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Data Science, Data Analytics y Data Engineering – Diferencias

¿Has oído hablar de Data Science, Data Analytics y Data Engineering y quieres saber que realmente significan?

En este artículo te explicaremos lo que significa y las diferencias entre cada uno de ellos.

Data Analytics

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics o analítica de datos es el proceso de investigar los datos para descubrir insights y tomar decisiones de negocio. Esto implica usar diferentes herramientas para recopilar, limpiar y analizar datos de diversas fuentes, con el objetivo de encontrar patrones y tendencias que puedan ayudar a las organizaciones a mejorar su negocio. Es un campo con mucho crecimiento y la demanda de analistas de datos en el mundo laboral está subiendo.

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¿Por qué es tan importante el Data Analytics en los negocios?

En los negocios modernos, la analítica de datos desempeña un papel fundamental a la hora de ayudar a las organizaciones a conocer mejor sus datos y utilizarlos para tomar decisiones en su negocio. Por ejemplo, los analistas de datos pueden utilizar herramientas de visualización de datos para ayudar a visualizar e interpretar los datos, o utilizar el análisis estadístico para identificar tendencias y patrones en los datos. Aplicando estas técnicas, los analistas de datos pueden ayudar a las organizaciones a mejorar sus operaciones, tomar mejores decisiones y crecer el negocio.

¿Qué herramientas se utilizan en Data Analytics?

Las herramientas que suelen utilizar los analistas de datos son por ejemplo SQL, Excel o algún programa de BI como Power BI, QlikSense o Tableau.

Herramientas data analyst
Herramientas imprescindibles para un Analista de Datos

Data Science

¿Qué es Data Science?

Data Science o ciencia de datos es un campo que utiliza la programación, algoritmos y métodos estadísticos para extraer conocimientos de los datos. Los científicos de datos utilizan algoritmos de machine learning o aprendizaje automático, para analizar los datos y hacer predicciones o recomendaciones basadas en sus hallazgos.

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¿Que hace un científico de datos o Data Scientist?

El científico de datos es un analista programador experto, con conocimiento de negocio, matemáticas y estadística y programación. Los científicos de datos pueden trabajar en diversas tareas, como el desarrollo de modelos predictivos, la creación de motores de recomendación o la segmentación de clientes. Aplicando su experiencia en el análisis de datos y el aprendizaje automático, los científicos de datos pueden ayudar a las organizaciones a descubrir perspectivas y patrones ocultos en sus datos, y utilizar esas perspectivas para la toma de decisiones y utilizar los datos para mejorar el negocio de forma estratégica.

Python y R
Un científico de datos generalmente programa en Python o R. pero no son los únicos lenguajes que puede utilizar, pero sí los más populares.

La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento, y se espera que la demanda de científicos de datos siga aumentando en los próximos años.

Data Engineering

¿Qué es Data Engineering?

Data Engineering o ingeniería de datos es el proceso de creación y mantenimiento de la infraestructura y los sistemas que permiten la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos o lo que llamamos en inglés, las “data pipelines”. Los ingenieros de datos se encargan de diseñar, construir y mantener estas “pipelines” que permiten a las organizaciones ingerir, almacenar y analizar datos a gran escala. A veces se les llama los data plumbers o los fontaneros de los datos.

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¿Qué hacen los ingenieros de datos o data engineers?

Los ingenieros de datos permiten a los científicos y analistas de datos centrarse en analizar e interpretar los datos, en lugar de preocuparse por los detalles técnicos del almacenamiento y procesamiento de datos.

La ingeniería de datos es un campo en rápido crecimiento, y se espera que la demanda de ingenieros de datos siga aumentando en los próximos años.

Data Analytics, Data Science y Data Engineering – Conclusiones

Para resumir, hemos hablado de cada uno de los campos como la analítica de datos o Data Analytics, la ciencia de datos o Data Science y la ingeniería de datos o Data Engineering.

Data Analyst Data Scientist Data Engineer
Profesiones con alta demanda laboral y proyección a futuro

Mientras la analítica de datos se centra en analizar datos, la ciencia de datos se centra en automatizar y programar para crear predicciones y encontrar patrones, pero también analiza datos, por eso hay a veces algunas confusiones. En cambio,  la ingeniería de datos se centra en tener los datos listos para que los analistas y científicos no tengan que trabajar en los sistemas detrás del almacenamiento y procesamiento de los datos.

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