Data Analyst y Data Scientist las diferencias: En artículos anteriores de nuestra área de big data tratamos dos perfiles especialmente controvertidos, es el caso de los Data Analyst y Data Scientist:

La definición de qué es un buen Data analyst y qué es un buen Data Scientist.

 

Hay mucha materia escrita acerca de qué rol debe asumir en las organizaciones, qué skills debe poseer y cómo detectar al “buen candidato”.

 

En esta entrada, exponemos las diferencias entre ambos perfiles y por qué estos perfiles son necesarios para las compañías con las que desde Iwantic colaboramos para seleccionar el mejor talento.

 

Todos conocemos la diversidad de entradas de información que existen en las compañías: información de fuerza de ventas, logística, calidad, marketing, ventas, informes contables, informes visitas y tráfico en la web, ratios de conversión, coste por clik(CPC), reputación en redes sociales, etc. Si no se trata toda esta información, se convierte en un CAOS. Perderíamos ventaja competitiva frente a nuestro principal rival (que sabemos que posee un equipo de big data que desglosa toda esta información).

 

Los Data Analyst se encuentran en un primer nivel dentro del área de big data. Son los encargados de extraer, estructurar y analizar los datos. Para ello se basan en herramientas como: Pentaho Kettle, Talend, Powercenter, Inaplex inaport, Cognos. O lenguajes Como: R, Python,Java, Scala, Rubi,C++.

Por ello las funciones principales desarrolladas por un Data Analyst consistirán en:

 

  • La discriminación de información no relevante.
  • La minería de los datos a partir de distintas fuentes.
  • El análisis e interpretación de los resultados a partir de distintas técnicas (análisis de correlaciones, de regresión, de escenario, de sentimiento, etc. ) y de herramientas estadísticas.
  • Precisar tendencias, correlaciones y patrones en conjuntos de datos complejos.
  • Presentación de datos.

El valor de un Data Analyst consiste en la creación de un conjunto de datos estructurados, relevantes para la organización y analizados, para su posterior tratamiento proporcionando las bases para la toma decisiones en la organización.

 

Tras la definición de un Data analyst, parece que el problema de “datos” ya está solucionado dentro de la compañía, sin embargo, el reto no ha hecho más que comenzar.

 

Las compañías se enfrentan a entornos altamente cambiantes, con una velocidad vertiginosa y como bien sabemos, las respuestas no son dicotómicas, hay que tener en cuenta un conjunto de vicisitudes que hacen que nuestro negocio fracase o triunfe.

 

Aquí es donde un perfil como un Data Scientist muestra su valía; centrándose en los datos aportados por el Data Analyst y tratando estos datos de forma distinta, son capaces de obtener nuevos patrones que explicaran algún comportamiento de compra o posibilidad de desarrollar nuevos productos para tus clientes.

Las funciones principales desarrolladas por estos profesionales se centran en:

 

  • Extraer los datos, independientemente de su fuente.
  • Limpiar los datos, para eliminar lo que distorsiona las mismas.
  • Procesar los datos usando diferentes métodos estadísticos (inferencia estadística, modelos de regresión, pruebas de hipótesis, etc.).
  • Diseñar nuevos tests o experimentos en caso de que sea necesario.
  • Visualizar y presentar gráficamente los datos.

Como se observa a nivel funcional, la discriminación entre ambos perfiles es ínfima. Pero por hacer una diferenciación óptima y por supuesto sujeta a interpretaciones, diríamos que un Data Analyst es experto en la elaboración de un conjunto de datos estructurados y el Data Scientist es capaz de encontrar nuevos patrones de comportamientos o situarse en escenarios no contemplados por sus compañeros analistas.

¿Qué perfil tienen estos candidatos?

Desde Iwantic, hemos trabajado en numerosa ocasiones con compañías que recurren a nosotros para la elaboración del perfil. En este tipo de caso recomendamos que el candidato esté titulado en carreras como: Estadística, Matemáticas, Informática o Econometría. Además debe poseer pensamiento analítico y atención al detalle, saber manejar grandes volúmenes de datos, capacidad de comunicar su conocimiento y curiosidad.

Es importante señalar que ambos perfiles son necesarios, como hemos comentado, en compañías donde los usos de datos crecen de forma exponencial con la entrada de un nuevo cliente.

Si eres una empresa y estás buscando alguno de estos perfiles u otros relacionados con Big Data, te atenderán nuestro Responsable de la División, puedes contactar con nosotros en direccion@iwantic.com o rellenando el formulario en http://iwantic.com/seleccion-digital/

Si eres canidato especializado en esta área o en otra Digital puedes darte de alta para que te avisemos de las mejores ofertas en http://iwantic.com/candidatos/ 

Share This