Diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos

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El análisis de datos y la ciencia de datos son carreras prósperas. 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 es importante la codificación, sino que también deben tener una sólida comprensión de las matemáticas, los algoritmos, las estructuras de datos y los lenguajes de programación.

Análisis de datos versus ciencia de datos

La principal diferencia entre Data Analytics y Data Science es que Data Analytics tiene el conjunto de habilidades para herramientas de BI y estadísticas intermedias. Por otro lado, Data Science tiene la capacidad de modelado de datos y análisis predictivo. Una persona de análisis de datos definitivamente debe adaptarse a la visualización de datos. Mientras que una persona de ciencia de datos debe adaptarse al aprendizaje automático y la disputa 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 descriptivo, prescriptivo, predictivo y de diagnóstico. Cada tipo tiene un propósito específico y depende de la pregunta que debe responder un analista de datos.

La ciencia de datos es un campo de estudio que incluye habilidades de programación, estadísticas, experiencia y conocimientos matemáticos 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 funciones de ciencia de datos incluyen columnas de funciones flexibles, entrenamiento de redes paralelas, componentes en capas y registrador de eventos.

Tabla comparativa entre análisis de datos y ciencia de datos

Parámetros de comparación Análisis de datos Ciencia de los datos
Conjunto de habilidades Herramientas de BI y estadísticas intermedias. Modelado de datos y análisis predictivo.
metas Utiliza la información existente para descubrir datos procesables. Descubra nuevos problemas para impulsar la innovación.
alcanzar micro macro
Áreas de aplicación Se aplica en los sectores del juego y los viajes. Se aplica en búsquedas en internet y anuncios digitales.
idiomas Tableau Public y Apache Spark. Python y SQL.

¿Qué es el análisis de datos?

Ayuda a las organizaciones e individuos a comprender los datos. Por lo general, analizan datos sin procesar en busca de tendencias y conocimientos. Algunas de las habilidades clave 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.

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Luego interactúe con los datos utilizando un lenguaje de consulta estructurado. Únase a una clase de Excel y mejore sus habilidades de Excel. Y el paso final es hacer un repaso de álgebra lineal o estadística. La codificación no es una parte necesaria del análisis de datos. No deben codificar 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 en puestos junior.

Aunque no requiere mucha codificación, es un trabajo estresante. Hay varias razones disponibles, pero la que encabeza la lista es el gran volumen de trabajo. Lo siguiente es la solicitud de trabajo de los niveles gerenciales y de varias fuentes. Las personas pueden aprender los fundamentos del análisis de datos por su cuenta. Pero sería bueno si tuviera un título para poder desarrollar habilidades y redes con profesionales en ese campo específico.

¿Qué es la ciencia de datos?

Los científicos de datos examinan qué pregunta debe responderse y dónde encontrar 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 a casi todas las ocupaciones.

Algunas de las ventajas de la ciencia de datos para su negocio son aumentar la predictibilidad del negocio, 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. . Son la reciente generación de expertos en ascenso, que aprueban la necesidad hoy. Un científico de datos puede ayudar a identificar grupos clave con precisión.

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Se utiliza en diversas industrias, como las finanzas, el transporte, la educación, la banca, la fabricación y el comercio electrónico. Esto conduce a una serie de aplicaciones de ciencia de datos relacionadas con este campo. Los expertos dicen que los datos son el petróleo del futuro y el análisis es el motor. Dentro de unos años, tendrá una gran demanda y el crecimiento será más rápido. Es trabajo futuro ya que es uno de los campos prósperos en todo tipo de industrias. Para las personas que desean ingresar al campo de la investigación, Data Scient es la opción perfecta para ellos.

Diferencias clave entre el análisis de datos y la ciencia de datos

  1. 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.
  2. 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.
  3. El análisis de datos se aplica en las industrias de juegos y viajes. Por otro lado, la ciencia de datos se aplica en búsquedas en Internet y anuncios digitales.
  4. Los lenguajes utilizados en el análisis de datos son Tableau Public y Apache Spark. Por otro lado, el lenguaje utilizado para la ciencia de datos en Python y SQL.
  5. El propósito 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.

Conclusión

Tanto el análisis de datos como la ciencia de datos son buenas opciones profesionales. Tiene mucho con lo que lidiar en los próximos años. Además, estos trabajos son muy exigentes y requieren buenas habilidades para resolver problemas. Porque puede convertirse en un trabajo estresante si no se cuidan las cosas. Debe tener sólidas habilidades analíticas si va a elegir el análisis de datos en lugar de las habilidades de codificación.

En conclusión, tienen tendencias similares, pero la forma de estudiar y todo es diferente. Las personas pueden aprender estos fundamentos en línea utilizando muchas plataformas de aprendizaje electrónico. Pero para convertirse en profesionales, deben tomar cursos separados para tener éxito. Incluso los trabajos de nivel de entrada están bien pagados para las personas que se gradúan en estos campos.

Referencias

  1. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
  2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/

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