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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Ingeniero de Datos:

Actividades: Diseña, construye, mantiene y gestiona las arquitecturas de datos, infraestructura y las herramientas utilizadas.

Habilidades: Programación, modelado de datos, diseño de bases de datos, procesamiento de datos en tiempo real, tareas ETL, y conocimiento de herramientas de big data (p. ej., Hadoop y Spark).

Objetivo: Asegurar la disponibilidad, accesibilidad y eficiencia en el movimiento de los datos para cumplir los requerimientos de científicos y analístas de datos.

Analista de Datos:

Actividades: Examina conjuntos de datos para identificar tendencias, genera informes y proporciona insights. Trabaja con datos históricos y actuales para respaldar la toma de decisiones operativas y estratégicas.

Habilidades: Análisis estadístico, habilidades de SQL, visualización de datos, conocimientos en herramientas analíticas (por ejemplo, Excel, Tableau), habilidades de comunicación.

Objetivo: Proporcionar información práctica y accionable para apoyar decisiones empresariales basadas en datos.

Científico de Datos:

Actividades: Se enfoca en analizar e interpretar datos complejos utilizando técnicas estadísticas, aprendizaje automático y minería de datos. Realiza investigaciones para descubrir patrones, realizar predicciones y proporcionar información estratégica.

Habilidades: Estadísticas, machine learning, programación (generalmente en Python o R), conocimientos de negocios, habilidades de visualización de datos, curiosidad analítica.

Objetivo: Utilizar datos para resolver problemas de negocio, identificar oportunidades y proporcionar información estratégica para la toma de decisiones.

Samuel Tovias

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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1. Ingeniero de Datos:

Responsabilidades:

Diseña, construye, instala y mantiene sistemas y arquitecturas necesarias para generar, procesar y almacenar datos.

Desarrolla y gestiona infraestructuras de procesamiento de datos a gran escala.

Garantiza la disponibilidad, confiabilidad y escalabilidad de los datos.

Habilidades:

Dominio de lenguajes de programación como Python, Java o Scala.

Habilidades en la gestión de bases de datos (SQL, NoSQL).

Procesos y herramientas de ETL (Extractar, Transformar, Cargar).

Tecnologías de big data como Hadoop, Spark y Kafka.

Modelado de datos y diseño de esquemas.

2. Científico de Datos:

Responsabilidades:

Analiza e interpreta conjuntos de datos complejos para informar la toma de decisiones empresariales.

Desarrolla e implementa modelos y algoritmos de aprendizaje automático.

Explora tendencias y patrones de datos para extraer conocimientos valiosos.

Colabora con los interesados del negocio para comprender objetivos y requisitos.

Habilidades:

Fuerte formación en estadística y matemáticas.

Habilidades de programación en lenguajes como Python o R.

Modelado predictivo y aprendizaje automático.

Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Matplotlib).

Conocimiento del dominio y perspicacia empresarial.

3. Analista de Datos:

Responsabilidades:

Recopila, procesa y analiza datos para proporcionar ideas.

Crea informes, paneles y visualizaciones para comunicar hallazgos.

Identifica tendencias, patrones y anomalías en los datos.

Colabora con otros equipos para comprender las necesidades relacionadas con los datos.

Habilidades:

Competencia en herramientas de manipulación de datos (por ejemplo, SQL, Excel).

Habilidades de visualización de datos con herramientas como Tableau o Power BI.

Análisis estadístico básico.

Fuertes habilidades analíticas y resolutivas.

Habilidades de comunicación para transmitir hallazgos a interesados no técnicos.

Jonnathan Campoberde

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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data engineer: Su enfoque principal es garantizar que los datos estén disponibles, accesibles, y listos para su análisis.

Data scientist: Su objetivo es comprender patrones, tendencias y construir modelos que ayuden en la toma de decisiones estratégicas predictivas.

Data Analyst: se enfoca en examinar datos para identificar tendencias, patrones y proporcionar información que respalde la toma de decisiones operativas centrandose en análisis descriptivos y diagnósticos.

Jhonier Negrete

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Data Engineers vs Data Scientists vs Data Analysts

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Data Engineers vs Data Scientists vs Data Analysts

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Data Analyst: Trabaja con datos estructurado y no estructurados , para tomas de decisiones y saber que es lo que esta sucediendo y como se puede mejorar.

Crea visualizaciones e informes.

Data Scientist: Trabaja con datos para descubrir patrones ocultos en los datos, utiliza tercenistas de estadística y ML para extraer información valiosa que pueda identificar e interpretar dicho patrón

Crean modelos analíticos para predecir

Data Engineer: Trabaja con los datos para construir y mantener sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos, es una figura importante en el análisis de datos, ya que de el depende que los daos utilizados se encuentren de forma correcta y con el mejor permanece posible para su explotación.

