Data Analyst vs Data Scientist: diferencias clave

El futuro pasa por los datos, por lo que formarte en este campo es una buena opción para tu carrera profesional, pero ¿qué perfil quieres elegir? Te mostramos las diferencias entre el Data Analyst vs Data Scientist, dos profesionales muy demandados en la actualidad.

¿Qué es el Data Analytics y cuál es su propósito fundamental?

El Data Analytics es un análisis de datos y está considerado por muchos expertos como una rama dentro del Data Science. Se considera por tanto un área dentro del Data Science que se encarga de la ejecución de tareas muy específicas dentro de ella. La misión de los profesionales de este campo es la de saber recopilar y analizar datos a través de la estadística, hacerlo de forma sencilla para ser capaces de ofrecer soluciones de negocio a partir de tendencias o patrones identificados en el comportamiento de los datos. Así, su labor es la de extraer los datos, procesarlos, agruparlos y analizarlos partiendo de una fuente específica para poder generar informes que ayuden a optimizar las decisiones de una compañía.

El perfil del Data Analyst

Entre sus responsabilidades se encuentran las de recopilar, limpiar, organizar y analizar datos para extraer información que sea importante para la toma de decisiones en el ámbito empresarial. Así que su perfil debe estar encaminado a ello, algo que debe lograr a través de la creación de informes y recomendaciones que sean capaces de responder las necesidades concretas de la compañía.
No obstante, debe dominar las herramientas que le permitirá desarrollar estas funciones y se capaz de trabajar de manera fluida con Excel, SQL y Power BI, a la vez que es capaz de comunicar los resultados obtenidos de un forma clara para los perfiles menos técnicos. Sobre todo debe tener la capacidad de prestar atención al detalle y contar con un pensamiento analítico para poder trabajar con un gran volumen de datos estructurados. Por lo que podríamos decir que el Data Analyst debe ser capaz de realizar funciones descriptivas, pero también de diagnóstico ya que es necesario que responda a preguntas sobre ¿qué ha ocurrido y por qué? Con todos los datos que tenga a su alcance para explicar qué ha sucedido y dar recomendaciones basadas en los análisis realizados.

El perfil del Data Scientist

El Data Scientist es un profesional cuyo objetivo es la creación de modelos predictivos y algoritmos que sean capaces de predecir y anticiparse a comportamientos en el futuro. Es decir, deben ser capaces de analizar un gran volumen de datos que proceden de distintas fuentes y con ellos formular hipótesis, comprobarlas y crear soluciones automatizadas.
Para ello es necesario que cuente con habilidades y conocimientos de lenguajes de programación (Python, R), machine learnig o estadística avanzada, además de ser capaz de moverse con soltura en las bases de datos más complejas. A ello hay que sumarle el uso avanzado de Jupyter Notebooks, TensorFlow o PyTorch y tener nociones de ingeniería de datos. Por tanto, debe contar con una formación multidisciplinar que le permita desarrollar su trabajo en distintos campos en los que los datos no están estructurados.
Tiene por tanto, una visión de los datos predictiva y descriptiva, es decir, se centra en buscar escenarios posibles y cómo se pueden optimizar los resultados en ellos. Dicho de otro modo, se va a plantear preguntas como «¿qué podría pasar?» para ofrecer respuesta y saber cómo optimizar los resultados que se obtendrían.

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Cuál es la diferencia entre ambos perfiles

Ambos perfiles profesionales presentan diferencias entre sí que tienen que ver con la forma en la que abordan el análisis de los datos y cómo los utilizan, así, el Data Analyst analiza los datos de manera descriptiva y buscando un diagnóstico, por su parte, el Data Scientist lo hace de buscando patrones predictivos y prescriptivos.
Dicho de otro modo, mientras que el Data Analyst se centra en el pasado para dar una explicación de lo ocurrido, de tal manera que da respuestas concretas y contextualizadas, el Data Scientist mira al futuro para prever comportamientos y así poder automatizar procesos proponiendo modelos y estrategias que se basan en el análisis probabilístico y en los algoritmos.
También se diferencian en las herramientas que utilizan ya que sus funciones son distintas. Para poder desempeñar su trabajo un Data Analyst usará Tableau o Power BI para mostrar de manera visual los resultados. Pero también hojas de cálculo, lenguajes de consulta SQL o librerías básicas de análisis en Python o R.
Sin embargo, el Data Scientist se centra en los entornos de desarrollo que le proporciona Jupyter Notebooks, bibliotecas de machine learning (Scikit-learn, Keras, TensorFlow), herramientas de procesamiento masivo de datos (Spark) y plataformas cloud (AWS o Azure).
Por lo tanto el nivel técnico requerido en cuanto a programación, matemáticas y estadística será distinto, aunque ambos necesiten de estas disciplinas para ser capaces de desempeñar su trabajo.

• – El Data Analyst necesita saber de estadística descriptiva y lógica de programación a nivel básico para ser capaz de automatizar tareas.
  – El Data Scientist necesitará tener conocimientos sobre álgebra lineal, cálculo, estadística inferencial y programación orientada a objetos. Para poder diseñar modelos que sean capaces de funcionar correctamente y simular comportamientos de manera efectiva, es necesario también que domine frameworks de aprendizaje automático.
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Todo ello culmina en que a la hora de realizar entregables, estos también son diferentes. Es decir, el Data Analyst realizará informes periódicos, dashboards interactivos y recomendaciones basadas en KPIs, mientras que el Data Scientist entregará modelos predictivos listos para integrarse en sistemas productivos, pruebas A/B, y scripts de automatización.
Es posible que llegados a este punto te estés preguntando si estos dos profesionales pueden solaparse en sus funciones en algún momento, y lo cierto es que el Data Analyst puede llegar a convertirse en Data Scientist si decide continuar con su formación técnica. Para dar el paso, es necesario adquirir experiencia en modelos predictivos, programación avanzada y uso de datos no estructurados.

La importancia de la colaboración entre ambos perfiles en equipos de datos

Lo cierto es que aunque existan diferencias entre ellos, los dos perfiles son complementarios y juntos pueden aportar distintas visiones sobre un mismo problema para darle solución, viendo qué ha ocurrido y cómo se puede solucionar. Así, el Data Analyst se encarga de proporcionar información de utilidad a corto plazo que permite tomar decisiones de manera inmediata y el Data Scientist se encarga de que las soluciones que se generen sean sostenibles a largo plazo. Por tanto, entre los dos son capaces de transformar un gran volumen de datos en decisiones que puedan llevar se a cabo y crear modelos que se puedan escalar para la empresa para lograr que esta encuentre en todo momento las mejores soluciones.