¿Qué es el Data Science y cómo se relaciona con el Data Analytics?

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Ciencia de los datos big data

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.

¿Qué es la ciencia de los datos en la analítica de datos?

La ciencia de los datos es un paraguas que engloba la analítica de datos. La ciencia de los datos es una combinación de múltiples disciplinas: matemáticas, estadística, informática, ciencias de la información, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

¿El análisis de datos se incluye en la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un término general que engloba el análisis de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas. Mientras que un científico de datos debe pronosticar el futuro basándose en patrones pasados, los analistas de datos extraen ideas significativas de diversas fuentes de datos.

¿En qué se diferencia la analítica de datos de la ciencia de datos?

La analítica de datos es más específica y concentrada que la ciencia de datos. La analítica de datos se centra más en la visualización de los datos históricos en su contexto, mientras que la ciencia de los datos se centra más en el aprendizaje automático y el modelado predictivo. … Por otro lado, la analítica de datos implica algunas ramas diferentes de la estadística y el análisis más amplios.

Ingeniero de datos vs analista de datos vs científico de datos

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:

¿Debo estudiar análisis de datos o ciencia de datos?

El análisis de datos funciona mejor cuando está enfocado, teniendo en mente preguntas que necesitan respuestas basadas en los datos existentes. La ciencia de los datos produce conocimientos más amplios que se concentran en las preguntas que deben formularse, mientras que la analítica de big data hace hincapié en descubrir las respuestas a las preguntas que se formulan.

¿Es la analítica de datos una buena carrera?

Sí, la analítica de datos es una muy buena carrera. … Como es lógico, la gran demanda de analistas de datos va acompañada de un aumento salarial: los sueldos de muchos analistas de datos se sitúan cómodamente por encima de la línea de los 70.000 dólares, incluso en puestos junior, y los puestos senior y altamente especializados suelen superar los 100.000 dólares.

¿Es necesaria la codificación para el análisis de datos?

Los analistas de datos tampoco necesitan tener conocimientos avanzados de codificación. En cambio, deben tener experiencia en el uso de software de análisis, software de visualización de datos y programas de gestión de datos. Como en la mayoría de las carreras relacionadas con los datos, los analistas de datos deben tener conocimientos matemáticos de alta calidad.

Análisis de datos vs. Análisis de datos

La ciencia de los datos es un enfoque multidisciplinar para encontrar, extraer y sacar a la luz patrones en los datos a través de una fusión de métodos analíticos, conocimientos especializados y tecnología. Este enfoque incluye generalmente los campos de la minería de datos, la previsión, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la estadística y el análisis de texto. Dado que los datos crecen a un ritmo alarmante, las empresas se lanzan a la carrera para aprovechar la información de sus datos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones se enfrentan a la escasez de expertos que analicen sus big data para encontrar ideas y explorar problemas que la empresa ni siquiera sabía que tenía. Para aprovechar y rentabilizar el valor de la ciencia de los datos, las organizaciones deben infundir ideas predictivas, previsiones y estrategias de optimización en los sistemas empresariales y operativos. Muchas empresas están dotando a sus trabajadores del conocimiento de plataformas que pueden ayudarles a realizar sus propios proyectos y tareas de aprendizaje automático. Ser capaz de extraer tendencias y oportunidades en las cantidades masivas de datos que se infunden en una empresa dará a una organización una ventaja competitiva.

¿Es lo mismo la analítica de datos que el análisis de datos?

Es un error común pensar que el análisis de datos y la analítica de datos son lo mismo. La distinción generalmente aceptada es: La analítica de datos es el amplio campo del uso de datos y herramientas para tomar decisiones empresariales. El análisis de datos, un subconjunto de la analítica de datos, se refiere a acciones específicas.

¿Quién cobra más como científico de datos o como analista de datos?

Científico de datos -Salario. No es ninguna sorpresa que los científicos de datos ganen bastante más dinero que sus homólogos analistas de datos. El salario medio de un analista de datos depende del tipo de analista de datos que sea: analistas financieros, analistas de investigación de mercados, analistas de operaciones u otros.

¿Qué es mejor, analista de datos o científico de datos?

Los científicos de datos -que suelen tener un título de posgrado, cuentan con habilidades avanzadas y suelen tener más experiencia- se consideran más veteranos que los analistas de datos, según Schedlbauer. Por ello, suelen estar mejor remunerados por su trabajo.

De analista de datos a científico de datos

El auge del Big Data ha traído consigo otras dos palabras de moda en la industria, Data Science y Data Analytics. Hoy en día, el mundo entero contribuye al crecimiento masivo de datos en volúmenes colosales, de ahí el nombre de Big Data.  El Foro Económico Mundial afirma que, a finales de 2020, la generación diaria de datos a nivel mundial alcanzará los 44 zettabytes. En 2025, esta cifra alcanzará los 463 exabytes de datos.

Los Big Data lo incluyen todo: textos, correos electrónicos, tuits, búsquedas de los usuarios (en los motores de búsqueda), charlas en las redes sociales, datos generados por el IoT y los dispositivos conectados; básicamente, todo lo que hacemos en línea. Los datos generados cada día a través del mundo digital son tan vastos y complejos que los sistemas tradicionales de procesamiento y análisis de datos no pueden manejarlos. Entra la Ciencia de Datos y la Analítica de Datos.

Dado que Big Data, Data Science y Data Analytics son tecnologías emergentes (todavía están evolucionando), a menudo utilizamos Data Science y Data Analytics indistintamente. La confusión surge principalmente del hecho de que tanto los científicos de datos como los analistas de datos trabajan con Big Data. Aun así, la diferencia entre Analista de Datos y Científico de Datos es muy marcada, lo que alimenta el debate entre Ciencia de Datos y Analítica de Datos.

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