diferencias reales en el mercado laboral
| Publicado por: DMC Institute | Enero 2026 | Tiempo de lectura 5 min. |
Las carreras relacionadas al análisis, la interpretación y el manejo de datos están entre las más demandadas y mejor remuneradas hoy en día. Pero no todos los roles “de datos” son iguales. ¿Qué diferencia hay entre un Data Analyst, un Data Scientist y un Data Engineer? ¿Cómo generan para el negocio? A continuación, se presenta de forma clara, sin tecnicismos, y te contamos por qué capacitarte en uno de estos perfiles puede ser tu mejor inversión profesional.
Palabras clave: Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
- Data Analyst: El detective de la información
Un Data Analyst, desde la perspectiva de negocio, se encarga de observar datos, interpretarlos y convertirlos en información útil para tomar decisiones. Mientras que, desde el lado técnico, su labor está orientada al modelamiento de datos, su resumen numérico y su presentación en un formato visual que agilice su lectura y uso: por ejemplo, un Dashboard.
Imagina que una empresa quiere saber por qué sus ventas bajaron el mes pasado. El analista revisa los números, detecta patrones y presenta conclusiones claras sobre sus hallazgos.
Por tanto, es habitual que en su día a día un Data Analyst se encargue de:
- Recopilar y organizar datos. Toca tocar las puertas de la empresa, no solo la de TI, en busca del insumo preciado.
- Construir y presentar resultados a través de visualizaciones comprensibles, ya sea en formato reporte, en un Dashboard o un Data Storytelling.
- Transformar preguntas de negocio soluciones visuales de datos ad-hoc.
- Elaborar un status de indicadores de negocio a partir de los datos almacenados.
- Ayuda a tomar mejores decisiones anunciando tendencias y patrones.
No es necesario contar con herramientas y sofisticadas soluciones, es posible empezar ahora mismo con Excel. Entre las habilidades clave que debe dominar este profesional están:
- Manejar hojas de cálculo y sus herramientas para presentación visual de datos: tablas dinámicas y gráficas estadísticas.
- Aprender una herramienta especializada en visualización como Power BI, Looker Studio u otra similar.
- Comunicación efectiva para explicar lo que los datos muestran. Mucho mejor si es aplicando Storytelling.
- Para perfiles más avanzados, lenguaje de consultas para bases de datos (SQL), software especializado en Data Warehouse, entre otros.
- Data Scientist: El visor del futuro
El Data Scientist, por su parte, va un paso más allá. No solo observa los datos, sino que los utiliza para predecir el futuro: de ahí lo de “modelos predictivos”. Usa estos modelos previamente entrenados o ajustados con la data histórica de la empresa, para responder preguntas como:
- En ventas: “¿Cuál es la probabilidad de que un cliente deje de comprar el siguiente mes?”
- En logística “¿Qué producto requerirá mayor stock en la próxima campaña?”
- En seguros “¿Qué afiliados tienen mayor probabilidad de accidente laboral?”
- En educación “¿Qué alumnos están en riesgo de desertar para el siguiente semestre académico?”, etc.
Su trabajo combina una comprensión profunda de los datos y programación Python, hoy el estándar en esta industria.
Qué hace un Data Scientist en su día a día:
- Prepara conjuntos de datos complejos.
- Construye modelos para hacer predicciones.
- Genera recomendaciones basadas en análisis profundo.
Aunque un científico de datos senior puede llegar a emplear herramientas complejas, sobre todo para automatizar el entrenamiento y puesta en operación de los modelos (MLOps), es posible experimentar con software al alcance de todos:
- Orange Software. Un entorno gratuito para empezar a crear modelos predictivos sin una sola línea de código.
- Python básico y Google Colab. Es posible encontrar en internet código sencillo pre-elaborado, como el disponible en el portal de Kaggle, para empezar en el mundo de la predicción.
Comprender los modelos predictivos es la puerta de entrada para trabajar con inteligencia artificial y empezar a ¡Construirla! (no solo usarla).
- Data Engineer: El constructor de los datos
Si el Data Analyst es un detective, y el Scientist el visor de futuro, el Data Engineer es quien construye las soluciones y estructuras por donde los datos viajarán desde las bases de datos empresariales hasta donde se requieran para su explotación. Es decir, su trabajo es garantizar que los datos estén disponibles, limpios y listos para ser usados.
Imagina una ciudad sin calles bien planeadas: el tráfico sería un caos. El ingeniero de datos diseña “las calles” para que la información vaya de un lugar a otro de manera ordenada
Entonces, de qué se encarga habitualmente un Data Engineer:
- Diseña y mantiene los almacenes para grandes volúmenes de datos como Data Warehouses, Datalakes, entre otros.
- Construye “tuberías” que mueven datos de un lugar a otro: los famosos ETL. Y en el proceso se preocupa que la data esté llegue limpia y ordenada antes de que otros los usen.
- Diferencias reales y actuales en el mercado laboral
| Perfil | ¿Qué hace? | Nivel técnico | Demanda Laboral | Salario promedio (*) |
| Data Analyst | Interpreta datos para decisiones | Moderado | Alta | USD $ 960 |
| Data Scientist | Modela y predice el futuro | Alto | Alta | USD $ 1130 |
| Data Engineer | Construye infraestructuras | Muy alto | Muy alta | USD $ 1350 |
(*) Fuentes: (1) Portal Indeed, (2) Portal Glassdoor (consulta Nov-25)
- Conclusión
Entonces ¿cuál elegir según tus intereses?
- Si te gusta explicar historias con números, apostar por Data Analytics puede ser una gran alternativa.
- Si te gusta resolver problemas con datos y predecir tendencias, ve por Data Science.
- Si vienes del mundo de informática o del software y te apasiona trabajar con datos, Data Engineering es tu camino.
Los tres roles —Data Analyst, Data Scientist y Data Engineer— están en pleno auge y representan excelentes oportunidades de empleo bien remunerado. Capacitarte en cualquiera de ellos no solo te abre puertas laborales, sino que te posiciona en el corazón de la transformación digital que está revolucionando el mundo.