{"id":22712,"date":"2023-08-30T17:35:43","date_gmt":"2023-08-30T15:35:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=22712"},"modified":"2023-09-04T18:20:15","modified_gmt":"2023-09-04T16:20:15","slug":"descifrando-roles-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/ciencia-de-datos\/descifrando-roles-datos\/","title":{"rendered":"Descifrando roles: El presente y futuro de los datos"},"content":{"rendered":"\n

Tanto si ya est\u00e1s trabajando en el sector de los datos como si est\u00e1s empezando te habr\u00e1s dado cuenta de la cantidad de roles y especializaciones diferentes que hay en el mercado. A medida que m\u00e1s empresas adoptan estrategias \u201cdata-driven\u201d, la necesidad de profesionales va en aumento y van surgiendo nuevas especializaciones. En este art\u00edculo enumeraremos y haremos una distinci\u00f3n de las responsabilidades de los diferentes roles, as\u00ed como de los que creemos que se establecer\u00e1n en el futuro. Nada es blanco y negro y, como ver\u00e9is, hay mucho solape entre ellos. De la misma forma, al no ser una lista exhaustiva,  es probable que te encuentres con ofertas laborales que tengan nombres distintos, pero seguro que las responsabilidades ser\u00e1n similares a las descritas. <\/p>\n\n\n\n

Data Analysts<\/h2>\n\n\n\n

Un analista de datos es responsable de recopilar, procesar y realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos<\/strong> en conjuntos de datos grandes. Ayudan a las empresas a comprender sus datos e identificar patrones que se puedan utilizar para tomar decisiones de negocio. Este tipo de roles puede requerir una amplia gama de habilidades t\u00e9cnicas, desde lenguajes de programaci\u00f3n como Python, R y SQL hasta la utilizaci\u00f3n de herramientas de visualizaci\u00f3n de datos y generaci\u00f3n de informes como PowerBI y Tableau. <\/p>\n\n\n\n

Data Scientists<\/h2>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos de datos son responsables de crear e implementar modelos y algoritmos complejos<\/strong> que ayudan a las empresas a extraer informaci\u00f3n de conjuntos de datos. Utilizan t\u00e9cnicas de machine learning, inteligencia artificial y modelado estad\u00edstico para identificar patrones y hacer predicciones. Suelen contar con formaci\u00f3n en estad\u00edstica y matem\u00e1ticas, y suelen trabajar con lenguajes de programaci\u00f3n como Python y R. Se apoyan en librer\u00edas como Pandas, NumPy<\/a>, Scikit-learn<\/a>, TensorFlow<\/a>\u2026<\/p>\n\n\n\n

Data Engineers<\/h2>\n\n\n\n

Los ingenieros de datos son responsables de dise\u00f1ar y construir la infraestructura que soporta el an\u00e1lisis de datos<\/strong>. Crean y mantienen pipelines de datos, bases de datos y otros sistemas que ayudan a las empresas a administrar y procesar grandes conjuntos de datos. Los ingenieros de datos requieren tener formaci\u00f3n en gesti\u00f3n de bases de datos, arquitecturas y modelado de datos, cloud computing\u2026 as\u00ed como dominar SQL a la perfecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Business Intelligence Analysts\/Engineers<\/h2>\n\n\n\n

Los analistas de inteligencia de negocio<\/strong> son responsables de crear informes y dashboards de control que ayudan a las empresas a visualizar sus resultados y tomar decisiones basadas en datos. Utilizan herramientas de visualizaci\u00f3n de datos como Tableau y Power BI para crear visualizaciones interactivas que pueden compartirse y responder a las necesidades de an\u00e1lisis de los usuarios. Al igual que los analistas de datos y los cient\u00edficos de datos, tienen bastante formaci\u00f3n en estad\u00edstica y matem\u00e1ticas pero se diferencian por la utilizaci\u00f3n de herramientas de visualizaci\u00f3n de datos como Tableau y Power BI.<\/p>\n\n\n

\n\n

Tambi\u00e9n se pueden encontrar otros roles como los Ingenieros de Machine Learning<\/strong>, los Arquitectos de Datos, <\/strong>o muchos otros que son nombres diferentes para lo mismo. Respecto a estos dos ejemplos, los Machine Learning Engineers<\/strong> son responsables de dise\u00f1ar, construir y desplegar modelos de ML. Trabajan codo a codo con los cient\u00edficos de datos para asegurar la implementaci\u00f3n y escalabilidad de los modelos, y se aseguran de que estos sean eficientes. Los arquitectos de datos<\/strong>, por otro lado, son responsables de dise\u00f1ar y gestionar la arquitectura de datos de la organizaci\u00f3n. Se involucran en la estrategia de datos y dise\u00f1an a nivel arquitectural el flujo de datos, desde la recolecci\u00f3n de los mismos, pasando por el almacenaje y terminando en la explotaci\u00f3n. Trabajan junto a los ingenieros de datos, y tienen formaci\u00f3n en dise\u00f1o de bases de datos, modelado de datos, cloud\u2026 De nuevo, es importante destacar que probablemente aparezcan nombres diferentes para roles con responsabilidades parecidas. <\/p>\n\n<\/div>\n\n\n

\"guide<\/figure>\n\n\n\n

Los roles del futuro<\/h2>\n\n\n\n

A medida que el mercado de datos contin\u00faa evolucionando, surgen nuevos roles que requieren habilidades y conocimientos especializados. Algunos de los futuros roles de datos que podemos esperar ver incluyen:<\/p>\n\n\n\n