Del curso: Introducción a las habilidades profesionales en análisis de datos

Definición del análisis de datos y los roles en el análisis de datos

Del curso: Introducción a las habilidades profesionales en análisis de datos

Definición del análisis de datos y los roles en el análisis de datos

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Uno de los retos cuando decidimos dedicarnos a la ciencia de datos es que hay muchos caminos y especializaciones diferentes. Vamos a definir algunos roles y luego veremos las cualidades que tienen en común todos ellos. El rol más universal de todos es el de trabajador de datos. Esta persona consume y trabaja con datos habitualmente, y probablemente los manipula de alguna manera y los presenta como parte de su trabajo diario. Tomemos a Sally como ejemplo. Trabaja en una unidad de negocio, pero no en el departamento de informática. Cada semana prepara un informe para su jefe. Su labor consiste en recopilar datos nuevos y prepararlos para elaborar informes. Sus informes son los mismos que los de la semana pasada, con la única diferencia de que son datos de esta semana. La mayoría de los trabajadores de datos tienen acceso limitado a los diferentes sistemas desde el back-end. Lo más probable es que reciban datos de personas con acceso a las bases de datos. Los trabajadores de datos como Sally pueden incluso exportar datos de un sistema a un archivo csv o Excel, y su proceso de trabajo de datos comienza. Un analista de datos va más allá, suele tener un poco más de acceso a datos, modela datos, y ha determinado cómo automatizar el flujo de datos para poder actualizar su informe, y empezar el análisis y la presentación de datos a un nivel más profundo que el trabajador de datos. El analista de datos manejará muchas solicitudes a demanda, especialmente si es eficiente. Es probable que no trabaje solo con Excel y que se le considere un «gurú» o «mago» en su departamento. El trabajador de datos y el analista de datos son lo que considero el mayor número de roles disponibles. La mayoría son algún tipo de trabajador de datos y hacen de analistas de datos sin saberlo. Las cualidades comunes de todos los expertos en datos consisten en recopilarlos, manipularlos para cumplir los requisitos e informar de los resultados de una forma u otra. Los ingenieros de datos tienen la habilidad especial de poder construir y diseñar conjuntos de datos, mientras que un trabajador y un analista de datos utilizan datos ya creados, y los modelan según sea necesario. Encontrarás a mucha gente en roles cruzados: a veces hacen de ingenieros de datos y a veces de analistas de datos. Se podría decir que en la cima de la jerarquía de estos roles están el arquitecto y el científico de datos. Un arquitecto de datos es un creador de arquitectura. No difiere de un arquitecto que diseña edificios: el arquitecto de datos diseña sistemas de datos. No se puede subestimar la importancia de la arquitectura, ya que todos los roles la necesitan, incluido el científico de datos. El científico de datos es lo que la mayoría ve como la cima real de la jerarquía. Para mí esto se debe a que la mayoría de las empresas tienen establecida su arquitectura de datos y ahora es el momento de tomar esos datos y ponerlos en práctica. Aquí es donde entra en juego el científico de datos. Un científico de datos suele tener las cualidades comunes del analista, el ingeniero y el arquitecto. También tendrá conocimientos más amplios de código, estadística y matemáticas. Es normal no saber en qué punto del trayecto estás, pero creo que es importante empezar. Puedes empezar como trabajador de datos, o si ya lo eres, convertirte en analista de datos y luego, a medida que profundices en tu experiencia, descubrir dónde quieres llegar. En todos los roles adquieres un mayor conocimiento, y también puedes encontrar tu lugar y quedarte.

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