Data Science Vs Data Analytics: diferencia entre Data Science y Data Analytics

El auge de Big Data ha traído consigo otras dos palabras de moda en la industria, Data Science y Data Analytics. Hoy en día, todo el mundo contribuye al crecimiento masivo de datos en volúmenes colosales, de ahí el nombre Big Data. El Foro Económico Mundial afirma que para fines de 2020, la generación diaria de datos globales alcanzará los 44 zettabytes. ¡Para 2025, este número alcanzará los 463 exabytes de datos!

Big Data incluye todo: mensajes de texto, correos electrónicos, tweets, búsquedas de usuarios (en motores de búsqueda), conversaciones en redes sociales, datos generados por IoT y dispositivos conectados, básicamente, todo lo que hacemos en línea. Los datos generados todos los días a través del mundo digital son tan vastos y complejos que los sistemas tradicionales de procesamiento y análisis de datos no pueden manejarlos. Ingrese a la ciencia de datos y al análisis de datos.

Dado que Big Data, Data Science y Data Analytics son tecnologías emergentes (todavía están evolucionando), a menudo usamos Data Science y Data Analytics indistintamente. La confusión surge principalmente del hecho de que tanto los científicos de datos como los analistas de datos trabajan con Big Data. Aun así, la diferencia entre el analista de datos y el científico de datos es marcada, lo que alimenta el debate entre la ciencia de datos y el análisis de datos.

En este artículo, abordaremos el debate entre la ciencia de datos y el análisis de datos, centrándonos en la diferencia entre el analista de datos y el científico de datos.

Data Science vs. Data Analytics: dos caras de la misma moneda

Data Science y Data Analytics se ocupan de Big Data, cada uno con un enfoque único. Data Science es un paraguas que abarca Data Analytics. La ciencia de datos es una combinación de múltiples disciplinas: matemáticas, estadística, informática, ciencia de la información, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Incluye conceptos como minería de datos, inferencia de datos, modelado predictivo y desarrollo de algoritmos de ML, para extraer patrones de conjuntos de datos complejos y transformarlos en estrategias comerciales procesables. Por otro lado, el análisis de datos se ocupa principalmente de las estadísticas, las matemáticas y el análisis estadístico.

Mientras que Data Science se enfoca en encontrar correlaciones significativas entre grandes conjuntos de datos, Data Analytics está diseñado para descubrir los detalles de los conocimientos extraídos. En otras palabras, Data Analytics es una rama de Data Science que se enfoca en respuestas más específicas a las preguntas que plantea Data Science.

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

Ciencia de datos frente a análisis de datos: roles laborales de científico de datos y analista de datos

Los científicos de datos y los analistas de datos utilizan los datos de diferentes maneras. Los científicos de datos utilizan una combinación de técnicas matemáticas, estadísticas y de aprendizaje automático para limpiar, procesar e interpretar datos para extraer información de ellos. Diseñan procesos de modelado de datos avanzados utilizando prototipos, algoritmos de ML, modelos predictivos y análisis personalizados.

Mientras que los analistas de datos examinan conjuntos de datos para identificar tendencias y sacar conclusiones, los analistas de datos recopilan grandes volúmenes de datos, los organizan y analizan para identificar patrones relevantes. Una vez finalizada la parte del análisis, se esfuerzan por presentar sus hallazgos a través de métodos de visualización de datos como cuadros, gráficos, etc. Por lo tanto, los analistas de datos transforman los conocimientos complejos en un lenguaje comercial que los miembros técnicos y no técnicos de una organización pueden entender. .

Ambos roles realizan diversos 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 de los científicos de datos y los analistas de datos a menudo se superponen.

Responsabilidades de los científicos de datos

• Para procesar, limpiar y validar la integridad de los datos.
• Para realizar análisis exploratorios de datos en grandes conjuntos de datos.
• Para realizar minería de datos mediante la creación de canalizaciones ETL.
• Para realizar análisis estadísticos utilizando algoritmos de ML como regresión logística, KNN, Random Forest, Decision Trees, etc.
• Para escribir código para la automatización y crear bibliotecas ML ingeniosas.
• Para obtener información comercial utilizando herramientas y algoritmos de ML.
• Identificar nuevas tendencias en los datos para hacer predicciones de negocio.

