¿Puede un data analyst convertirse en data scientist?

¿Puede un data analyst convertirse en data scientist?
¿Puede un data analyst convertirse en data scientist?

DÉBORA SLOTNISKY

7 de junio de 2021 - 1 min de lectura

Los datos juegan un papel muy importante en los negocios y por eso ambos perfiles son muy demandados. Pero para convertirse en científico de datos se deben desarrollar ciertas habilidades.


Las empresas de todos los tamaños y sectores en cualquier parte del mundo requieren perfiles que sepan trabajar en base a datos. Así es como tanto los data analyst como los data scientist se posicionan entre los candidatos más valorados.

Sin embargo, si bien ambos roles pueden parecer iguales, en realidad son bastante diferentes. Mientras que los analistas de datos tienden a mirar solo lo que dicen los datos actuales, los científicos de datos también analizan por qué y qué pueden significar para el futuro esos grandes volúmenes de información. 

Por ello, es posible que muchas personas comiencen su carrera como data analyst, pero luego quieran ser data scientist. Esto es posible con un curso de ciencia de datos corto a distancia y con un aprendizaje en base a la práctica, como el que se dicta en Digital House. 

A lo largo del curso de Data Science, los data analysts desarrollarán habilidades clave porque, si bien el análisis de datos puede centrarse en interpretar datos ya presentados, esto no siempre es así en la ciencia de datos. 

Un científico de datos necesita con frecuencia pensar críticamente para decidir qué datos recopilar y cómo hacerlo.  

Además, el data scientist debe ser capaz de recopilar grandes conjuntos de datos, averiguar por qué ha sucedido algo y luego trazar un mapa de cara al futuro. Para esto, necesitan conocimientos en el lenguaje de programación Python, algo que no forma parte de las competencias de un data analyst. 

Lógicamente, quien quiera ser científico de datos también debe tener habilidades de visualización. Esto consiste en utilizar herramientas digitales para representar datos en un formato visual para que los tomadores de decisión entiendan la información que se quiere transmitir.

Por todo lo dicho, aquellos que sean especialistas en data analytics ya saben: ser data scientist es posible de forma rápida y efectiva.