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1. Data Engineer:
- Implica en la preparación de datos, donde desarrollan, construyen, prueban y mantienen una arquitectura completa.

- Construyen canalizaciones de datos para ingerir datos de los dispositivos de los usuarios a la nube y luego a la base de datos. En pocas palabras, los ingenieros de datos se encargan de todo lo que sucede con los datos antes de llegar a la base de datos.

2. Data Scientist:
- Visualizan los datos y configuran modelos de aprendizaje y patrones sobre los datos y las bases de datos extraídas por los Data Engineers.
- Intentan encontrar patrones en los datos y responder las preguntas sobre el futuro, es decir, la predicción. Esta técnica se llama estadística.

3. Data Analyst:
- Descubre las respuestas o más información a partir de los datos. Esto incluye crear tableros con visualizaciones apropiadas y explicarlos de una manera fácil de entender para las partes interesadas no tecnológicas.

* Los Data Engineer configuren toda la estructura para que los consumidores de datos como los Data Scientist (predicción) y Data Analyst (interpretación) puedan realizar su trabajo.

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Roles
-Arquitecto de datos
-Analista de datos
-Científico de datos

*Los ARQUITECTOS DE DATOS, se encargan de realizar la arquitectura en donde se llevarán a cabo los procesos de Big Data, desde la extracción y procesamiento de datos, carga de información y demás salidas. Tienen como deber el desarrollo de las estrategias para la arquitectura de datos y realizar las conexiones, flujos de datos y procesos ETL o ELT.

*Los ANALISTAS DE DATOS, debe interpretar los datos para generar estrategias para un negocio. Trabajan con grandes cantidades de datos, en donde deben recopilarlos y analizarlos de manera estadística. Sus funciones son, el extraer, procesar y agrupar datos, analizarlos y generar los informes de estos análisis. Así mismo deben saber comunicar estos resultados con los demás involucrados.

*Los CIENTÍFICOS DE DATOS, traducen los datos que se extraen de varias fuentes en estrategias y respuestas a los problemas del negocio. Poseen conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación y software utilizado para estos procesos. Sus principales funciones son el extraer los datos de manera objetiva,
limpiar los datos y procesarlos haciendo uso de métodos estadísticos y en caso de ser necesarios rediseñarlos. De igual manera, buscan el siempre adelantarse a la búsqueda de fuentes de información y darle valor a la misma.

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Data Engineer: Consume grandes cantidades de datos a los que le da forma para que negocio pueda utlizar para los fines convenientes, asi como levantar informacion y crear logicas que den como resultado informacin que negocio o el usuario utilizaran.

Data Scientist: Analiza datos para encontrar patrones comunes en el universo de datos orientado a un mercaodo o grupo en particular, para asi explotar datos con el fin de mejorar el negocio o darle valor agregado al dato.

Data Quality: Recopila datos que sean de utilidad, que permitan tomar decisiones con exactitud, datos que sean integros y confiables para informes y estrategias mas exactos.

Comparativa:
Los 3 se encargan de optimizar el uso de datos con el fin de obtener mejores resultados para el Negocio.

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Data Architect: Se encarga de diseñar una solución (plataforma, herramientas, lenguajes de programación) de un sistema para el procesamiento de datos.
Actividades:
- Definir una estrategia de datos.
-Organización de los datos.
Data Governance: Se encarga de hacer cumplir las normas y buenas prácticas para una buena gestión del dato (correctos, seguros, evitar redundancia, etc).
Actividades:
- Definir políticas
- Definir procedimientos
Data Scientist: Tiene conocimientos sobre estadísticas/matemáticas y capacidad para analizar un gran volumen de información que ayude a predecir un evento y poder tomar decisiones.
Actividades:
- Transformar los datos para su análisis.
- Recopilar, analiza e interpreta los datos.

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Date engineer
Diseña, desarrolla y mantiene de los sistemas de procesamiento de datos.

Data arquitect
plantear la estrategia de datos (calidad, organizacion, seguridad)

Data Scientist
Extrae conocimiento a través de los datos mediante el uso de modelos matemáticos

Los 3 roles mencionados trabajan en conjunto interviniendo en distintas partes desde la captura de los datos hasta su explotación.

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1. Data Scientist:
Con capacidad de crear modelos predictivos, responder a interrogantes de las empresas y mostrar hallazgos (descriptivo, diagnóstico y predictivo).
2. Data Analyst:
Considero que está asociado más con el negocio, analiza información y tiene la capacidad de comunicar los resultados a las distintas áreas que no están muy familiarizadas con el análisis de datos (descriptivo y diagnóstico).
3. Data Engineer:
Ayuda a las áreas anteriores optimizando sus sistemas para el manejo y procesamiento de los datos.
Así mismo, ayuda con automatizaciones para mantener arquitecturas.

