Data Analyst vs Data Scientist

El Data Analytics es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Revela las tendencias y métricas. De lo contrario, los datos pueden perder en la masa de información. Usan la información para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial.

El analista de datos actúa como guardián de los datos de una organización para que las partes interesadas puedan comprender los datos y usarlos para tomar decisiones comerciales estratégicas. Es una función técnica que requiere una licenciatura o maestría en análisis, modelado informático, ciencias o matemáticas.

Para verificar y refutar teorías o modelos existentes. También se usa en muchas industrias para permitir que las organizaciones tomen mejores decisiones.

El científico de datos lleva las visualizaciones de datos creadas por los analistas de datos un paso más allá. Examinando los datos para identificar debilidades, tendencias u oportunidades para una organización.

Esta función también requiere experiencia en matemáticas o ciencias de la computación, junto con algún estudio o conocimiento del comportamiento humano para ayudar a hacer predicciones informadas.

En inteligencia artificial y aprendizaje automático, el científico de datos tiene un gran papel que desempeñar. Para el científico de datos, el conocimiento del aprendizaje automático es imprescindible. El machine learning es el desarrollo más impresionante en el mundo de la tecnología. Él requiere saber qué método de aprendizaje automático lo ayudará exactamente. Y finalmente, cómo aplicar eso. Él no necesita saber cómo funciona ese método.

En otras palabras, un analista de datos tiene sentido a partir de los datos existentes. Un científico de datos trabaja en nuevas formas de capturar y analizar datos