¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos?

A medida que más organizaciones reconocen la necesidad de comprender y gestionar los datos que producen, la demanda de científicos y analistas de datos sigue aumentando. Los estudiantes que están interesados en una carrera que hace uso del modelado de datos, estadísticas, programación y otras habilidades analíticas probablemente han visto programas de grado y listados de trabajo que se centran en la ciencia de datos o análisis de datos. Sin embargo, si bien los campos de la ciencia y el análisis de datos implican trabajar con los datos y manipularlos, no son intercambiables.

Cuando se trata de ciencia de datos vs. análisis de datos, ¿cuáles son las diferencias, y cómo puede un estudiante elegir la correcta?

Ciencia de datos vs. análisis de datos

¿Cómo utilizan las organizaciones la ciencia y el análisis de datos para informar las decisiones y aumentar la eficiencia y la rentabilidad?

Ciencias de los datos

Los científicos de datos utilizan la programación, las matemáticas y las estadísticas para obtener información e impulsar la estrategia organizacional. Los científicos de datos son altamente expertos en aprendizaje automático, modelado de datos y el uso de algoritmos para automatizar procesos. Dado que los datos significativos son específicos para el campo, los científicos de datos también deben tener experiencia en el dominio, la comprensión de su industria o empresa, para proporcionar un contexto para los datos con los que trabajan. Por ejemplo, la investigación científica de datos en la atención médica puede impulsar diagnósticos, ayudar a prevenir enfermedades o enseñar a las computadoras a leer radiografías o resonancias magnéticas.

Los científicos de datos trabajan estrechamente con los líderes de ventas y marketing, desarrollo de productos, tecnología de la información, finanzas y negocios para ayudar a identificar tendencias, detectar problemas, entender el comportamiento de los consumidores y presentar soluciones que apoyen la toma de decisiones estratégicas.

Análisis de datos

Los profesionales del análisis de datos son responsables de la recopilación, organización y mantenimiento de datos, así como del uso de estadísticas, programación y otras técnicas para obtener información de los datos. El papel de un analista de datos es detectar tendencias y ayudar a resolver problemas. Ejemplos de análisis de datos en el comercio minorista incluyen seguimiento de pedidos, características de recomendación e identificación de ubicaciones de tiendas.

Los analistas de datos tienden a responder a las solicitudes de los encargados de adoptar decisiones en lugar de impulsar el proceso de adopción de decisiones.

Similitudes entre la ciencia de los datos y el análisis de datos

Los campos de la ciencia de datos y el análisis de datos son similares de muchas maneras. Ambos usan datos para ayudar a entender las operaciones de una organización, lo que a su vez apoya la toma de decisiones. Ambos campos están muy centrados en STEM, y ambos tienen una gran demanda en muchas industrias. Estas son algunas de las formas en que los dos campos se superponen.

Cantidades masivas de datos

Los profesionales tanto de la ciencia de datos como de la analítica de datos manipulan enormes conjuntos de datos con millones de puntos de datos. Estas bases de datos masivas pueden tener datos de baja calidad que deben ser forcejeados (limpiados), mantenidos y organizados para que cualquier análisis sea preciso.

Competencias técnicas

Ambos campos requieren habilidades de programación (como en R, Python, Tableau y SQL), así como estadísticas, Excel y visualización de datos y competencia de modelado. Los profesionales de ambos campos deben ser altamente analíticos y tener un enfoque metódico para la solución de problemas y la gestión de proyectos.

Competencias en materia de comunicación

Los científicos y analistas de datos trabajan con colegas de todos los departamentos, muchos de los cuales pueden no tener experiencia en tecnología. Los profesionales de ambas esferas son responsables de presentar sus conclusiones de manera clara y eficaz.

Diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos

La principal diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos es el alcance. El papel de un científico de datos es mucho más amplio que el de un analista de datos, a pesar de que ambos trabajan con los mismos conjuntos de datos. Por esa razón, un científico de datos a menudo comienza su carrera como analista de datos.

Aquí están algunas de las maneras en que estos dos roles difieren.

Responsabilidades

Los científicos de datos modelan datos para hacer predicciones, identificar oportunidades y apoyar la estrategia. Utilizan datos para entender el futuro. El papel del analista de datos es resolver problemas y detectar tendencias. Trabajan con los datos como una instantánea de lo que existe ahora.

