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👨💻 Si quieres convertirte en:
→ Data Analyst
→ Data Engineer
→ Data Scientist
→ ML Engineer
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Quieres entrar en el mundo Data, pero no conoces la diferencia entre los 4 roles principales y no sabes que camino elegir, te cuento:
📈 Data Analyst
Responde preguntas de negocio usando los datos.
Mira los datos del pasado y del presente para explicar qué está pasando
y por qué.
→ Excel + SQL + PBI + Python
🛠️ Data Engineer
El fontanero que construye las tuberías para que el resto del equipo tenga datos.
El ingeniero de datos se centra en el diseño, desarrollo y mantenimiento
de los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos.
→ SQL + Python + Cloud + Herramientas ETL (dbt, airflow, etc.)
🧪 Data Scientist
Usa algoritmos y matemáticas para intentar predecir qué va a pasar mañana basándose en los datos de ayer para tomar mejores decisiones.
Su objetivo principal es encontrar patrones complejos en los datos y construir modelos predictivos usando ML.
→ Mates + Estadística + Python + ML + IAGen + SQL + Cloud
⚙️ ML Engineer
Es el encargado de que la experimentación se convierta en software real.
Lleva a producción los modelos predictivos que el Data Scientist ha considerado que cumplen con los requisitos de negocio. Es un perfil entre la Ciencia de Datos y la Ingenieria de Software.
→ Python + ML + IAGen + APIs + Docker + MLOps + LLMOps + Cloud
📊 En la imagen del post tienes una comparativa de las habilidades principales que tienen que dominar cada uno de los perfiles.
👉 Si tienes dudas sobre que rol elegir, en el post fijado de mi perfil tienes una guía muy completa y gratis donde te hablo de dificultades, sueldos, herramientas y el stack minimo por el que puedes empezar.
Además de una selección de cursos gratuitos por técnologia.
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