Usan herramientas para el procesamiento de datos masivos y en la nube

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

1. Data Engineer

Contrucción de pipelines para los procesos ETL

Encargados de la ingesta, migración y mantenimiento de datos

2. Data Scientists

Conocimientos estadísticos

Elaboración de modelos predictivos

Resolución de problemas

3. Data Analyst

Interpretación de los datos para la toma de decisiones

Creación de dashboards

Mario Palacios

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AP - Data Analyst vs Data Engineer vs Data Scientist

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AP - Data Analyst vs Data Engineer vs Data Scientist

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Data Analyst: Enfocado en el análisis de datos e identificación de nuevas oportunidades que den valor agregado al negocio mediante toma de decisiones.

Data Engineer: Dedicado al diseño, construcción de infra para el almacenamiento de datos garantizando la integridad, seguridad y calidad, todo ello se trabaja de la mano con data analyst, quien analizó e identifico la necesidad y data scientist quien consume los datos almacenados.

Data Scientist: Enfocado en la generación de modelos predictivos y algoritmos usando tecnicas de estadisticas y ML. Los datos son consumidos del producto generado por el data engineer.

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WR-Data Engineers vs Data Scientist vs Data Analyst

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WR-Data Engineers vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineers: Conseguir datos, recolectar datos, transformar datos, estandarizar datos, crear ETL para datos, disponer datos. Requiere habilidades para extraer, consultar, transformar datos

Data Scientist: Crear modelos, algoritmos a partir de los datos que se tienen, Analisis exploratorio de datos, su función es a partir de esos datos crear predicciones o clasificaciones. Requiere un conocimiento avanzado en estadistica

Data Analyst: Su función esta en sacar insights de los datos, sacar información del negocio a partir de los datos,a partir de lo que observe se toman las decisiones. Requiere un domain expertise del mercado, un conocimiento del negocio.

Wilson Camilo Rodriguez.

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

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Data Engineer es quien prepara la información a consultar, puede separar los datos esenciales y presentarlos en un Datalake a modo que un Data Analyst pueda revisar los conjuntos de datos que necesita para un Dashboard. Sin embargo, los conjuntos de datos que el Data Engineer necesita presentar no siempre son a cuenta de crear futuros Dashboards, trabajando así en conjunto con un Data Scientist para crear conjuntos de datos que puedan poseer las características necesarias para el entrenamiento de un modelo de ML.

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DIFERENCIA DATA ENGINEER, DATA ANALYST, DATA SCIENTIST   

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DIFERENCIA DATA ENGINEER, DATA ANALYST, DATA SCIENTIST   

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Saludo lectores!

El data engineer es el “plomero” de los datos. Aquel que se encarga de generar los flujos de datos, diseñar pipelines y arquitecturas escalables y seguras, hace que la información pueda ser analizable.

El data analyst se encarga de revisar la información procedente de los flujos de datos para otorgar insight al negocio.

El data scientist se especializa en el entrenamiento de modelos matemáticos y de machine learnign para hacer proyecciones o clasificaciones de utilizada al negocio.

-Jonathan Campos DE Global Gas

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Los Data engineers se centran en gestionar y organizar datos, crear y mantener bases de datos y canales de datos; mientras que los Data Analyst se centran en analizar e interpretar datos para encontrar ideas y patrones.

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·         Data Scientist: encargado de generar información valiosa de los datos. Utiliza técnicas de estadística y machine learning. Herramientas Python o R para crear modelos de aprendizaje automático para predecir datos útiles para el negocio

·         Data Analyst: Realiza análisis de datos. Funciones:  crear visualizaciones e informes. Herramientas:  hojas de cálculo, BI (Business Intelligence),Tableau. SQL para acceder a bases de datos

·         Ingeniería de Datos: Diseñar y construir sistemas de recopilación, almacenamiento y análisis de datos a gran escala. Funciones: adquirir conjuntos de datos, transformar los datos en información útil y procesable, construir, probar y mantener arquitecturas. Heylin Parra C.

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Data scientist es la persona que consume datos para realizar modelos de aprendizaje automáticos y tratar de predecir el futuro

Data analyst es la persona que consume datos para realizar análisis estadísticos y tratar de explicar el pasado

Data engineer es la persona que crea sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos.

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Data Engineers vs Data Scientists vs Data Analysts

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Data Engineers vs Data Scientists vs Data Analysts

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Consigna:

•Investigar sobre las diferencias y particulares entre los roles propuestos.

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Data Engineers vs Data Scients vs Data Analyts by Yeferson

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Data Engineers vs Data Scients vs Data Analyts by Yeferson

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Data engineer: Es el encargado de la ingesta, creación de la arquitectura de los datos, el recopilar, estructurar, limpiar y almacenar la información de diferentes fuentes por medio de ETL’s o Pipelines para ponerla a disposición de los analistas, Machine Learning Engineer y científicos de datos.

Data Scientist: Es el que le da sentido a los datos brutos, se plantea las preguntas necesarias que deben ser respondidas para el negocio y además es el que sabe de dónde se debe de obtener la información.

Data  Analysth: Ayuda a establecer estrategias mediante la interpretación de los datos. La particularidad de este es que se enfoca a descifrar el lenguaje complejo oculto en el big data con disposiciones sencillas de visualización de datos (gráficos de tendencia o estacionales, análisis de resultados etc.)