¿Debo aprender primero ciencia de datos o análisis de datos?

¿En la barrera entre elegir aprender ciencia de datos vs. análisis de datos? Independientemente de sus industrias, más empresas están buscando contratar a profesionales de datos que puedan proporcionar soluciones viables a sus problemas empresariales más comunes.

Si usted está cómodo trabajando con grandes conjuntos de números, sacar conclusiones de los datos o interesado en el uso de algoritmos, entonces análisis de datos es sin duda un campo que usted puede querer perseguir.

Las personas con antecedentes particulares en matemáticas o ciencias son muy adecuadas para entender los ins y outs de la analítica de datos. Al comenzar con el análisis de datos, usted es mejor capaz de asumir las responsabilidades de convertirse en un científico de datos.

Sin embargo, las personas con títulos en estadística, ciencias de los datos o ciencias de la computación deben encontrar éxito en el estudio de la ciencia de los datos en primer lugar.

Tenga en cuenta que aprender uno sobre el otro puede no alterar su trayectoria profesional, pero vale la pena explorar sus diferencias con el fin de tomar una decisión bien informada.

Vamos a discutir la diferencia entre la ciencia de datos y la analítica para que pueda entender por qué la analítica actúa como un requisito previo para convertirse en un científico de datos.

Comenzando con la ciencia de datos

Organizar y analizar grandes cantidades de datos es crucial en este campo. Para aquellos que buscan encontrar respuestas desconocidas a preguntas de negocios difíciles, entonces la ciencia de los datos debe venir fácilmente a usted.

Si esto te interesa, y tienes un título de una universidad o universidad que es transferible, entonces vale la pena examinar primero la ciencia de los datos. Podría ser una licenciatura o maestría en ciencias de los datos, ciencias físicas, estadísticas o ciencias de la computación.

Muchas organizaciones necesitan científicos de datos que puedan limpiar y obtener información valiosa sobre los datos capturados, ya sea el resultado de la investigación de mercado o la experiencia del cliente, por ejemplo.

Los beneficios del aprendizaje de la ciencia de los datos

Para los expertos en ciencia de datos, hay algunas razones por las que es posible que desee dejar el análisis para más adelante en su carrera. En términos generales, el análisis de datos es un componente de la ciencia de los datos, es más centrado y menos sobre el panorama general.

La ciencia de los datos se centra en la exploración de amplios conocimientos de datos, en lugar de la respuesta a preguntas específicas. Estos son algunos beneficios del aprendizaje de la ciencia de los datos primero:

Aprovecha tus conocimientos básicos de matemáticas
Vuélvete cómodo con los lenguajes de programación
Más flexibilidad viene con la carrera, y usted será capaz de aprender analítica rápidamente
Ganar una certificación de ciencia de datos le dará más libertad en el futuro
Usted ganará la capacidad de trabajar en diferentes disciplinas de datos

Uno de los puntos clave aquí es que estar cómodo con conjuntos de datos grandes y no estructurados resultará beneficioso para usted si usted está buscando aprender la ciencia de los datos Primero.

El análisis de datos es un campo mejor para principiantes que trabajan con datos, pero si ya tienes alguna experiencia profesional en el mundo de la ciencia de datos, vale la pena explorar esa oportunidad.

Comenzando con el análisis de datos

En términos simples, el análisis de datos es analizar datos brutos para formar conclusiones perspicaces. Muchos procesos de análisis de datos han sido automatizados, y los algoritmos se utilizan para ayudar a los analistas de datos en su trabajo diario.

Una vez que se han extraído conclusiones de estos datos brutos, se pueden aprovechar para educar a los líderes empresariales al tomar decisiones. La toma de decisiones basada en datos es un activo valioso para las empresas y puede ayudarles a obtener una ventaja competitiva.

Uno de los objetivos de la analítica es aplicar el análisis estadístico y la tecnología para encontrar tendencias y resolver problemas comerciales comunes.

También hay diferentes tipos de datos un analista de datos debe ser capaz de trabajar con. Por ejemplo, el análisis predictivo de datos trata de hacer conjeturas educadas sobre el futuro utilizando datos, mientras que el análisis descriptivo de datos se centra en describir o resumir un conjunto de datos.

