La ciencia de datos y el análisis de datos son dos conceptos que normalmente convergen entre sí y a menudo se usan indistintamente. Aunque pueden parecer conceptos similares, existen diferencias importantes entre ambos.
Un proverbio popular en la industria dice:
Si la ciencia de datos es un hogar para todos los métodos y herramientas, la analítica de datos es una pequeña habitación en esa casa.
En palabras más simples, la ciencia de datos se considera un término general y el análisis de datos es uno de los muchos campos que existen dentro de este paraguas. A lo largo de este blog, te guiaremos a través de todo lo relacionado con la ciencia de datos frente al análisis de datos.
Ciencia de datos vs análisis de datos:
Antes de profundizar en las diferencias entre ambos, veamos qué significa cada uno de estos términos:
¿Qué es la ciencia de datos?
Es un término que comprende una multitud de disciplinas. Incluye análisis de datos, análisis empresarial, ingeniería de datos, arquitectura de datos y otros. Lo que hace la ciencia de datos es extraer información sin procesar, extremadamente valiosa y útil para estudiarla y comprender el futuro.
Además de esto, saca a la luz nuevas preguntas que pueden no haber sido abordadas anteriormente. ¿Por qué se hace esto? Entre otras cosas, ayuda a dirigir todo tipo de innovación. La programación, las matemáticas y la estadística se utilizan para obtener información significativa y valiosa de todos los datos estructurados o no, que estén disponibles.
¿Qué es el análisis de datos?
En la analítica de datos, se procesa la información existente seguida de un análisis estadístico de la misma. Los profesionales en el campo obtienen la información, la procesan y luego la organizan para divulgar información procesable para diversos temas. Los conocimientos y conclusiones recopilados por los analistas de datos permiten a las organizaciones tomar decisiones. Estos conocimientos ayudan a desarrollar resultados instantáneos e inmediatos.
Un analista de datos convierte grandes cantidades de cifras que existen en forma de datos a un lenguaje fácilmente comprensible para la toma de decisiones.
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Diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos
Ahora que hemos establecido lo que significan los dos términos, veamos sus diferencias.
Ciencia de datos
La ciencia de datos como campo tiene muchos alcances. Como científico de datos, necesitas comprender los negocios, poseer habilidades de visualización de datos y convertir conocimientos en una narrativa comercial convincente. También es relevante que seas curioso, porque es necesario utilizar numerosas fuentes desconectadas para extraer y examinar datos. Es necesario utilizar algoritmos de aprendizaje automático para recopilar información que ayude a las empresas a alcanzar sus objetivos. Tener amplios conocimientos de programación es extremadamente importante en este campo. Entre todos los lenguajes de programación, Python es el más utilizado. A esto le siguen otros como C++, Java y muchos más.
Análisis de datos
A diferencia de la ciencia de datos, el alcance del análisis de datos es menor en comparación. Además, no se requiere que estos profesionales tengan un sentido y comprensión de los negocios o incluso habilidades avanzadas de visualización. En lugar de múltiples fuentes para explorar los datos, utilizan solo una: el sistema CRM. En la analítica de datos, el análisis de datos proporciona respuestas clave. A diferencia de la ciencia de datos, este campo no utiliza el aprendizaje automático en el proceso de análisis y recopilación de información. Pero dicho esto, los analistas de datos deben tener habilidades básicas de programación junto con conocimientos de lenguajes como R y Python.
Habilidades requeridas
A continuación, se presentan las habilidades que todo profesional en estos campos debe tener:
Ciencia de datos
– Además de Python, hay otros lenguajes de programación importantes para identificar como: R, SQL, Javascript y Pig.
– Experiencia en almacenamiento y minería de datos, así como herramientas y tecnología estadística.
– Conocimiento de servicios web como Hadoop, Spark, S3, machine learning, visualización de datos y storytelling.
Análisis de datos
– Con el fin de consultar, limpiar o incluso comprender los datos, es imprescindible tener conocimientos de SQL o Excel.
– Los analistas de datos deben tener conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, SQL, HTML y JavaScript.
– Para el modelado de datos, deben saber utilizar Excel como herramienta y técnica.
– Se requiere experiencia con herramientas básicas de visualización de datos como Tableau.
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