¿Qué es un Data Analyst?

Aurora
Aurora
Qué es un data analyst - ID Bootcamps

Un Data Analyst, tal y como podemos intuir por el nombre, es una persona que se dedica al análisis de datos. Esto implica la recopilación, limpieza, transformación y visualización de datos, con el objetivo de obtener información valiosa y relevante.

Los Data Analysts trabajan con diferentes tipos de datos, como datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados, y utilizan herramientas y técnicas especializadas para manipular y analizar estos datos. Además, utilizan programas de análisis de datos y lenguajes de programación, como Python, para crear modelos y hacer predicciones.

Los Data Analysts son esenciales para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y a entender mejor sus operaciones y sus clientes. Pueden trabajar en una variedad de industrias, como la tecnología, el marketing, la financiación y la salud, y pueden ser empleados por empresas grandes o pequeñas, o incluso trabajar por cuenta propia.

Un Data Analyst es un profesional especializado en el análisis de datos que utiliza herramientas y técnicas especializadas para transformar datos en información valiosa y relevante para las empresas.

¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analyst?

Aunque Data Analyst y Data Scientist son profesiones similares que se dedican al análisis de datos, hay algunas diferencias clave entre ellos.

Un Data Analyst se centra principalmente en el análisis de datos existentes y en la visualización de los resultados de manera clara y concisa. Su trabajo implica la recopilación y limpieza de datos, y la aplicación de técnicas estadísticas y herramientas de análisis de datos para obtener información valiosa. Como ya hemos comentado, los Data Analysts suelen utilizar programas de análisis de datos y lenguajes de programación, como Python para manipular y analizar datos.

Por otro lado, un Data Scientist es un profesional más amplio que se dedica tanto al análisis de datos como a la ciencia de datos. Además de realizar tareas similares a las de un Data Analyst, un Data Scientist también se centra en el desarrollo de modelos y algoritmos para hacer predicciones y tomar decisiones informadas. También pueden trabajar en el campo de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, y utilizar técnicas de Machine Learning para mejorar la eficiencia y la precisión de sus modelos.

Como conclusión, un Data Analyst se centra principalmente en el análisis de datos existentes y en la visualización de los resultados, mientras que un Data Scientist es un profesional más amplio que se dedica tanto al análisis de datos como a la ciencia de datos, y utiliza técnicas de Machine Learning para mejorar la eficiencia y la precisión de sus modelos.

¿Qué herramientas utiliza un Data Analyst?

Un Data Analyst puede utilizar una variedad de herramientas y técnicas para manipular y analizar datos. Algunas de las herramientas más comunes utilizadas por los Data Analysts incluyen:

  1. Programas de análisis de datos: Estas herramientas permiten a los Data Analysts importar, manipular y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Algunos ejemplos de programas de análisis de datos populares incluyen Excel, Google Sheets y Google Data Studio.

  2. Lenguajes de programación: Los Data Analysts se apoyan en lenguajes de programación como Python para manipular y analizar datos de manera más avanzada. Estos lenguajes también se pueden utilizar para crear modelos y hacer predicciones.

  3. Herramientas de visualización de datos: Los Data Analysts utilizan herramientas de visualización de datos, como gráficos y tablas, para presentar de manera clara y concisa los resultados de su análisis. Algunas herramientas populares incluyen Excel, Google Data Studio y Google Charts.

  4. Bases de datos: Los Data Analysts a menudo trabajan con grandes conjuntos de datos almacenados en bases de datos. Pueden utilizar lenguajes de consulta, como SQL, para extraer y manipular datos de estas bases de datos.

Como podemos ver, los Data Analysts utilizan una variedad de herramientas y técnicas, como programas de análisis de datos, lenguajes de programación, herramientas de visualización de datos y bases de datos, para manipular y analizar datos y obtener información valiosa.

A través de un Bootcamp en Data Science, puedes conseguir manejar las acciones propias de un Data Analyst, pero, tal y como decíamos más arriba, los Data Scientist van un paso más allá.

Si tienes dudas y te gustaría saber más sobre el mundo de los datos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros a través del teléfono 673903000 o contactar con nuestra Asesora Académica vanessa@idbootcamps.com

Compartir
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Entradas Relacionadas