El análisis de datos y la ciencia de datos son carreras florecientes. Ambos usan datos para analizar y realizar muchas tareas computacionales.
Data Analytics no se enfoca mucho en la parte de codificación, pero la codificación es esencial cuando se trata de ciencia de datos.
No solo la codificación es importante, sino que también deben tener un fuerte dominio de las matemáticas, los algoritmos, las estructuras de datos y los lenguajes de programación.
Puntos clave
- Data Analytics se enfoca en procesar y analizar datos para extraer información, mientras que Data Science involucra todo el ciclo de vida de los datos, incluida la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos.
- Data Science utiliza algoritmos avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones.
- Los analistas de datos tienen experiencia en visualización de datos y análisis estadístico, mientras que los científicos de datos requieren un conjunto de habilidades más amplio, que incluye programación y aprendizaje automático.
Análisis de datos frente a ciencia de datos
El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para descubrir información útil, sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Ciencia de los datos Abarca una gama más amplia de técnicas y herramientas para extraer información y construir modelos a partir de datos.
El análisis de datos se utiliza para analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información. Utilizan diferentes herramientas y técnicas para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones.
Hay muchos tipos de análisis de datos disponibles llamados análisis descriptivos, prescriptivos, predictivos y de diagnóstico. Cada tipo tiene un propósito específico, y depende de la pregunta que un analista de datos tenga que responder.
La ciencia de datos es un campo de estudio que incluye habilidades de programación, estadísticas, experiencia y conocimiento de las matemáticas para obtener información de los datos.
Es un campo de estudio que combina estadísticas y matemáticas para obtener información significativa a partir de los datos. Proporciona un gran complejo de datos.
Algunas de las características de la ciencia de datos incluyen columnas de características flexibles, entrenamiento de redes paralelas, componentes en capas y registro de eventos.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Data Analytics | Data science |
|---|---|---|
| Conjunto de habilidades | Herramientas de BI y estadísticas intermedias. | Modelado de datos y análisis predictivo. |
| Goals | Utiliza la información existente para descubrir datos procesables. | Descubre nuevas preguntas para impulsar la innovación. |
| Lo que hacemos | Micro | Macro |
| Las áreas de aplicación | Se aplica en los sectores del juego y los viajes. | Se aplica en la investigación de Internet y anuncios digitales. |
| Idiomas | Tableau Public y Apache Spark. | Python y SQL. |
¿Qué es el análisis de datos?
Ayuda a las organizaciones y a las personas a dar sentido a los datos. Analizan datos sin procesar en busca de tendencias y conocimientos.
Algunas de las principales habilidades que debe tener un analista de datos son la visualización de datos, Matlab, python, aprendizaje automático, limpieza de datos, lenguaje R, SQL y NoSQL, álgebra lineal y cálculo.
Aprender análisis de datos no se convertirá en un desafío si comienza con la práctica correcta. Comience por aprender los conceptos básicos de la programación en R.
Luego interactúe con los datos utilizando un lenguaje de consulta estructurado. Únase a una clase de Excel y actualice sus habilidades de Excel. Y el paso final es obtener un repaso en álgebra lineal o estadística. La codificación no es una parte necesaria del análisis de datos.
No se espera que codifiquen en sus funciones diarias. Las funciones simples de análisis de datos como Google Analytics no requieren escribir código. Es una muy buena carrera. Las personas también pueden esperar una buena cantidad de salario incluso en puestos junior.
Aunque no requiere mucha codificación, es un trabajo estresante. Hay múltiples razones disponibles, pero lo que ocupa un lugar destacado en la lista es el gran volumen de trabajo.
Lo siguiente es la solicitud de trabajo de los niveles de gestión y múltiples fuentes. Las personas pueden aprender los fundamentos del análisis de datos por su cuenta.
Pero sería bueno si tiene un título para que pueda desarrollar habilidades y redes con profesionales en ese campo en particular.
¿Qué es la ciencia de datos?
Los científicos de datos examinan qué pregunta debe responderse y el lugar para encontrar los datos relacionados. Es un campo interdisciplinario. Usan habilidades analíticas.
Es un dominio donde se utilizan estrategias analíticas avanzadas. Utiliza principios científicos para extraer conocimiento valioso.
Utiliza los datos recopilados para la toma de decisiones comerciales, planes estratégicos y diferentes beneficios. Es uno de los dominios emergentes de la ciencia ya que su playa se ha extendido en casi todas las ocupaciones.
Algunas de las ventajas de la ciencia de datos para su empresa son una mayor predictibilidad comercial, ayudar a interpretar datos complejos, brindar inteligencia en tiempo real, mejorar la seguridad de los datos, favorecer la era del marketing y las ventas, estimular el proceso de toma de decisiones y personalizar la experiencia del cliente.
Ellos son la nueva generación creciente de especialistas, aprobando en necesidad hoy. Un científico de datos puede ayudar con la identificación de grupos clave con exactitud.
Se utiliza en diversas industrias como las finanzas, el transporte, la educación, la banca, la fabricación y el comercio electrónico. Esto conduce a varias aplicaciones de ciencia de datos relacionadas con ese campo.
Los expertos dicen que los datos son el petróleo del futuro y el análisis es el motor. Dentro de algunos años, tendrá una gran demanda y el crecimiento será más rápido.
Es un trabajo de futuro ya que es uno de los campos prósperos en todo tipo de industrias. Para las personas que quieren ir al campo de la investigación, la ciencia de datos es la opción perfecta para ellos.
Principales diferencias entre el análisis de datos y la ciencia de datos
- Una persona de análisis de datos debe adaptarse a la visualización de datos. Por otro lado, una persona de ciencia de datos debe adaptarse a la gestión de bases de datos, el aprendizaje automático y la disputa de datos.
- La responsabilidad de un analista de datos es recopilar e interpretar datos. Por otro lado, las responsabilidades de un científico de datos son procesar, validar y limpiar la integridad de los datos.
- El análisis de datos se aplica en los sectores de juegos y viajes. Por otro lado, la ciencia de datos se aplica en la investigación de Internet y los anuncios digitales.
- Los lenguajes utilizados en el análisis de datos son Cuadro Público y Apache Spark. Por otro lado, el lenguaje utilizado para la ciencia de datos en Python y SQL.
- El objetivo del análisis de datos es utilizar la información existente para descubrir datos procesables. Por otro lado, el objetivo de la ciencia de datos es descubrir nuevas preguntas para impulsar la innovación.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Última actualización: 20 julio, 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
