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El objetivo del data engineer es proveer los datos que el negocio necesita. Es dueño del proceso del diseño del entorno de datos hasta la disponibilizacion de los mismos.
El DA es quien obtiene insights de los datos.
El DS es quien aplica algoritmos sofisticados principalmente para prediccion

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Data engineer:
Son los encargados del diseño y construcción de la infraestructura de datos, garantizando que el proceso de ingesta, transformación y carga de datos se realice de la manera más optima para que estos puedan ser consumidos por las partes interesadas dentro de una organización.

Data Scientist:
Consumen los datos para construir modelos que den respuesta a diferentes necesidades del negocio.

Data Analyst:
Dar respuesta a diferentes interrogantes del negocio mediante el uso de diferentes tipo de análisis junto con el reportaje y visualización de la información

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* Data Engineer:  es un profesional que se encarga de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos de una organización para asegurar que los datos estén disponibles, sean accesibles, estén limpios y sean procesables por otros equipos dentro de la empresa, como científicos de datos, analistas y desarrolladores de aplicaciones.
* Analista de datos: es un profesional que se encarga de examinar y analizar conjuntos de datos para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. Sus responsabilidades y tareas pueden variar según la organización y el nivel de experiencia.
* Científico de datos: es un profesional altamente capacitado que utiliza una combinación de habilidades en programación, matemáticas, estadísticas y conocimiento de dominio para extraer conocimiento y generar insights a partir de grandes conjuntos de datos. Su objetivo principal es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y resolver problemas complejos

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Javier Jorge
Data Engineers: se encarga procesar grandes cantidades de datos y cargarlo mediante un proceso ETL a la nube para su uso

Data Scientists: consume las datas cargadas para su uso y manipulación de datos según pida el cliente

Data Analysts: se encarga de analizar los datos

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Data engineer: Se encargan de diseñar, construir y gestionar los datos y la infraestructura necesaria para almacenarlos y procesarlos. Construyen la base tecnológica para que los científicos de datos y analistas puedan realizar sus tareas.

Data scientist: Un Data Scientist es el profesional que, ante enormes bases de datos, la mayor parte de ellos desestructurados, aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar, extraer y procesar información relevante que contienen.

Data analyst: u trabajo consiste en hacerse preguntas de negocio, recopilar datos, identificar información útil de los datos y estructurar sus hallazgos en cuadros de mandos fáciles de leer.

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Un ingeniero de datos se ocupa del diseño, construcción, mantenimiento y de los pipelines de datos. Trabajar con Big Data implica el manejo de grandes volúmenes de datos de diferentes tipos fuentes, como archivos, bases de datos, datos de redes sociales, etc. Otra forma de expresarlo es mediante los procesos mas comunes, considerando la ingesta, el almacenamiento y la automatización de estos procesos.
Un analista de datos en general se relaciona con los datos en la etapa de la inteligencia de datos, los datos almacenados en un data warehouse son utiles para contestar preguntas del negocio, es decir que cada tabla está orientada a las necesidades de consultas que tengamos, este campo se conoce como Business Intelligence o Inteligencia de Negocios, basicamente se analiza "que paso? y porque paso?".
Un cientifico de datos se ocupa del "que puede pasar? y el porqué puede pasar?" desde la el punto de vista de la lógica del negocio y sus datos, en lo que se conoce como Análitica de Negocios, es decir la predicción a partir de los datos obtenidos.

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Ingeniero de Datos : Se centran en la construcción y mantenimiento de la infraestructura necesaria para recopilar, almacenar y gestionar datos.

Científico de Datos: Se enfocan en analizar datos para obtener información valiosa y construir modelos predictivos o descriptivos.
Analista de Datos: Se centran en la interpretación de datos existentes para responder a preguntas específicas del negocio.

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Las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering corresponden a que el enfoque es diferente.El cientifico de datos se centra en tecnicas avanzadas de analisis para extraer conocimiento y significado de los conjuntos de datos. El ingeniero de datos se centra en recopilar y preparar los datos para el analisis y el analista de datos se encarga del análisis y visualización de datos para obtener información y tomar decisiones. Tambien otra cosa que los diferencia son las habilidades ya que los cientificos de datos suelen tener una formación mas avanzada en matematicas, estadisticas y ciencias de la computación. Los ingenieros de datos tienen formación mas solida en ingeniería de software y base de datos mientras que los analistas de datos tienen una formacion mas general en análisis de datos y visualización. Las Herramientas y tecnologias que usa cada uno son diferentes, así como las responsabilidades, el cientifico de datos se centra en tareas de análisis y machine learning, el ingeniero de datos se centra en tareas de construccion y mantenimiento de sistemas de datos y los analisis de datos se centran en tareas de análisis y visualizacion de datos para apoyar la toma de decisiones.

