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En términos generales, un Data Scientist se centra en abordar problemas complejos utilizando técnicas avanzadas como el modelado predictivo y el machine learning, con habilidades de programación avanzadas. Por otro lado, un Data Analyst se enfoca en analizar datos de manera descriptiva, utilizando habilidades de programación más básicas, para proporcionar informes y visualizaciones que respalden la toma de decisiones basada en datos. Ambos roles son complementarios, pero difieren en su alcance y enfoque dentro del campo de la ciencia de datos
En el campo de la Ciencia de Datos, es crucial poseer habilidades en matemáticas y programación para aprovechar al máximo el aprendizaje. Estas capacidades son fundamentales para gestionar análisis de datos a gran escala y desarrollar modelos predictivos, entre otros aspectos.
Por otro lado, para iniciarse en el Máster de Analítica Digital no se requiere previamente conocimiento específico, ya que el programa está diseñado para proporcionar todas las herramientas necesarias para optimizar el uso de datos, principalmente digitales. Durante el curso, tendrás la oportunidad de examinar datos en línea y realizar proyecciones. Sin embargo, si aspiras a expandir tu análisis incluyendo datos de fuentes diversas, contarás con opciones adicionales a Excel, como Python, R y SQL, para maximizar el valor de dichos datos.
Los Data Scientists tienden a recibir salarios competitivos debido a la demanda creciente de profesionales en este campo..
Un perfil junior de Data Sciencist está entre 23K y 32K y senior entre 45K y 65K, según datos Glassdoor.
La demanda de Data Scientists sigue en aumento, lo que podría influir positivamente en los salarios en este campo.
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