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 ellos.
• Comunicación perspicaz: Ser capaz de comunicar y presentar ideas de forma eficaz a las partes interesadas de alto nivel es una habilidad importante. Para ser eficaz, un buen dominio de las herramientas de visualización de datos, como Tableau y Power BI, puede ser muy útil para un analista de datos. Como la comunicación de los conocimientos se hace normalmente mediante presentaciones y cuadros de mando, rara vez se requiere que un analista de datos produzca los códigos. Por lo tanto, el conocimiento de los aspectos de ingeniería de software suele pasar a un segundo plano.

Científico de datos

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

• Modelización predictiva: Además de ser experto en exploración de datos y conocimiento del dominio empresarial, un científico de datos también debe dominar varias técnicas de modelado de datos y los algoritmos asociados. Por tanto, es necesario un alto dominio de lenguajes de código abierto como Python y R. Utilizar herramientas de visualización es un requisito previo para que puedan compartir los resultados de la modelización con las distintas partes interesadas. Además de esto, un científico de datos necesita extraer datos a voluntad y comunicar eficazmente los requisitos de la canalización de datos al equipo de ingeniería. Por lo tanto, tener conocimientos en el ámbito de la ingeniería de datos es imprescindible para un científico de datos.
• Modelo de produccionalización: Generalmente, la salida de los modelos de datos se introduce en un sistema front-end accesible a los usuarios de primera línea. Para garantizar una integración perfecta, se espera que un científico de datos desarrolle APIs Restful, feeds 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 la producción. Por tanto, se necesitan conocimientos prácticos de ingeniería de software para apoyar la comprensión de la programación orientada a objetos.

Analista de datos vs. Científico de datos: Formación académica

Esta sección te dará una visión de alto nivel de las cualificaciones educativas que suelen tener un analista de datos y un científico de datos, sus áreas de estudio y algunas tendencias emergentes clave. 

Una comparación de las cualificaciones educativas

Según el Estudio Burtch Works 2023, el nivel de formación de un analista de datos y de un científico de datos tiene un impacto significativo en sus salarios, un hallazgo que se corroborará en la sección posterior sobre las perspectivas del sector para ambas funciones.

Fuente: Estudio de las obras de Burtch 2023

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

Fuente: Estudio de las obras de Burtch 2021

Mientras que las ciencias de la computación surgieron como el área de estudio más popular para los científicos de datos, la ingeniería está ganando terreno gradualmente en su popularidad entre los dos roles.

Tendencias clave

Según la investigación del Estudio Burtch Works 2021, las tendencias demográficas clave que han surgido para la ciencia y la analítica de datos son:

• El número de profesionales con doctorado ha experimentado un aumento significativo en comparación con años anteriores, en los que las cifras mostraban una afinidad hacia los programas de licenciatura o máster. Por ejemplo, en el estudio de la muestra de científicos de datos, los que tienen un doctorado aumentaron del 43% en 2020 al 48% en 2021. 
• Muchos profesionales analíticos experimentados con doctorados y profesionales académicos dispuestos a asumir funciones corporativas están surgiendo como los nuevos favoritos para los puestos de ciencia de datos, capaces de convertir su amplia investigación en aplicaciones empresariales. 
• Los programas tradicionales de MBA en ciencia de datos y analítica han dado paso a programas como el MS in Business Analytics o el MS in Data Science, ya que tienen un enfoque cuantitativo mucho mayor. Entre los científicos de datos, las titulaciones empresariales cayeron del 12% en 2019 al 8% en 2021

A medida que los estudiantes y los profesionales se inclinan hacia la realización de diversos cursos avanzados para perfeccionarse y reciclarse, los cursos en línea son una gran oferta que puede agrupar certificaciones profesionales fuera del entorno tradicional de una universidad.  

Cursos de Análisis 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 itinerarios profesionales para ambas funciones que se ajustan a sus requisitos específicos de aptitudes.

Trayectorias Profesionales de Analista de Datos 

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

Este tema comienza con los fundamentos del lenguaje de programación Python para el análisis de datos. Tras cubrir los aspectos básicos, este tema profundiza en las técnicas de manipulación y visualización de datos. Aprende también a obtener datos de distintas fuentes, como la web, bases de datos y archivos JSON. Además, este tema proporciona una visión general de las técnicas de análisis exploratorio de datos y capacita al alumno en conceptos de bases de datos relacionales y SQL.

