Análisis de datos frente a ciencia de datos: comparación
Publicado: 2020-03-17Los términos ciencia de datos y análisis de datos no son desconocidos para las personas que trabajan en el campo de la tecnología. De hecho, estos dos términos parecen iguales y la mayoría de la gente los usa como sinónimos. Sin embargo, una gran proporción de personas no es consciente de que en realidad existe una diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos .
Es pertinente que las personas cuyo trabajo gira en torno a estos términos o las industrias de la información y la tecnología, deben saber cómo utilizar estos términos en los contextos apropiados. La razón de esto es bastante simple: el uso correcto de estos términos tiene un impacto significativo en la gestión y la productividad de una empresa, especialmente en el mundo actual que depende rápidamente de los datos.
Habiendo aclarado por qué es necesaria la disparidad entre la ciencia de datos y el análisis de datos , la parte restante de este artículo lo iluminará sobre el concepto respectivo de estos dos términos y la principal diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos.
- Definición de ciencia de datos
- Definición de análisis de datos
- Diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos
¿Qué es la ciencia de datos?
El concepto de ciencia de datos es sin duda muy amplio. Simplemente se refiere a los diversos medios y procesos mediante los cuales se obtiene la información para propósitos específicos. El concepto involucra ramas de la ciencia de las matemáticas y la estadística, entre otros modelos que se emplean en la evaluación y análisis de datos. Por lo tanto, en resumen, cualquier forma de modelo o herramienta que se utilice en la derivación, el procesamiento o el análisis de datos e información puede clasificarse en el ámbito más amplio.
La ciencia de datos es un tema muy interesante que explora datos desconocidos para estudiar, comprender o desarrollar patrones útiles para el crecimiento de un negocio. No se trata solo de las preguntas, sino de trascender a descubrimientos perspicaces mediante la exploración de innovaciones más recientes que hasta ahora habían pasado desapercibidas en un dato en particular.
(Lea también: ¿Qué es la ciencia de datos? Todo lo que necesita saber)
¿Qué es el análisis de datos?
En lenguaje sencillo, el análisis de datos es simplemente una rama del concepto más amplio de ciencia de datos. Tiene vínculos estrechos con el concepto de ciencia de datos, pero sin embargo es más específico y limitado. El trabajo de los analistas de datos es centrarse en objetivos específicos y deliberados al analizar los datos. Realmente, es simplemente más concentrado y enfocado.
El análisis de datos implica una investigación de una hipótesis con el objetivo principal de descubrir información que respaldaría y haría crecer un negocio en un área en particular. Los analistas de datos tienen que ver con las estrategias que afectarán a una organización para materializar sus objetivos.
( Lea también: El gran alboroto que rodea a Big Data Analytics)
Diferencias entre ciencia de datos y análisis de datos
A diferencia del análisis de datos, que implica analizar un resultado hipotético, la ciencia de datos se centra en evaluar y manipular los resultados para un propósito futuro. La diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos se discutirá bajo 7 paraguas a continuación:
Alcance
La ciencia de datos tiene un alcance mucho más amplio en comparación con el análisis de datos. El alcance implica la creación de preguntas relacionadas con una fuente de datos.
El alcance del análisis de datos es limitado. De hecho, se puede clasificar bajo el paraguas de la ciencia de datos. No implica habilidades altamente técnicas.
Meta
Los científicos de datos prosperan para evaluar los patrones de datos pasados con el fin de proyectar perspectivas y expectativas futuras.
Por otro lado, el objetivo principal del análisis de datos es realizar consultas significativas sobre detalles que inicialmente están ocultos, para desentrañarlos y transformarlos en información ejecutable que sea potencialmente practicable. Aquí, los analistas de datos trabajan para proporcionar respuestas a la serie de preguntas preexistentes.
campos principales
Los campos más destacados involucrados en la ciencia de datos son el aprendizaje automático, el análisis corporativo, la ingeniería de motores de búsqueda y la inteligencia artificial.
Análisis de datos: los campos principales aquí básicamente incluyen varias industrias con una necesidad urgente de datos, algunos de los campos son; agencias de viajes, compañías de juegos, proveedores de atención médica y algunos otros. El campo de los analistas de datos consiste en analistas de operaciones, analistas de ventas, analistas de bases de datos, analistas de precios, analistas de investigación de mercado, analistas de tácticas internacionales y analistas de marketing y publicidad.
Conjunto de habilidades
La ciencia de datos requiere conocimiento en el siguiente conjunto de habilidades: matemáticas, estadísticas y piratería. Implica una base de conocimientos para calcular el resumen. Un científico de datos tendría una buena base en programación, con un conocimiento confiable de Python, Scale, R, SAS, codificación de bases de datos SQL, aprendizaje automático y otras múltiples habilidades analíticas que demuestran la capacidad de analizar datos no estructurados de diferentes fuentes.
Análisis de datos: un analista de datos debe tener las habilidades para realizar una investigación profunda de los datos y demostrar una buena comprensión de las matemáticas y las estadísticas, PIG/HIVE, Python y R, y la manipulación de datos.
Exploración
Los científicos de datos exploran métodos de modelado(1), algoritmos creativos y diseño de datos para descubrir la información necesaria que sería útil para resolver los problemas de una empresa u organización.
En la otra cara de la moneda, los analistas de datos exploran los sistemas de datos y las bases de datos para encontrar soluciones innovadoras que impulsen el negocio.
Uso de grandes datos
Data Science está involucrada en la recopilación, recuperación, evaluación y procesamiento de grandes cantidades de datos, conocidos colectivamente como big data. Los científicos de datos evalúan big data para modelar y producir análisis personalizados, algoritmos y otros modelos de datos.
Los analistas de datos también evalúan big data. Sin embargo, su evaluación está dirigida a desarrollar presentaciones visuales que permitan a una organización tomar mejores decisiones tácticas.
Intereses
Los intereses de los científicos de datos varían ligeramente de los de los analistas de datos. El interés de un científico de datos generalmente estaría en la evaluación estadística
Por otro lado, los intereses de un analista de datos generalmente tienden a alinearse con el amor por los números, el análisis integral y, por supuesto, el gusto por la industria empresarial.
Pensamientos finales
En conclusión, la ciencia de datos es solo una incorporación de varias disciplinas diferentes que incluyen análisis de datos, aprendizaje automático, ingeniería de datos, análisis predictivo, inteligencia artificial, análisis corporativo e ingeniería de software, entre otros.
Una información importante a tener en cuenta es que la ciencia de datos y el análisis de datos son muy demandados en la industria empresarial actual. Trabajan de la mano; complementando y consolidando los esfuerzos de cada uno para dar un resultado deseado.
La ciencia de datos frente al análisis de datos son campos muy importantes que se están explorando actualmente para crear un futuro mejor en el que la utilización de datos sea óptimamente eficiente. Por lo tanto, el conocimiento en cualquier área puede ayudarlo a establecer una carrera lucrativa para usted.
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