Data Science vs. Data Analytics

Data Analytics y Data Science…

son profesiones que las empresas solicitan para lograr recopilar conocimientos fundamentales y mejorar el rendimiento empresarial para crecer en el mercado. Pero, ¿quién obtendrá conocimientos? ¿Quién procesará todos los datos recopilados? Todo lo hace un analista de datos o un científico de datos. Estos son los dos puestos de trabajo más populares en esta área, ya que las empresas de todo el mundo buscan aprovechar al máximo los datos. La ciencia de datos y el análisis de datos es una mezcla de términos que se entrelazan y se superponen entre sí, pero que siguen siendo bastante diferentes.

Muchos de los que comienzan una carrera en análisis de datos o ciencia de datos a menudo se sienten confundidos y no están seguros de cuál es la carrera profesional adecuada para ellos. La decisión dependería de cuáles sean sus objetivos profesionales, así como de sus habilidades y competencias.

Para dar una visión clara de estas dos trayectorias profesionales, en este artículo comprenderemos mucho mejor la diferencia entre las dos disciplinas.

¿Qué es el Data Science?

El Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos. Es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos como las matemáticas, las estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos.

En inteligencia artificial y aprendizaje automático, el científico de datos tiene un gran papel a desempeñar puesto que el conocimiento del aprendizaje automático es imprescindible y el machine learning o aprendizaje automático es el desarrollo más impresionante en el mundo de la tecnología. Un científico de datos requiere saber qué método de aprendizaje automático le ayudará exactamente y cómo aplicarlo sin la necesidad de saber cómo funciona ese método.

¿Qué es el Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Revela las tendencias y métricas. Usan la información para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial.

Para verificar y refutar teorías o modelos existentes. También se usa en muchas industrias para permitir que las organizaciones tomen mejores decisiones.

Diferencias entre ambos conceptos

El análisis de datos implica responder preguntas para una mejor toma de decisiones comerciales utilizando información existente, centrándose en áreas específicas con objetivos específicos. Por otro lado, la ciencia de datos se enfoca en descubrir nuevas preguntas que quizás no te hayas dado cuenta de que necesitaban una respuesta para lograr impulsar la innovación. A diferencia del análisis de datos, que implica verificar una hipótesis, la ciencia de datos intenta construir conexiones y da forma a las preguntas para responderlas en el futuro. El análisis de datos es más específico y concentrado que la ciencia de datos.

Además, el análisis de datos se centra más en ver los datos históricos en contexto, mientras que la ciencia de datos se centra más en el machine learning y en el modelo predictivo. La ciencia de datos es una combinación multidisciplinaria que implica el desarrollo de algoritmos, la inferencia de datos y el modelo predictivo para resolver problemas empresariales analíticamente complejos. Por otro lado, el análisis de datos involucra algunas ramas diferentes de estadísticas y análisis más amplios.

Diferencias según sus labores profesionales

  • Responsabilidades de un Data Scientist:
    • Limpieza y procesamiento de datos.
    • Predicción del problema de negocios. Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
    • Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
    • Encontrare nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
    • Data Mining utilizando métodos de última generación.
    • Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.

 

  • Responsabilidades de un Data Analyst:
    • Identificación de cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos.
    • Resolver problemas de negocios.
    • Mapear y rastrear los datos.
    • Coordinación con los ingenieros para recopilar nuevos datos.
    • Realizar un análisis estadístico de datos comerciales.
    • Documentar los tipos y la estructura de los datos comerciales.

 

En conclusión, un analista de datos se centra en labores más concretas y de menor calado y un Data Scientist, en cambio, tiene más responsabilidades y conocimientos más variados.

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