En el fascinante (complejo y veloz!🏃💨) mundo de los datos, existen tres roles fundamentales que trabajan coordinadamente para dar vida a los proyectos de Data: los Data Scientists, los Data Engineers y los Data Analysts.
Cada uno de estos roles desempeña un papel crucial, y en este artículo, exploraremos en un poco qué hacen y cómo colaboran.
👩🔬 Data Scientist 🧪: El Alquimista ... de Datos
Su tarea principal es resolver problemas complejos utilizando datos y aplicar técnicas avanzadas de análisis estadístico, Machine Learning y Deep Learning. En pocas palabras, transforman datos en conocimiento valioso. Trabajan con lenguajes de programación como Python y R y utilizan herramientas como TensorFlow y scikit-learn para desarrollar modelos predictivos.
👷 Data Engineer 🔧: Creadores de Autopistas para Datos
Su misión principal es garantizar que los datos estén disponibles, accesibles y en el formato adecuado para su análisis. Diseñan y mantienen sistemas de almacenamiento de datos, como Bases de datos y Data lakes, y desarrollan pipelines de datos para mover y transformar información de un lugar a otro.
Utilizan herramientas poderosas como Hadoop, Spark y SQL para hacer posible la transferencia eficiente de datos.
📊 Data Analyst 🔎: Detectives de Datos
Su enfoque principal es examinar datos para descubrir patrones, tendencias y obtener información que pueda ayudar en la toma de decisiones empresariales. Utilizan herramientas como Excel, Tableau y Power BI, junto con su profundo conocimiento de SQL, para explorar y visualizar datos de manera efectiva.
Su análisis es esencial para proporcionar información accionable a las partes interesadas: por ejemplo a través de dashboards o tableros de control que permitan visualizar es estado de situación para tomar mejores decisiones.
"Pero, ¿Cómo se relacionan en el día a día?"
- Los data engineers preparan y entregan los datos a los data scientists y data analysts.
- Los data scientists utilizan esos datos para crear modelos predictivos y análisis avanzados.
- Los data analysts aprovechan los resultados de los data scientists y los datos proporcionados por los data engineers para generar informes y visualizaciones.
- Los tres roles colaboran para transformar datos en conocimientos que impulsen la toma de decisiones informadas en una organización.
¿Qué te gustaría aprender?
Ahora que conoces quién hace qué en el mundo de los datos, la pregunta es: ¿En qué parte del proceso te gustaría sumarte?
Ya sea que quieras iniciar haciendo modelos predictivos y programando en Python como data scientist, convertirte en un hábil creador de pipelines facilitándole el trabajo al equipo como data engineer o perfeccionar descubrir insights del negocio como data analyst a través de dashbords; existen infinitas oportunidades (y combinaciones) para desarrollarte en este campo que está en constante evolución, y que van surgiendo nuevos roles, como el de Analytics Engineer o el MachineLearning Engineer (o ML Engineer) que van combinando los conocimientos y especializándose en determinadas tareas.
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