Manipulación y gestión de bases de datos

Los científicos de datos utilizan algoritmos y aprendizaje automático para mejorar las formas en que los datos apoyan los objetivos empresariales. Los analistas de datos recopilan, almacenan y mantienen datos y analizan los resultados.

Preguntas y respuestas

Los científicos de datos identifican las preguntas y determinan la mejor manera de obtener las respuestas. Los analistas de datos reciben preguntas y utilizan el análisis de datos para proporcionar respuestas.

Ciencia de datos vs. análisis de datos: educación y habilidades requeridas

Un currículo típico para la ciencia de datos y los grados de análisis de datos incluye matemáticas, estadísticas, modelado de computadoras, programación y cursos fundacionales en macrodatos y ciencias de datos. En la licenciatura online de la Universidad de Maryville en ciencias de datos, los cursos incluyen Introducción a SQL, Probabilidad y Aprendizaje automático. El programa también puede sentar las bases para un grado avanzado en ciencias de los datos o análisis de datos .

Los siguientes son algunos de los requisitos para una carrera en ciencias de datos o análisis de datos.

Conocimientos técnicos en ciencias de los datos

Un bachiller en ciencias de los datos enseñará las siguientes habilidades “duros” o técnicas:

Ciencias de la computación
Idiomas de programación
Modelado y visualización de datos
Estadística

Capacidades técnicas de análisis de datos

Un bachiller en análisis de datos se centrará en estas habilidades:

Almacenamiento y análisis de datos
Modelado predictivo
Minería de datos
Herramientas de visualización de datos

Otras competencias

También altamente recomendado para una carrera en ciencias de datos o análisis de datos son “suaves” o habilidades orientadas a las personas. Un científico de datos debe tener experiencia de dominio, pensamiento crítico y habilidades de comunicación. Un analista de datos necesitará informes, resolución de problemas y experiencia en la negociación de datos.

Data science vs. data analytics: perspectivas de carrera y salarios

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos (BLS), se espera que la demanda de científicos de datos y ocupaciones relacionadas crezca más del 30% entre 2019 y 2029. Los científicos y analistas de datos se encuentran en una amplia variedad de industrias y en una serie de puestos de trabajo diferentes.

Científicos de datos

Los siguientes son sólo algunos ejemplos de las funciones que los científicos de datos pueden desempeñar. Trabajan en múltiples industrias y son responsables de impulsar la estrategia y la toma de decisiones de una organización.

Actuario . A veces llamados los primeros científicos de datos, los actuadores evalúan el riesgo a través de análisis financieros, estadísticos y matemáticos. El salario medio de los actuarios fue de 111.030 dólares en 2020, por BLS.
Analista de sistemas informáticos. Los analistas de sistemas informáticos trabajan estrechamente con la administración y la TI y utilizan el análisis de datos para resolver problemas, identificar tendencias y hacer recomendaciones a los líderes superiores. El salario medio de los analistas de sistemas informáticos fue de $93.730 en 2020, según la BLS.
Analista de precios. Los analistas de precios utilizan modelos de datos y algoritmos para probar modelos de precios y hacer recomendaciones. Según PayScale, la mediana de pago para los analistas de precios era poco más de $58,000 en abril de 2021.

Analistas de datos

Los siguientes son algunos roles de analista de datos.

Analista de gestión. Los analistas de gestión examinan los datos financieros y operacionales y buscan formas de introducir mejoras. El salario medio para los analistas de negocios fue de $87,660 en 2020, según la BLS.
Analista de BI . Los analistas de inteligencia empresarial, clasificados como analistas de investigación de operaciones, utilizan el modelado de datos y técnicas avanzadas de ciencia de datos para convertir los datos en conocimientos prácticos para las empresas. El salario medio de los analistas de investigación de operaciones fue de 86.200 dólares en 2020, según la BLS.
Analista cuantitativo financiero . También conocidos como “cuantidades”, los analistas cuantitativos son más conocidos por construir los algoritmos que impulsan el comercio de acciones, pero también trabajan en muchas industrias para proporcionar los datos para apoyar las decisiones empresariales estratégicas. El salario medio de los analistas financieros fue de $83.660 en 2020, por BLS.

Ciencia de datos vs. análisis de datos: Dos rutas en big data

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