¿Debería hacer ciencia de datos o programación?

La codificación y la ciencia de los datos son dos áreas distintas que se combinan constantemente. Debido a que ambos incluyen la formación en lenguajes de programación, hay muchas similitudes entre los dos. A pesar de estas similitudes, también hay muchas diferencias clave entre la codificación y la ciencia de los datos.

Este artículo compara la codificación y la ciencia de datos al esbozar las diferencias clave entre los dos, incluyendo las carreras y habilidades de codificación vs. ciencia de datos.

La diferencia entre la codificación y la ciencia de los datos

Las diferencias entre la codificación y la ciencia de los datos se relacionan con su alcance y especificidad. Codificación es un término general para la programación informática que cubre una enorme gama de carreras y habilidades. Codificación es un verbo utilizado para describir el proceso de escribir programas de computadora o dar instrucciones a una máquina o robot. Por el contrario, la ciencia de los datos es un campo que se centra en el almacenamiento, la organización, el análisis, la visualización y el intercambio de información y datos. La ciencia de los datos se asocia comúnmente con el análisis de datos, que incluye la codificación como un método de análisis de datos. En este sentido, la codificación y la ciencia de los datos están relacionadas entre sí pero realizan tareas únicas.

Por ejemplo, un programador de computadoras puede utilizar sus habilidades de codificación para asumir un proyecto de ciencia de datos o encontrar un trabajo científico de datos. Sin embargo, hay muchas maneras de usar y crear código que no se considera ciencia de datos. Del mismo modo, mientras que muchos científicos de datos saben cómo codificar, la programación informática no es un requisito de la ciencia de los datos. Muchos científicos de datos confían más en las matemáticas y otras habilidades estadísticas para analizar datos que en la escritura de programas utilizando un lenguaje de codificación. Pero, debido a que tantos estudiantes combinan la codificación y la ciencia de los datos en su trabajo, se ha vuelto más común utilizar los dos en conjunto.

Introducción a la codificación: habilidades y carreras

Como taquigrafía para la programación de computadoras, muchas habilidades están bajo codificación. Hay numerosos lenguajes de codificación que uno puede aprender, y cada uno está orientado hacia una habilidad de programación específica o tipo de desarrollo de producto. Por ejemplo, mientras un desarrollador web debería aprender a codificar en Javascript, un arquitecto de base de datos podría aprender a codificar usando SQL. No hay un lenguaje de codificación específico que un programador necesite saber. En su lugar, usted debe construir sus habilidades en cualquier lenguaje de codificación se requiere para el tipo de trabajo que desea hacer.

Idiomas y habilidades de programación populares

Hay numerosos lenguajes de programación que los programadores pueden aprender. La siguiente lista incluye algunos de los lenguajes de programación más populares y habilidades para programadores.

Python es uno de los lenguajes de programación más populares entre los científicos y desarrolladores de datos, haciendo de aprender a codificar con Python una habilidad increíblemente versátil.
SQL es el lenguaje de programación principal para comunicarse con las bases de datos relacionales y gestionarlas. SQL es una habilidad requerida de administradores de bases de datos y arquitectos.
Java es el lenguaje de programación para la programación orientada a objetos y es una habilidad necesaria para los programadores interesados en el desarrollo de aplicaciones móviles.
Javascript es un lenguaje de programación comúnmente utilizado con HTML y CSS para escribir la apariencia de una página web. Es una habilidad ordinaria entre diseñadores web y desarrolladores de UX/UI.

Trabajos en Codificación y Programación de Computadoras

La codificación es una habilidad popular debido a la creciente demanda de mano de obra tecnológicamente calificada. Al tomar parte en la codificación de campos de entrenamiento o la búsqueda de certificaciones o títulos, cualquier estudiante o profesional puede aprender a codificar y encontrar un trabajo para aplicar sus habilidades. La siguiente lista incluye: trabajos que requieren aprender a codificar .