Responsabilidades de los analistas de datos

• Recoger e interpretar datos.
• Para identificar patrones relevantes en un conjunto de datos.
• Para realizar consultas de datos mediante SQL.
• Experimentar con diferentes herramientas analíticas como análisis predictivo, análisis prescriptivo, análisis descriptivo y análisis de diagnóstico.
• Utilizar herramientas de visualización de datos como Tableau, IBM Cognos Analytics, etc., para presentar la información extraída.

Leer: Carrera en ciencia de datos

Ciencia de datos frente a análisis de datos: habilidades básicas

Los científicos de datos deben ser competentes en matemáticas y estadísticas y experiencia en programación (Python, R, SQL), modelado predictivo y aprendizaje automático. Los analistas de datos deben ser expertos en extracción de datos, modelado de datos, almacenamiento de datos, análisis de datos, análisis estadístico y gestión y visualización de bases de datos. Los científicos de datos y los analistas de datos deben ser excelentes solucionadores de problemas y pensadores críticos.

Un analista de datos debe ser:

• Bien versado en Excel y base de datos SQL.
• Competente en el uso de herramientas como SAS, Tableau, Power BI, por nombrar algunas.
• Competente en programación R o Python.
• Experto en visualización de datos.

Un científico de datos debe ser:

• Bien versado en Probabilidad y Estadística y Cálculo Multivariante y Álgebra Lineal.
• Competente en programación en R, Python, Java, Scala, Julia, SQL y MATLAB.
• Experto en gestión de bases de datos, gestión de datos y aprendizaje automático.
• Experiencia en el uso de plataformas Big Data como Apache Spark, Hadoop, etc.

Pago: Habilidades de ciencia de datos

Ciencia de datos frente a análisis de datos: perspectiva profesional

La trayectoria profesional de Data Science y Data Analytics es bastante similar. Los aspirantes a la ciencia de datos deben tener una base educativa sólida en informática, ingeniería de software o ciencia de datos. Del mismo modo, los analistas de datos pueden obtener una licenciatura en informática, tecnología de la información, matemáticas o estadística.

Ciencia de datos frente a análisis de datos: ¿cuál es el adecuado para usted?

Por lo general, los científicos de datos son mucho más técnicos y requieren una mentalidad matemática, y los analistas de datos adoptan un enfoque estadístico y analítico. Desde una perspectiva profesional, el papel de un analista de datos es más una posición de nivel de entrada. Los aspirantes con una sólida formación en estadística y programación pueden obtener puestos de analista de datos en las empresas.

Por lo general, al contratar analistas de datos, los reclutadores prefieren candidatos que tengan de 2 a 5 años de experiencia en la industria. Por el contrario, los científicos de datos son expertos experimentados con más de diez años de experiencia.

Cuando se habla del salario, tanto Data Science como Data Analytics pagan extremadamente bien. El salario promedio de los científicos de datos en India oscila entre Rs. 8,13,500 - 9,00,000 , mientras que el de un analista de datos es Rs. 4,24,400 – 5,04,000 . Y la mejor parte de elegir desarrollar una carrera en ciencia de datos o análisis de datos es que su trayectoria profesional es positiva y se amplía continuamente. Lea más sobre el salario del científico de datos en India.

Estas son las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos. Para concluir, a pesar de que la ciencia de datos y el análisis de datos siguen líneas similares, aquí hay una parte justa de las diferencias entre los roles de trabajo de analista de datos y científico de datos. Y la elección entre estos dos depende en gran medida de sus intereses y objetivos profesionales.

Si tiene curiosidad por aprender ciencia de datos para estar al frente de los avances tecnológicos vertiginosos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de upGrad & IIIT-B.