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Inicio 4 June 2026 21:03

Fin 4 June 2026

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

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.
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Aladdin Persson

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Resumen

Discover the key differences between data analyst, machine learning engineer, and data scientist roles, including responsibilities, skills required, and career paths.

Programa

  • 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

Materias

Programming