Analista de Datos vs Ingeniero en Aprendizaje Automático vs Científico de Datos - Comparación de Roles Profesionales

Resumen

Descubra las principales diferencias entre los roles de analista de datos, ingeniero de aprendizaje automático y científico de datos, incluyendo responsabilidades, habilidades requeridas y trayectorias profesionales.

Programa de estudio

• Introducción
Visión general del curso y objetivos
Importancia de comprender los distintos roles en el manejo de datos
• Descripción de Roles
Analista de Datos
Definición y responsabilidades clave
Industrias y sectores típicos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Definición y responsabilidades clave
Industrias y sectores típicos
Científico de Datos
Definición y responsabilidades clave
Industrias y sectores típicos
• Responsabilidades y Tareas
Analista de Datos
Limpieza y preparación de datos
Generación de informes y visualizaciones
Apoyo en procesos de toma de decisiones
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Construcción y despliegue de modelos de aprendizaje automático
Evaluación y mantenimiento de modelos
Colaboración con ingenieros de software
Científico de Datos
Diseño de experimentos y realización de análisis
Desarrollo de modelos predictivos
Comunicación de hallazgos a las partes interesadas
• Habilidades y Herramientas
Analista de Datos
Herramientas de análisis estadístico
Software de visualización de datos
Dominio de SQL y Excel
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Lenguajes de programación (Python, R, Java)
Marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch)
Principios de ingeniería de software
Científico de Datos
Sólidas bases en estadística y matemáticas
Experiencia con bibliotecas de manipulación y análisis de datos
Capacidad para crear y probar modelos de aprendizaje automático
• Formación Académica y Calificaciones
Analista de Datos
Grados en estadística, matemáticas, o campos relacionados
Certificaciones en herramientas de análisis de datos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Grados en informática, ingeniería, o campos relacionados
Certificaciones en marcos de aprendizaje automático
Científico de Datos
Grados avanzados en ciencia de datos, estadística, o campos relacionados
Conocimientos y habilidades interdisciplinarias
• Caminos Profesionales y Expectativas Salariales
Analista de Datos
Puestos de nivel de entrada, analistas senior
Salario promedio y oportunidades de crecimiento
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Roles de ingeniería de nivel de entrada, senior
Salario promedio y oportunidades de crecimiento
Científico de Datos
Puestos de científico de datos junior, senior y líder
Salario promedio y oportunidades de crecimiento
• Conclusión
Puntos clave del curso
Orientación para elegir el camino profesional correcto
• Recursos y Próximos Pasos
Lecturas sugeridas y recursos en línea
Redes profesionales y comunidades a las que unirse

Asignaturas

Programación