Programador de computadoras es la carrera más general para cualquiera que aprenda a codificar. Como título general, los programadores de computadoras pueden especializarse en uno o varios lenguajes de programación, ya que utilizan sus habilidades de codificación para probar y desarrollar programas y código.
Desarrolladores web aplicar sus habilidades de codificación al desarrollo de sitios web. La mayoría de los desarrolladores web se especializan en múltiples lenguajes de programación que se aplican al diseño y la estética de una plataforma, como Java, Javascript y HTML.
Ingenieros de programas informáticos utilizar múltiples lenguajes de programación para crear herramientas y tecnologías digitales. Estos ingenieros pueden trabajar en muchos roles debido a la versatilidad de sus habilidades.
Desarrolladores de pila completa son similares a los ingenieros de software. Su trabajo combina desarrollo frontal y posterior para crear productos y servicios para sitios web, aplicaciones móviles y plataformas digitales. Los desarrolladores también necesitan conocer varios lenguajes de programación y habilidades de codificación.
Administradores de bases de datos utilizar sus conocimientos de lenguajes de programación como SQL para gestionar la accesibilidad de una base de datos, haciendo de esto un trabajo popular en oficinas, instituciones educativas y empresas tecnológicas.

Introducción a la Ciencia de los Datos: Habilidades y Carreras

Como un campo y una industria, la ciencia de los datos También incluye varias habilidades, así como lenguajes de codificación, además de carreras únicas y oportunidades de trabajo. Una habilidad esencial a tener es entender el ciclo de vida de la ciencia de los datos y el proceso de convertir los datos en información o hacer significado de los datos brutos. Este ciclo comienza con la recopilación de datos, su intercambio y su acceso a los principales interesados. Cada etapa del ciclo de vida de la ciencia de los datos incluye un conjunto específico de habilidades y herramientas.

Ciclo de vida y habilidades de la ciencia de los datos

Sobre la base de la ciclo de vida de la ciencia de datos , la siguiente lista incluye cada etapa del ciclo y las correspondientes competencias requeridas:

Recopilación de datos requiere habilidades para encontrar y almacenar datos de diversas fuentes. Algunos conocimientos comunes en materia de recopilación de datos incluyen el desguace en la web y el uso de programas informáticos de hoja de cálculo.
Limpieza y organización de datos requieren habilidades en automatización, aprendizaje automático y plataformas de inteligencia artificial que limpien grandes conjuntos de datos. Para algunos profesionales de la ciencia de datos, la limpieza de datos y la organización también pueden incluir el trabajo con funciones avanzadas en Microsoft Excel.

Trabajos en Ciencia de Datos

El más popular carrera dentro de la ciencia de los datos es el papel de un científico o analista de datos, sin embargo, múltiples carreras dentro y fuera de la industria se centran en el uso de habilidades de ciencia de datos. La siguiente lista incluye algunos posibles trabajos y carreras en ciencia de datos:

Ingenieros de datos hacer que los datos sean más accesibles a un equipo mediante la construcción de la arquitectura de datos de los sistemas de gestión de bases de datos. Los ingenieros de datos son altamente calificados en la recopilación, almacenamiento y uso compartido de datos.
Analistas de negocios son expertos en el uso de plataformas de inteligencia empresarial y herramientas de ciencia de datos para predecir el bienestar presente y futuro de una empresa o marca. Los analistas empresariales se centran en el análisis, la visualización y el intercambio de datos.
Ingenieros de aprendizaje automático capitalizar la popularidad de la automatización y el aprendizaje automático mediante el uso de sus habilidades de organización y análisis de datos para crear modelos algorítmicos e inteligencia artificial.
Analistas financieros son similares a los analistas de negocios en que utilizan análisis predictivos para tomar decisiones financieras. Los analistas financieros utilizan sus habilidades de análisis de datos y visualización en instituciones financieras y de panadería, inversión y comercio algorítmico.
Especialistas en seguridad cibernética proteger la información y los datos de los usuarios informáticos y tecnológicos defendiendo las redes contra los ciberataques. Además, los especialistas en ciberseguridad analizan los sistemas informáticos para establecer estrategias que hagan que el sistema sea menos vulnerable y más seguro.

Día de la Fe

Faithe J Day es escritora, investigadora y educadora con licenciatura en Humanidades Inglesas y Digitales y Doctora en Estudios de Comunicación. En los últimos años, ha recibido becas de investigación centradas en la ciencia de los datos, la curaduría y la educación, durante las cuales ha desarrollado proyectos que critican el papel de la información y la tecnología en la sociedad y la cultura. A través de un enfoque en la ética de la recopilación y el intercambio de datos, su escritura explora la política de las plataformas, el papel de las redes sociales en la sociedad, y el futuro de los algoritmos y la inteligencia artificial.

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