Diferencia entre big data y data science

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informática de grandes datos

Los datos se han convertido en el factor más crítico de los negocios hoy en día. Como resultado, se han inventado diferentes tecnologías, metodologías y sistemas para procesar, transformar, analizar y almacenar datos en este mundo impulsado por los datos.

Sin embargo, todavía hay mucha confusión en cuanto a las áreas clave de Big Data, Data Analytics y Data Science. En este post, desmitificaremos estos conceptos para entender mejor cada tecnología y cómo se relacionan entre sí.

Cada una de estas tecnologías se complementa entre sí, pero pueden utilizarse como entidades separadas. Por ejemplo, el big data puede utilizarse para almacenar grandes conjuntos de datos, y las técnicas de análisis de datos pueden extraer información de conjuntos de datos más simples.

Como su nombre indica, big data se refiere simplemente a conjuntos de datos extremadamente grandes. Este tamaño, combinado con la complejidad y la naturaleza evolutiva de estos conjuntos de datos, les ha permitido superar las capacidades de las herramientas tradicionales de gestión de datos. De este modo, los almacenes de datos y los lagos de datos han surgido como las soluciones de referencia para gestionar los big data, superando con creces la potencia de las bases de datos tradicionales.

beneficios y usos de la ciencia de datos y el big data

Puede que no haya mucha diferencia, pero big data vs data science siempre ha instigado la mente de muchos y los ha puesto en un dilema. Hoy vamos a revelar la verdadera diferencia entre estos dos términos de una manera elocuente que le ayudará a entender los conceptos básicos que hay detrás de ellos y cómo se diferencian el uno del otro. En primer lugar, la ciencia de los datos es una extensión evolutiva de la estadística que se ocupa de grandes conjuntos de datos con la ayuda de las tecnologías informáticas. Muchos confunden la ciencia de los datos con un aprendizaje automático absolutamente erróneo. Aunque el aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de los datos, no son lo mismo.

Por otra parte, el big data se ocupa de la vasta colección de datos heterogéneos de diferentes fuentes y no está disponible en los formatos de base de datos estándar que conocemos. Esto implica que los datos no se tabulan en una tabla o un gráfico.

Mientras que los datos estructurados son bastante sencillos de entender, los no estructurados requieren técnicas de modelización personalizadas para extraer información de los datos, lo que se hace con la ayuda de herramientas informáticas, estadísticas y otros enfoques de la ciencia de los datos.

curso de ciencia de datos y análisis de big data

Este artículo pretende ofrecer a los no científicos de datos una sólida visión general de los numerosos conceptos y términos que hay detrás de la ciencia de los datos y el big data. Aunque los términos relacionados se mencionarán a un nivel muy alto, se anima al lector a explorar las referencias y otros recursos para obtener detalles adicionales.

¿Qué es la ciencia de los datos? ¿Qué es el big data? ¿Qué significan estos términos y por qué es importante averiguarlo? Se trata de temas candentes, pero a menudo no se entienden bien. Además, las industrias involucradas no tienen definiciones universalmente acordadas para ambos.

Se trata de campos y conceptos muy importantes que cada vez son más críticos. El mundo nunca ha recogido o almacenado tantos datos y tan rápido como hoy. Además, la variedad y el volumen de los datos están creciendo a un ritmo alarmante.

¿Por qué debería preocuparse por la ciencia de los datos y el big data? Los datos son análogos al oro en muchos sentidos. Es extraordinariamente valioso y tiene muchos usos, pero a menudo hay que buscarlo para darse cuenta de su valor.

cómo se relaciona el machine learning big data con la ciencia de los datos

Programa de Certificado de Postgrado en Computación en la Nube (CC) Programa de Certificado de Postgrado en Gestión de Productos (PM) Curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático Full Stack (AIML) Programa Ejecutivo en Gestión Estratégica de Ventas (SSM) PGCP en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (PGCP-DSML)

Sí amigos tenemos la oreja puesta en el suelo. Muchos de ustedes que se embarcan en una carrera en Data Analytics y Big Data, a veces están confundidos e inseguros sobre cuál de estos cursos hacer. Bueno, mucho dependerá de sus objetivos profesionales, así como de sus competencias. Para ayudarle a entender mejor la diferencia entre estos cursos, nuestro experto en Big Data Kiran P.V se ha tomado el tiempo de enumerar lo que implica cada uno de estos cursos e incluso va más allá para explicar qué curso se adaptaría mejor a sus aspiraciones profesionales individuales.

Muchos expertos en TI de todo el mundo están de acuerdo en que vivimos en la era del Big Data. Data Science y Big Data son los dos términos a los que se hace referencia habitualmente en toda la literatura cuando se habla de los beneficios potenciales de permitir la toma de decisiones basada en datos. Lo más importante es que estas últimas tendencias están creando nuevas oportunidades de trabajo y la demanda de personas con el conjunto adecuado de habilidades de datos va en aumento. Para satisfacer la creciente necesidad de talento en Big Data y Data Science, estamos asistiendo a la aparición de programas de formación en universidades de todo el mundo, MOOCs y otros institutos de análisis de nicho. En Jigsaw Academy, hemos creado especialmente cursos de Data Science y Big Data con la ayuda de expertos de la industria para guiar a los estudiantes aspirantes y a los profesionales en activo a seguir carreras exitosas en un mundo de datos fascinante.

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