Entre todos los perfiles profesionales que trabajan con datos, hay quienes los interpretan para apoyar decisiones estratégicas y quienes diseñan y mantienen la infraestructura que permite procesar y acceder a ellos, además de roles especializados que aplican análisis avanzados o inteligencia artificial en contextos específicos. Hacer un Data Science Master or a Data Analytics Bootcamp te permitirá poner en práctica las funciones de cada perfil para que te sea más fácil elegir y acceder a ellos.
Data Scientist
Los científicos de datos se responsabilizan de transformar grandes cantidades de datos en información útil que ayude a la empresa a tomar decisiones estratégicas. Su trabajo va más allá del análisis básico: desarrollan modelos predictivos con los que anticipar tendencias.
Estos profesionales deben traducir los resultados en conclusiones claras para las distintas áreas del negocio, así como trabajar en equipo con responsables, analistas e ingenieros de datos para que los insight se apliquen correctamente. Un Data Scientist combina habilidades técnicas y capacidad analítica, precisamente por eso es de los perfiles más buscados.
Data Analyst
Los analistas de datos convierten datos crudos en información útil para que la organización pueda tomar decisiones en su día a día. A diferencia del Data Scientist, este perfil se centra en recopilar y analizar datos de distintas fuentes para luego presentarlos en dashboards que pueda entender fácilmente cualquier otro miembro implicado en el proyecto.
Un Data Analysts suele formar parte de departamentos de inteligencia de mercado, finanzas, marketing o producto, proporcionando información fiable con la que reducir la incertidumbre en operaciones y estrategias. Hacen que datos complejos sean accesibles para todos.
Data Engineer
Los ingenieros de datos se ocupan de mantener la infraestructura que permite almacenar, procesar y acceder a grandes volúmenes de información. Diseñan pipelines que integran datos previamente supervisados por ellos mismos para que sean precisos y estén listos para análisis avanzados.
Su trabajo hace posible que el sistema crezca y gestione cada vez más datos si es necesario con el tiempo. Lo distingue de otros perfiles profesionales su visión de la arquitectura de datos y su enfoque en la escalabilidad. Operan en entornos altamente técnicos y colaboran tanto con científicos como con analistas de datos.
ML Engineer
Los ingenieros de machine learning convierten los modelos teóricos desarrollados por Data Scientists en soluciones tangibles que realmente funcionan. Mejoran los algoritmos para que sean precisos y estables en tiempo real, que también supervisan con regularidad para detectar posibles sesgos en el rendimiento.
El perfil combina estadística y modelado predictivo para que la IA integrada en productos o servicios pueda tomar decisiones automáticas. Sus proyectos pueden incluir sistemas de recomendación a medida, detección de fraudes, automatización de procesos o cualquier otra aplicación en la que la inteligencia artificial aporte valor.
BI Specialist
El objetivo del especialista en business intelligence es traducir datos complejos en información clara y estructurada que sea de utilidad para los directivos. Proporcionan una visión global del rendimiento de la empresa mediante informes elaborados con indicadores: ventas, rentabilidad, gastos, crecimiento o rendimiento por área.
Del mismo modo, analizan la evolución del negocio para detectar oportunidades de mejora y anticipar posibles riesgos. El BI Specialist está muy orientado al negocio, ayuda a comprender qué está pasando y por qué, de ahí que esté en los departamentos de estrategia o finanzas.
Data Architect
El arquitecto de datos define cómo se organizan y estructuran los datos dentro del negocio para que la información circule entre las distintas áreas. Esto, por tanto, incluye la integración de múltiples sistemas y fuentes de datos, así como el cumplimiento de normativas de seguridad y privacidad.
El Data Architect se coordina con ingenieros de datos, entre otros profesionales, para cumplir con su rol estratégico: una buena arquitectura de datos facilita que la organización crezca sin perder calidad ni control sobre la información.
Cloud Data Engineer
El Cloud Data Engineer es un ingeniero de datos especializado en trabajar con sistemas en la nube, también diseñando soluciones de almacenamiento y procesamiento en este entorno. Se encargan de administrar flujos de datos entre sistemas locales y plataformas cloud, así como de asegurar el cumplimiento de normativas de seguridad y optimizar gastos.
Este perfil suele trabajar conjuntamente con equipos de seguridad informática, arquitectos e ingenieros de datos en negocios que manejan grandes cantidades de data o que necesitan crecer rápidamente.
Specialized Data Scientist
Un Specialized Data Scientist cumple las mismas funciones que un científico de datos, aunque con un enfoque especializado en un sector concreto: marketing, finanzas, salud, inteligencia artificial, etc. Aplica técnicas avanzadas y modelos predictivos adaptados a las necesidades de la actividad en cuestión.
Este tipo de perfil profesional suele formar parte de equipos multidisciplinarios que participan, por ejemplo, en proyectos de investigación aplicada o desarrollo de algoritmos para los que se requiere conocimiento del área del negocio y experiencia en analítica avanzada.
Product Data Analyst
El Product Data Analyst es un puente entre desarrollo, marketing y negocio. Usa la data para mejorar productos y servicios a partir del análisis de las métricas de plataformas digitales para dar con patrones de comportamiento y oportunidades de mejora: priorizar funcionalidades, mejorar la experiencia del usuario, aumentar el engagement y los ingresos.
Suele participar en proyectos de software o e-commerce, entre otros. Su objetivo es traducir información compleja en acciones que hagan que los productos sean atractivos y rentables.
Real-Time Data Engineer
El Real-Time Data Engineer se especializa en diseñar sistemas que procesan flujos de data en tiempo real para que la información llegue sin retrasos a quienes la necesiten. Su trabajo incluye optimizar la infraestructura para manejar grandes volúmenes de datos y colaborar con científicos de datos e ingenieros de machine learning en proyectos de inteligencia artificial.
Este perfil es clave en sectores como finanzas, telecomunicaciones, logística o IoT, donde cada segundo cuenta y cualquier retraso puede significar pérdida de oportunidades o ingresos.
Elegir el perfil profesional correcto depende de tus habilidades e intereses profesionales. De no estar seguro/a, una formación específica en Data Science le proporcionará conocimientos teóricos y prácticos, así como las habilidades técnicas y analíticas necesarias para acceder a cualquiera de estos roles.
Si te interesa el tema y te gustaría profundizar en el mundo de los datos, déjanos tu información de contacto en el formulario de abajo.
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