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Análisis de Datos y Ciencia de Datos – ¿Cuál es la diferencia?

El análisis de datos y la ciencia de datos son parecidos pero tienen sus diferencias. En este artículo vamos a definirlos y explicar los puntos más importantes que los diferencian.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y utilizar los datos para extraer información útil y apoyar la toma de decisiones en una organización. El objetivo principal del análisis de datos es identificar patrones y tendencias en los datos, y comunicar los resultados de manera efectiva.

El analista de datos o Data Analyst trabaja con grandes cantidades de datos.

Tareas y responsabilidades clave de un analista de datos

Algunas responsabilidades de un analista de datos son:

  1. Recolectar y organizar datos de diversas fuentes.
  2. Limpiar y preprocesar datos para eliminar errores e inconsistencias.
  3. Analizar datos utilizando técnicas estadísticas y matemáticas.
  4. Crear visualizaciones de datos para comunicar hallazgos.
  5. Interpretar resultados y hacer recomendaciones basadas en los datos.

Habilidades y herramientas utilizadas por analistas de datos

Los analistas de datos utilizan una variedad de habilidades y herramientas, como:

  1. Conocimientos de estadística y matemáticas.
  2. Dominio de herramientas de análisis de datos como Excel, SQL, R o Python.
  3. Habilidades de visualización de datos con herramientas con alguna herramienta de BI como Power BI.
  4. Capacidad para comunicar resultados de manera clara y efectiva.

¿Qué es la ciencia de datos?

Ahora, pasemos a la ciencia de datos. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza técnicas de análisis de datos, estadística y aprendizaje automático para extraer conocimientos y crear modelos predictivos a partir de grandes conjuntos de datos.

La ciencia de datos combina la programación, las matemáticas y la estadística con el conocimiento del negocio como podemos ver en este diagrama de Venn.

Las habilidades de un científico de datos

Tareas y responsabilidades de un científico de datos

Algunas de las responsabilidades de un científico de datos son:

  1. Plantear preguntas y objetivos de investigación basados en problemas empresariales.
  2. Recolectar y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
  3. Crear y evaluar modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones.
  4. Comunicar resultados y hallazgos a diferentes departamentos y colaborar con equipos multidisciplinarios.
El científico de datos o Data Scientist es un experto en datos.

Habilidades y herramientas utilizadas por científicos de datos

Los científicos de datos requieren habilidades más avanzadas y conocimientos técnicos que los analistas de datos. Algunas habilidades y herramientas clave para los científicos de datos incluyen:

  1. Conocimientos avanzados de estadísticas, matemáticas y aprendizaje automático.
  2. Habilidades en lenguajes de programación como Python o R.
  3. Experiencia con bases de datos, almacenes de datos y herramientas de big data.
  4. Habilidades en la creación y gestión de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.

Análisis de datos y ciencia de datos

Ahora que ya conocemos las definiciones y características del análisis de datos y la ciencia de datos, es momento de compararlas y entender sus similitudes y diferencias.

Análisis de datos vs Ciencia de datos

Similitudes y diferencias

Ambos campos, el análisis de datos y la ciencia de datos, se enfocan en extraer información y conocimiento a partir de los datos. En ambos casos, se requiere una base sólida en estadísticas y la habilidad de crear buenas visualizaciones.

La principal diferencia radica en la complejidad de las tareas y en la profundidad del análisis. Mientras que los analistas de datos suelen trabajar con datos estructurados y realizar análisis descriptivos y exploratorios, los científicos de datos trabajan con datos estructurados y no estructurados y aplican técnicas de aprendizaje automático y modelos predictivos avanzados.

Otra diferencia clave es el enfoque en la comunicación de resultados. Los analistas de datos tienden a pasar más tiempo creando visualizaciones y presentando información de manera accesible a los tomadores de decisiones, mientras que los científicos de datos pueden centrarse más en la creación de algoritmos y modelos.

Carreras y oportunidades

Tanto el análisis de datos como la ciencia de datos ofrecen oportunidades de carrera interesantes y en crecimiento. Los analistas de datos pueden trabajar en una amplia gama de industrias, como marketing, finanzas, recursos humanos y operaciones. Los científicos de datos, por otro lado, tienden a ocupar roles más especializados en investigación, desarrollo de productos o soluciones de inteligencia artificial.

La elección entre una carrera en análisis de datos o ciencia de datos dependerá de tus intereses y habilidades. Si prefieres trabajar con datos estructurados y comunicar resultados de manera efectiva, el análisis de datos puede ser una opción adecuada. Por otro lado, si te apasiona la programación, el aprendizaje automático y los desafíos más avanzados, la ciencia de datos podría ser el camino a seguir.

Igualmente, si recién empiezas, en Datademia aconsejamos empezar con el análisis de datos y luego meterte en el mundo de la ciencia de datos.

Conclusión y consejos para elegir el camino correcto

En resumen, aunque el análisis de datos y la ciencia de datos comparten similitudes y se basan en la extracción de conocimiento a partir de los datos, existen diferencias significativas en cuanto a las tareas, responsabilidades y habilidades requeridas.

Al decidir qué camino seguir, es importante considerar tus intereses, habilidades y objetivos profesionales. Ambas carreras ofrecen oportunidades emocionantes y desafiantes.

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2 comentarios en “Análisis de Datos y Ciencia de Datos – ¿Cuál es la diferencia?”

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