Diferencias entre Data Science y Data Analytics
Diferencias entre data science y data analytics
Sabemos que una de las principales confusiones del mundo de los datos está relacionada con los conceptos Ciencia de Datos y Análisis de Datos, ya que son dos áreas profesionales estrechamente vinculadas que, sin embargo, cumplen funciones diferentes.
¿Qué es data science?
La ciencia de datos es una disciplina vinculada a la data. Los científicos de datos son los encargados de transformar la base de datos en información comprensible, de calidad y aprovechable para la toma de acciones empresariales.
La data science incluye múltiples ciencias y actividades como:
- Machine learning
- Deep learning
- Integración de datos
- Desarrollo de algoritmos basados en las matemáticas, etc.
La ciencia de datos se puede dividir en tres subramas:
- La preparación de datos
- La limpieza de datos
- El análisis de datos (data analytics)
¿Qué es data analytics?
El análisis de datos es una vertiente de la ciencia de datos. Un analista de datos es un experto en analizar datos a través de herramientas de análisis y business intelligence.
Un analista de datos puede lograr un sinfín de metas empresariales como:
- Mejorar la eficiencia operativa
- Identificar oportunidades de negocio
- Hallar ineficiencias en la productividad
- Optimizar la experiencia de cliente
- Optimar el modelo de negocio, etc.
Diferencias entre un data scientist y un data analyst
El científico de datos transformará los datos en archivos que contienen información, el analista de datos transformará los datos en información y la información en insights de negocio que influenciarán en la toma de decisiones estratégicas por parte de los directivos del negocio.
La ciencia de datos plantea preguntas y el análisis de datos se encarga de responderlas.
Tareas y competencias de data science:
- Tratamiento, transformación y limpieza de datos
- Descubrimiento de problemas, anomalías y/o tendencias
- Análisis predictivo / forecasting
- Data mining (minería de datos)
- Desarrollo de algoritmos
- Desarrollo de modelos de machine learning y deep learning
- Presentación de resultados, planteamiento de preguntas y análisis ad hoc
Tareas y competencias de data analytics:
- Resolver problemas de negocio e ineficiencias en la actividad empresarial
- Analizar la información que contienen los datos para la obtención de insights empresariales
- Asegurar la calidad y fiabilidad de los datos (data quality)
- Rastreo y mapeo de la ruta de los datos
- Cálculo de métricas e indicadores (análisis estadístico)
- Dar respuesta a preguntas específicas
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