Data Analyst vs. Data Scientist

Ambos roles son complementarios y esenciales en equipos de datos:

Diferencias:

Aspecto	Data Analyst	Data Scientist
Enfoque	Análisis descriptivo e informes	Predicción y modelado avanzado
Habilidades técnicas	Herramientas BI, SQL, visualización	ML, big data, estadística avanzada
Objetivo	Responder "¿qué pasó?"	Responder "¿qué pasará y por qué?"

Data Analyst

• Enfoque: Se centra en interpretar datos históricos para responder preguntas de negocio.
• Funciones:
  • Limpieza y análisis de datos.
  • Creación de reportes, visualizaciones y tableros.
  • Identificación de tendencias y patrones.
• Herramientas: Excel, SQL, Power BI, Tableau, Python (básico).
• Habilidades clave: Visualización de datos, estadística descriptiva y comunicación efectiva.
• Objetivo: Ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.

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Data Scientist

• Enfoque: Predice tendencias futuras, construye modelos y explora datos complejos.
• Funciones:
  • Desarrollo de modelos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Limpieza y transformación de datos en profundidad.
  • Experimentación con datos para encontrar soluciones innovadoras.
• Herramientas: Python, R, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, SQL.
• Habilidades clave: Estadística avanzada, modelado predictivo, algoritmos, big data.
• Objetivo: Crear sistemas automatizados para extraer valor de los datos y resolver problemas complejos.