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Ingeniero de datos: Desarrola y mantiene la arquitectura de datos para obtener información. Prepara los datos para el análisis.

Analista de datos: Estudia e interpreta los datos proporcionados por el Data Engineer y los usa para tomar mejores decisiones.

Científico de datos:  Desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para identificar eventos en el futuro.

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Data Engineers: Crean y mantienen infraestructura de datos y almacenamiento.
Data Scientists: Analizan datos, desarrollan modelos predictivos y soluciones avanzadas.
Data Analysts: Exploran datos para obtener insights y apoyar decisiones.

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data engineer:
Construye los procesos y prepara la data que serviran como input para la reporteria o modelos de entrenamiento
data analyst:
Realiza las visualizaciones, reporteria para la toma de decisiones
data scientist:
Implementacion de Modelos, examina e interpreta grande volumenes de datos

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Felipe Castrillón:
Analista de datos =>  Se preocupa por convertir la data en información valiosa para el negocio a través de herreamientas de visualizaciones como tableu o power bi.  Este role debe conocer adicional temas de etl y modelación. Aca se enfoca en el analisis descriptivo y analisis de diagnóstico

Data Engineer =>  Es reponsable del almacenamiento y procesamiento de todas las fuentes de información. Es responsable que la data este disponible de forma sencilla para las aplicaciones,  y los roles demás roles: datascientist y analista.

Data Scient => Este role se encarga de entrenar modelos para predecir eventos. el analisis de este role es predictivo y prescriptivo

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El Data Engineer es el que se encarga de administrar la ingesta de los datos, su arquitectura, y todos los procesos ETL para dejar a disposición la información para su consumo futuro.
El Data Scientist es uno de los 2 roles que consume esa información, los cuales se encargan de, a través de modelos estadísticos y matemáticos, diseñar modelos de IA que permitan predecir comportamientos, o automatizar respuestas o procesos, para lograr eficiencia y comprender variables de formas hasta quizá no habituales.
El Data Analyst es el que dispone la información al negocio para su evaluación desde distintas perspectivas, el cual tiene que tener tanto un conocimiento de negocio, de visualización de datos, y de desarrollo para la relación de bases que permitan explotar mediante tableros de información en sistemas de BI.

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Ingeniero de datos: Se encarga de extraer información de diferentes fuentes y centralizarla, luego de realizar varios procesos.

Científico de datos: Toma la información centralizada y le aplica modelos matemáticos y estadísticos para realizar analítica predictiva .

analista de datos: Toma la información y la muestra por medio de tableros en herramientas gráficas como PBI, tableau. Haca analítica descriptiva.

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Data Engineer
Encargado de procesar, migrar y mantener lo datos por medio de procesos ETL/ELT.

Data Analyst
Esta a un mayor alto nivel. Se encarga de presentar valor a los clientes a traves de reportes y visualizaciones.

Data Scientist
Realiza modelajes de machine learning. Tiene fuerte conocimiento en estadística.

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Respuesta de Juan Lárraga: Ingeniero de datos vs Analista de datos vs Científico de datos: 

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Respuesta de Juan Lárraga: Ingeniero de datos vs Analista de datos vs Científico de datos: 

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Los ingenieros de datos se aseguran de que la infraestructura del procesamiento de los datos ocurra de manera efectiva, sus flujos sean eficientes y seguros.

Los analistas de datos se enfocan en la fase de diagnóstico y descripción de las informaciones obtenidas al final del proceso de obtención  de datos, usualmente apoyados en el uso de herramientas de storytelling y visualización estadística de las informaciones.

Los científicos de datos se centran en la fase predictiva, utilizan las informaciones pasadas y presentes para poder generar modelos de comportamiento y tendencia para formular una solución a un problema o tomar una decisión estratégica con cierto grado de incertidumbre