Diferencia entre Data Science y Data Analytics

Ya hemos explicado en anteriores ocasiones qué es el Data Science. También hemos investigado qué es el Data Analytics con algunos prácticos. Ahora es el momento de entender en qué se diferencian ambos conceptos y que funciones tiene cada uno en una empresa de inteligencia artificial. ¿Te animas a seguir con nuestra lectura?

¿Qué es el Data Science?

Como ya hemos visto en otras ocasiones, Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos. El Data Science es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por ejemplo, las matemáticas, las estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos.

En inteligencia artificial y aprendizaje automático, el científico de datos tiene un gran papel que desempeñar. Para el científico de datos, el conocimiento del aprendizaje automático es imprescindible. El machine learning es el desarrollo más impresionante en el mundo de la tecnología. Él requiere saber qué método de aprendizaje automático lo ayudará exactamente. Y finalmente, cómo aplicar eso. Él no necesita saber cómo funciona ese método.

¿Qué es el Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Revela las tendencias y métricas. De lo contrario, los datos pueden perder en la masa de información. Usan la información para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial.

Para verificar y refutar teorías o modelos existentes. También se usa en muchas industrias para permitir que las organizaciones tomen mejores decisiones.

Diferencia entre ambos conceptos

Un Data Scientist se diferencia de un Data Analyst en varias cosas. La primera de ellas es su función: un Data Scientist predice el futuro a partir de patrones del pasado. El Data Analyst, por el contrario, extrae información significativa a partir de los mismos. A partir de ese futuro que hay que predecir, el Data Scientist se hace preguntas. El Data Analyst, por el contrario, se encarga de responderlas. Además, el Data Scientist extrae la información a partir de varias fuentes, mientras que el analista solo de una.

En cuanto a su campo de aplicación, un Data Analyst aborda única y exclusivamente problemas de negocios. El Data Scientist, en cambio, actúa más allá de este campo. Por lo que respecta a sus herramientas, un Data Scientist utiliza el Machine Learning para extraer información. El Data Analyst utiliza más bien lenguajes de programación (R, Python…) para extraer información.

Diferencias según sus labores profesionales

• Responsabilidades de un Data Scientist.
  • Limpieza y procesamiento de datos.
  • Predicción del problema de negocios. Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
  • Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
  • Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
  • Data Mining utilizando métodos de última generación.
  • Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.
• Responsabilidades de un Data Analyst.
  • Identifique cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos.
  • Resolviendo problemas de negocios.
  • Al mapear y luego rastrear los datos.
  • Un analista de datos debe coordinar con los ingenieros para recopilar nuevos datos.
  • Realice un análisis estadístico de datos comerciales.
  • Documentar los tipos y la estructura de los datos comerciales.

Diferencias en sus habilidades

• Habilidades de un Data Scientist: Las creatividades de datos, desarrolladores de datos, investigadores de datos, empresarios de datos.
• Habilidades de un Data Analyst: Administradores de bases de datos, operaciones, arquitectos de datos y analistas de datos.

Ha quedado clara la diferencia entre ambos. Un analista de datos se centra en labores más concretas y de menor calado. Un Data Scientist, en cambio, tiene más responsabilidades y conocimientos más variados. Si quieres estudiar Data Science te recomendamos apuntarte a nuestro máster especializado. En él te convertirás en un profesional del sector. ¡Te esperamos aquí!