¿cuál es la diferencia entre data analytics y data science?
Analista de datos frente a científico de datos quora
La gente ha intentado definir la ciencia de los datos desde hace más de una década, y la mejor manera de responder a la pregunta es mediante un diagrama de Venn. Creado por Hugh Conway en 2010, este diagrama de Venn consta de tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento sobre el dominio para abstraer y calcular) y habilidades de hacking. Esencialmente, si puedes hacer los tres, ya tienes un gran conocimiento en el campo de la ciencia de los datos.
La ciencia de los datos es un concepto utilizado para abordar los grandes datos e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde el punto de vista del negocio y pueden proporcionar predicciones e ideas precisas que pueden utilizarse para impulsar decisiones empresariales críticas.
Cualquiera que esté interesado en construir una sólida carrera en este ámbito debe adquirir habilidades críticas en tres departamentos: análisis, programación y conocimiento del dominio. Profundizando un poco más, las siguientes habilidades le ayudarán a hacerse un hueco como científico de datos:
Analista de datos frente a científico de datos
Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esta cifra se duplique en 2024.
Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle.
La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de forma ingeniosa, la capacidad de ver las cosas de forma diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.
Big data se refiere a volúmenes importantes de datos que no pueden ser procesados eficazmente con las aplicaciones tradicionales que se utilizan actualmente. El procesamiento de big data comienza con datos brutos que no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de un solo ordenador.
Ciencia de los datos big data
Dan Ariely, un conocido experto en economía del comportamiento, dijo una vez sobre el big data: «Todo el mundo habla de ello, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todo el mundo cree que los demás lo están haciendo, así que todos afirman que lo están haciendo».
Este concepto se aplica a gran parte de la terminología de los datos. Aunque mucha gente lanza términos como «ciencia de datos», «análisis de datos», «big data» y «minería de datos», incluso los expertos tienen problemas para definirlos. Aquí nos centramos en una de las distinciones más importantes en relación con su carrera: las diferencias, a menudo confusas, entre análisis de datos y ciencia de datos.
La responsabilidad de los analistas de datos puede variar en función de los sectores y las empresas, pero fundamentalmente, los analistas de datos utilizan los datos para extraer ideas significativas y resolver problemas. Analizan conjuntos de datos bien definidos utilizando un arsenal de diferentes herramientas para responder a necesidades empresariales tangibles: por ejemplo, por qué las ventas cayeron en un determinado trimestre, por qué una campaña de marketing funcionó mejor en ciertas regiones, cómo la deserción interna afecta a los ingresos, etc.
Ciencia de los datos frente a aprendizaje automático
Si está interesado en una carrera trabajando con big data y haciendo números, hay dos caminos que puede considerar: convertirse en un analista de datos o en un científico de datos. ¿Cuál es la diferencia entre los analistas de datos y los científicos de datos? Vamos a ver las diferencias y las trayectorias profesionales de ambas disciplinas.
Los empleadores buscan profesionales con habilidades basadas en los datos, como la analítica, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Dado que el mundo depende cada vez más de los datos en muchos aspectos de la empresa, la investigación y la economía, tanto los científicos como los analistas de datos están muy solicitados y sus salarios suelen ser superiores a la media nacional.
Un analista de datos suele recopilar datos para identificar tendencias que ayuden a los líderes empresariales a tomar decisiones estratégicas. Esta disciplina se centra en la realización de análisis estadísticos para ayudar a responder preguntas y resolver problemas. Un analista de datos utiliza herramientas como SQL para realizar consultas en bases de datos relacionales. Un analista de datos también puede limpiar los datos, o ponerlos en un formato utilizable, descartando la información irrelevante o inutilizable o averiguando cómo tratar los datos que faltan.