¿Cuál es la diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos?

05-Mar-2022

Las empresas buscan grandes ganancias y crecimiento con la ayuda de la comprensión que se adquiere de los datos disponibles en la organización. Esta es la razón principal por la que hay un gran aumento en la cantidad de oportunidades laborales para científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos en todas las organizaciones.

Los datos se han convertido en el elemento más importante de toda organización. Data Science, que es útil para analizar conjuntos de datos en bruto y no estructurados para encontrar información aplicable. Este campo se enfoca principalmente en encontrar respuestas a preguntas que la empresa no sabe. Los científicos de datos utilizan múltiples métodos y herramientas para obtener las respuestas.

Data Analytics procesa los conjuntos de datos disponibles y realiza diferentes análisis estadísticos para obtener información aplicable de ellos. Se enfoca principalmente en resolver los problemas comerciales actuales a partir de los datos disponibles al presentar la información en un formato visual que se vuelve fácil de entender para cada individuo. Además de eso, el análisis de datos analiza la aparición de resultados que pueden ofrecer mejoras inmediatas.

Tanto Data Science como Data Analytics tienen una gran demanda en el mercado. Incluso si lo mira desde el punto de vista del alcance o el salario, ambos son excelentes opciones.

analitica de datos vs ciencia de datos

La ciencia de datos y el análisis de datos trabajan con Big Data, cada uno con un enfoque diferente. Data Science es un paraguas que rodea a Data Analytics. La ciencia de datos es una excelente combinación de muchas disciplinas, como matemáticas, estadísticas, informática y aprendizaje automático.

Se necesitan conceptos como la minería de datos, la inferencia de datos, el modelado predictivo y el desarrollo de algoritmos de ML para obtener patrones de conjuntos de datos complejos y convertirlos en estrategias comerciales procesables. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa de las estadísticas, las matemáticas y el análisis estadístico.

Data Science descubre preguntas nuevas y únicas que pueden impulsar la innovación empresarial. Por el contrario, el análisis de datos tiene como objetivo principal encontrar soluciones a estas preguntas y analizar cómo se pueden ejecutar dentro de una organización para fomentar la innovación basada en datos.

Data Science vs Data Analytics en términos de roles de trabajo.

Los científicos de datos y los analistas de datos usan sus datos de diferentes maneras. Los científicos de datos toman una combinación de técnicas matemáticas, estadísticas y de aprendizaje automático para limpiar, procesar e interpretar datos para extraer la percepción de ellos. Crean procesos de modelado de datos avanzados utilizando prototipos, modelos predictivos y análisis personalizados.

Ambos roles logran diferentes grados de recopilación, limpieza y análisis de datos para obtener información procesable para la toma de decisiones basada en datos. Por lo tanto, las responsabilidades principales de los científicos de datos y los analistas de datos a menudo se superponen.

analitica de datos vs ciencia de datos