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Data Analyst: enfoca principalmente en el analisis de datos, por lo cual ayuda en tomar decisiones
estrategicas a la empresas, tomando cuenta generando informes, comunicacion de forma efectiva su analisis al resto del grupo,
etl.Y usan para sus informes y para apoyar en la toma decision power bi, sql en ssas(para visulizador de grandes datos), qlik , tableu, para un previo analisis usan python y R

Data Engineer: Se enfoca principalmente en la extracion y configuracion diferentes tipos de datos , pero mas enfocado datos
no estructurados que a mayoria son grandes volumenes que le permite diseñar, crear y manteniendo la arquitectura de base de datos asi teniendo
un adecuado etl en ese largo proceso. por lo cual se ayudan en los programas de hadoop, spark, etc

Data Scientist: se encarga de recopilar informacion necesaria para poder interpretar, predecir el comportamiento del negocio y tomar la decision en resolver el caso predecido, utilizando algoritmos de prediccion
en machine learning que se clasifican en Aprendizaje supervisado y no supervisado, y también redes neuronales. Se apoyan en las herramientas de python , azure, R.

Diferencias:
Un analista de datos es el responsable de tomar acciones que afectan el alcance actual de la empresa .
Un ingeniero de datos es responsable de desarrollar una plataforma en la que trabajen los analistas de datos y
los científicos de datos . Y, un científico de datos es responsable de descubrir conocimientos
futuros a partir de datos existentes y ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.

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Roles:
Data Analyst
Data Engineer
Data Scientist

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Data Analyst

El Data Analyst o analista de datos trabaja con datos estructurados y no estructurados para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Realiza análisis de datos para comprender qué está sucediendo en el negocio y cómo se pueden mejorar los resultados, se suelen centrar en crear visualizaciones e informes. Utilizan hojas de cálculo como Google Sheets o Excel y programas de BI (Business Intelligence) como Power BI o Tableau.

Data Scientist

El Data Scientist o científico de datos trabaja con datos para descubrir patrones e insights ocultos en los datos. Utiliza varias técnicas, incluido el machine learning, técnicas estadísticas y la minería de datos, para encontrar e interpretar patrones en los datos, utilizan Python o R para crear modelos de aprendizaje automático que utilizarán para predecir datos útiles para el negocio.

Data Engineer

El ingeniero de datos trabaja con datos para construir y mantener sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos. Diseñan y desarrollan sistemas para recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos. Suelen trabajar con herramientas cloud como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform.

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Data Governance: Es quien se encarga de la gestión de los disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos que son utilizados en una empresa, se encarga de generar los procedimientos de los datos y un plan para ejecutar dicho procedimientos dentro de la empresa.

Data Engineer: Es el autor de diseñar, desarrollar estructura y mantiene los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos dentro de una empresa.

Data Architect: Es capaz de diseñar los sistemas de procesamiento de datos a gran escala para la empresa y puede también diseñar sistemas y modelos para manejar grandes y diferentes variedades de datos, dependiendo del volumen, velocidad o veracidad de los mismos.

Los tres tienden a trabajar en conjunto para empresas que manejan grande bancos de datos, son actores de BigData.

# data[].attributes.body
Data Engineer:
- Diseña y desarrolla sistemas para recopilar, limpiar, transformar y almacenar datos.
- Construye y mantiene sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos.
- Extrae grandes volúmenes de datos y organiza las bases de datos.

Data Scientist:
- Desarrolla modelos matemáticos y algoritmos para explotar datos y obtener nueva información de ellos.
- Predice el futuro a partir de patrones del pasado.
- Reaiza las preguntas sobre el futuro que hay que predecir.
- Extrae la información a partir de varias fuentes.

Data Analyst:
- Realiza análisis de datos para comprender qué está sucediendo en el negocio y cómo se pueden mejorar los resultados.
- Responde las preguntas planteadas por el Data Scientist.
- Trabaja con datos estructurados y no estructurados.
- Extrae información significativa a partir de los datos históricos.

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Elegir 3 roles de los propuestos en el slide nro 27 de la sesion y realizar un resumen y comparativa de las principales funciones y actividades asociadas desde la perspectiva de la anatlica de datos.

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Roles seleccionados:
- Ingeniero de Datos
-Analista de Datos
-Científico de datos