¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?

Por: Amanda Phagan, Editado por: Joey Morris

Última actualización: 12 de junio de 2025

Si está interesado en desarrollar habilidades demandadas como la resolución de problemas, el análisis estadístico y la narración de historias, podría considerar convertirse en científico de datos o analista de datos. Pero, ¿cuál es la diferencia entre estos dos roles? Aunque son similares a simple vista, son rutas de carrera distintas con diferentes áreas de enfoque.

Siga leyendo para aprender más sobre ciencia de datos y análisis de datos.

Ciencia de datos vs. análisis de datos

Tanto los científicos de datos como los analistas de datos manejan conjuntos de datos complejos e identifican patrones clave que son importantes para las organizaciones en diversas industrias. Sin embargo, abordan y utilizan los datos de manera diferente.

Comencemos cubriendo las definiciones de cada rol:

Las principales diferencias entre los científicos de datos y los analistas de datos

Muchos empleadores clasifican los roles de científico de datos como "más avanzados" que las posiciones de analista de datos. Los científicos de datos deben tener un entendimiento más profundo de la probabilidad y la estadística para predecir y pronosticar con precisión. También utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para crear sus propios modelos predictivos.

Los analistas de datos pasan más tiempo interpretando datos existentes y presentando sus hallazgos utilizando la visualización de datos. Por esta razón, generalmente tienen más interés en la comunicación y la consultoría que los científicos de datos.

Habilidades requeridas

Científico de datos

• Probabilidad y estadística avanzadas: Los científicos de datos deben tener un profundo entendimiento de los aspectos matemáticos de la clasificación de datos y la realización de predicciones.
• Lenguajes de programación: Manejar conjuntos de datos complejos generalmente requiere competencia en lenguajes de programación como Python, R y Java.
• Herramientas de big data: Los científicos de datos pueden beneficiarse de la familiaridad con plataformas como Hadoop y Spark.
• Aprendizaje automático e inteligencia artificial: A diferencia de los analistas de datos, los científicos de datos necesitan estar familiarizados con técnicas de aprendizaje automático e IA para crear sus propios modelos predictivos.
• Resolución innovadora de problemas: Los científicos de datos deben ser capaces de pensar de manera innovadora para desarrollar nuevas técnicas de resolución de problemas.
• Narración: Dado que los científicos de datos hacen predicciones y pronósticos, deben ser capaces de usar sus modelos para contar una historia relacionada con la organización o industria en general.

Analista de datos

• Probabilidad y estadística: Los analistas de datos necesitan fuertes habilidades matemáticas para interpretar datos.
• Software de análisis de datos: Los analistas de datos pueden beneficiarse de aprender lenguajes de programación como Python, R y SQL, pero el dominio de Excel es fundamental para el análisis básico de datos.
• Visualización de datos: Los analistas de datos deben sentirse cómodos usando herramientas de visualización de datos como Tableau y PowerBI, que pueden ser útiles para crear elementos visuales para presentaciones.
• Elaboración de informes: Los analistas de datos pasan mucho tiempo comunicando sus hallazgos con un equipo más amplio, por lo que deben saber cómo elaborar informes detallados, claros y sin errores.
• Resolución de problemas: El objetivo principal de un analista de datos es resolver problemas en un contexto empresarial, industrial o de mercado, por lo que las habilidades de resolución de problemas son cruciales.
• Comunicación: Los analistas de datos deben tener buenas habilidades de comunicación escrita y verbal para poder colaborar eficazmente con diversos interesados.

Requisitos educativos

Los empleadores generalmente requieren que los analistas de datos tengan al menos una licenciatura en estadística, informática o un campo relacionado. Pueden preferir a los solicitantes con una maestría en análisis de datos, ya que el programa de grado abre el camino para el análisis estadístico avanzado, la gestión de datos y la visualización de datos. Los analistas de datos se destacan tomando cursos y completando certificados en Excel, SQL, Python y R.

Científicos de datos deben tener un grado avanzado, como una maestría en ciencia de datos, además de una licenciatura. Algunos aspirantes a científicos de datos utilizan su programa de maestría como una oportunidad para especializarse en áreas de interés como análisis de negocios, aprendizaje automático, inteligencia artificial o ingeniería de datos. Los científicos de datos que desean ampliar su conjunto de habilidades profesionales pueden considerar cursos en estadísticas avanzadas, lenguajes de programación, gestión de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y tecnologías de big data.

Salario y perspectivas de carrera

Tanto los científicos de datos como los analistas de datos ganan salarios altos en los EE. UU. Según la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS), en 2024, los científicos de datos ganaron un salario anual medio de $112,590. La BLS espera que los empleos en ciencia de datos aumenten un 34% de 2024 a 2034, lo cual es mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.

Aunque los analistas de datos generalmente ganan menos que los científicos de datos, eso no siempre es así. En este campo, su salario depende de la experiencia, la educación, la especialización y el empleador. Por ejemplo, según la BLS, los analistas de investigación de mercado ganaron un salario anual medio de $76,950 por año a partir de mayo de 2024. La BLS proyecta que los empleos para estos profesionales crecerán un 7% de 2024 a 2034. Los analistas de gestión, por otro lado, ganaron un salario medio de $101,190 en 2024. La Oficina proyecta que estos empleos crecerán un 11% durante el mismo período.

Ciencia de datos vs. análisis de datos: ¿Qué programa de grado es adecuado para mí?

Si está tratando de decidir entre una maestría en ciencia de datos y una en análisis de datos, tenga la seguridad de que ambas son opciones gratificantes para las personas que aman organizar números, seguir tendencias y resolver problemas.

En última instancia, debe preguntarse si prefiere usar datos existentes para comunicar conclusiones generales o profundizar en datos sin procesar para hacer predicciones sobre el futuro. También debe considerar factores como las opciones de escuelas, asistencia financiera, y la duración del programa.

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