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

Este tema se centra en las principales habilidades que necesitan los analistas de datos que trabajan con el lenguaje de programación R. Ofrece un contenido exhaustivo que cubre los paquetes de R más utilizados, como tidyverse, ggplot y dplyr. Al igual que el curso de Python, el curso ayuda a desarrollar una comprensión intermedia de las habilidades del analista de datos, como la obtención, manipulación y visualización de datos. 

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

Esta trayectoria profesional ayuda al alumno a desarrollar un conocimiento profundo de SQL Server, los conceptos de bases de datos relacionales, su diseño y la optimización del rendimiento.

Trayectorias profesionales de los científicos de datos

Existen trayectorias profesionales para científicos de datos 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 dan una visión general de la estadística y de las técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Las vías también ofrecen estudios de casos en cada hito para que los alumnos tengan 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 un principiante a un experto científico de datos. Además de introducir 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 aprendizaje automático en las categorías supervisado, no supervisado y de agrupación. Además de aprender conceptos de ciencia de datos, el alumno también se expone a retos de proyectos de la vida real 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 itinerario profesional profundiza en R e introduce el enfoque de la programación funcional a los alumnos. Este curso también incluye una introducción en profundidad a los algoritmos de aprendizaje automático como la regresión, la clasificación y la agrupación, por nombrar algunos.

Programas de Certificación Profesional

Las siguientes certificaciones ayudan a salvar la brecha de competencias en materia de datos que existe en el mercado laboral. Garantizan que la habilidad adecuada se encuentre con la oportunidad adecuada, ya que los alumnos pueden mostrar sus habilidades mientras que el empresario gana confianza al contratar al talento adecuado. Los programas validan la capacidad del alumno en varias áreas clave, como la gestión de datos, el análisis exploratorio, la experimentación estadística, el desarrollo de modelos, la codificación para entornos de producción y la comunicación y elaboración de informes. Los comentarios de los expertos y las sesiones de tutoría también ayudan al alumno a adquirir la confianza necesaria para estar preparado para el trabajo. DataCamp ofrece dos certificaciones, una para científicos de datos y otra de analistas de datos. 

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

1. Evaluaciones cronometradas: Se determina la competencia del alumno en temas como la programación y el aprendizaje automático.
2. Desafío de codificación: Las habilidades de codificación en R o Python del alumno se ponen a prueba utilizando conjuntos de datos del mundo real.
3. Estudio de caso: 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, el alumno recibirá un certificado y acceso al equipo del Servicio de Carreras Profesionales.

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

1. Fundamentos del Análisis de Datos: Durante esta sección, se pondrá a prueba tu comprensión de los enfoques analíticos básicos que se esperan de un Analista de Datos Profesional.
2. Análisis exploratorio: Aborda un problema, encuentra los datos adecuados y formatéalos eficazmente mediante un reto de codificación en SQL y Python o R.
3. Desafío de codificación: Demuestra tus habilidades para limpiar y procesar datos mediante un desafío práctico de SQL.
4. Estudio de caso: Pon a prueba tu capacidad para analizar y comunicar 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, el alumno recibirá un certificado y acceso al equipo del Servicio de Carreras Profesionales.

Más información sobre los programas de certificación de DataCamp aquí:

Programas de Certificación de Científicos de Datos de DataCamp

Programa de Certificación de Analista de Datos de DataCamp

Preguntas frecuentes sobre la certificación DataCamp

Analista de datos vs. Científico de datos: Perspectivas del sector

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

La tabla siguiente resume las tendencias salariales de un analista de datos y un científico de datos por nivel. Estas tendencias se refieren tanto al papel de colaborador individual como al de directivo. Estos niveles también ofrecen una visión general de alto nivel de cómo pueden evolucionar las trayectorias profesionales de un analista de datos y un científico de datos.

Fuente: Estudio de las obras de Burtch 2021

Fuente: Estudio de las obras de Burtch 2021

Un colaborador individual es el único responsable de su actuación. Su trabajo no requiere que dirijan un equipo. Sin embargo, un directivo 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 mucho con datos; simplemente difieren en la forma de manejarlos. Algunos de los parámetros diferenciadores clave son su formación académica, el tamaño de los datos con los que trabajan y el nivel de programación que utilizan. Aunque es más probable que un científico de datos obtenga un salario más alto, este papel también asume mayores responsabilidades y expectativas.  Si aún estás indeciso sobre qué camino seguir, quizá quieras probar inicialmente uno o dos cursos de cada camino para hacerte una idea más clara de qué tipo de trabajo con datos prefieres.