Los beneficios del análisis de datos de aprendizaje

Abajo están algunos de los beneficios asociados con tomar tiempo para aprender sobre el análisis de datos antes de saltar directamente en el campo de la ciencia de datos. Comprender cómo analizar los datos será útil si usted está buscando un papel en la ciencia de los datos.

La capacidad de analizar datos es algo en lo que todos los profesionales de datos deben estar bien versados.

Algunos de los beneficios para el aprendizaje de análisis de datos primero son:

Obtener una mejor comprensión del análisis de datos exploratorios.
Usted puede mejorar su capacidad de colaborar con las partes interesadas.
Usted será mejor capaz de participar en la creación de características.
Usted será capaz de articular las percepciones y las visualizaciones maestras.

Los analistas se basan principalmente en lenguajes de procesamiento como R y Python. Es útil para cualquier profesional de los datos tener una comprensión de los idiomas de procesamiento, sin embargo.

El uso del tipo correcto de método de análisis de datos es crucial para aquellos que buscan entrar en el campo de análisis de datos. En cierto modo, el análisis de datos viene como un requisito previo para la ciencia de datos, ya que los dos no son términos verdaderamente intercambiables.

Ciencia de datos vs. Análisis de datos

No es ningún secreto que los científicos de datos y los analistas de datos trabajan ampliamente con los datos, ya sea en bruto o después de la limpieza. Sin embargo, gran parte de la diferencia entre los dos se encuentra en lo que terminan haciendo con sus datos.

Aunque sabemos que los analistas de datos concluyen a partir de datos para ayudar a resolver problemas, un científico de datos trabaja diseñar y construir nuevos procesos para el modelado y la producción. Los científicos de datos utilizan prototipos, algoritmos, modelos predictivos y análisis personalizados cuando trabajan con datos.

Además, es fundamental que los científicos y analistas de datos se sientan cómodos con los centros de datos con los que trabajan. Comprender los ins y outs de los centros de datos, así como identificar Deficiencias en la infraestructura será útil para cualquier negocio.

Otra diferencia es que los científicos de datos pueden organizar conjuntos de datos indefinidos e incluso construir sus propios sistemas de automatización. Esencialmente, los científicos de datos estiman lo desconocido utilizando varias herramientas, mientras que los analistas se centran en el uso de los datos que tienen que sacar conclusiones.

Debido a que el análisis de datos es un gran paso en el camino de la carrera hacia la ciencia de datos, considere inscribirse en una universidad, universidad o curso en línea para aprender más sobre el análisis de datos. Mientras que usted puede estar más interesado en la ciencia de los datos, su futuro yo le agradecerá por tomarse el tiempo para ser un profesional de los datos más bien redondeado.

El importante papel de los datos en las empresas

Si bien la ciencia de datos vs. análisis de datos no es tan diferente, puede ser difícil entender cuál es más importante en el papel de los negocios.

Afortunadamente, ambos roles son cada vez más necesarios para las empresas de todas las industrias, por lo que trabajar para aprender los ins y outs de cada uno será beneficioso para usted. Considera aprender más sobre análisis primero para prepararte mejor para el complejo mundo de la ciencia de datos.

Usted puede tomar un camino mucho más directo a la parte superior una vez que entienda cómo aprovechar sus habilidades, sus talentos, su personalidad y sus pasiones con el fin de servir en una capacidad donde va a prosperar. Es por eso que te animo a tomar la prueba de datos de superhéroe .

Es una prueba gratuita y súper divertida de 45 segundos que es todo sobre ti y cómo tu tipo de personalidad se alinea con la mejor trayectoria profesional para ti. Es divertido, gratuito y le proporcionará recomendaciones personalizadas de la carrera de datos, con funciones potenciales que se ajustan a sus habilidades y pasiones únicas, así como los salarios asociados con esos roles.

No hay spam, garantizado. Abandonar la suscripción en cualquier momento.

Boletín de noticias de Data-Mania

Un boletín de noticias exclusivamente creado para líderes tecnológicos y emprendedores...

Hola, soy Lillian Pierson, fundadora de Data-Mania. Le damos la bienvenida a nuestra pequeña esquina de Internet. Nuestra misión es ayudar a los líderes tecnológicos y empresarios a ganar más dinero con menos esfuerzo y molestias.

Estamos 100% comprometidos a que usted tenga un asombroso experiencia – que, por supuesto, no implica spam.