¿Es la ciencia de los datos mejor que la programación?

Muchos grados STEM tienen características superpuestas. Por ejemplo, no se puede llegar muy lejos en un grado de ingeniería aplicada sin aprender una buena cantidad de matemáticas. De la misma manera, puede ser difícil llegar lejos en la ciencia de los datos sin la ayuda de la informática en el camino. Pero a pesar de que muchas de estas vías educativas desarrollan características y habilidades similares, puede haber diferencias significativas entre las perspectivas de empleo. Si usted está tratando de diferenciar entre Ciencia de Datos y Ciencias de la Computación, comience por hacer algunas preguntas pertinentes.

¿No es la ciencia de los datos sólo una rama de la ciencia de la computación?

No, la ciencia de los datos no es sólo una rama de la informática. Tanto la ciencia de los datos como la informática tienen una gran integración, cada uno es su propio campo distinto. En términos generales, la informática implica estudiar la teoría y la práctica de la computación moderna, y a menudo incluye un repertorio de diversas habilidades de codificación y lenguajes. Eso incluiría todo, desde el software a los sistemas operativos en los que se ejecutan, y al hardware base que interactúa con el sistema operativo.

Parte de la razón por la que la ciencia de los datos puede parecer ser una rama de la informática es porque ambas carreras pueden implicar tareas similares. Esto es especialmente cierto con el análisis de datos y la programación. Pero las tareas comunes de la carrera de la ciencia de la computación pueden incluir cosas como la prueba de errores en el código, la creación de aplicaciones, o la optimización del código existente. La mayoría de los trabajos de informática conducen a diversos aspectos del desarrollo de software.

¿Es lo mismo la ciencia de los datos y la informática?

Comparar la ciencia de los datos con la informática requiere hacer unas buenas distinciones. Para empezar, los programas de ciencias de la computación tienen como objetivo proporcionar a los estudiantes una amplia base de conocimientos básicos en torno a la computación. Los estudiantes necesitan una formación en ciencias, matemáticas, razonamiento y análisis. Eso se suma a un plan de estudios básico que rodea las redes, bases de datos, programas, codificación y los principios generales de diseño.

La ciencia de los datos y la informática a menudo parecen similares porque pueden requerir habilidades similares. Por ejemplo, ambos pueden aprender lenguajes de programación como Python o Java. Pero los estudiantes de ciencias de la computación estarían más interesados en los antecedentes teóricos detrás de los cuales operan esos idiomas, mientras que los estudiantes de ciencias de los datos sólo están utilizando herramientas proporcionadas por las ciencias de la computación con el fin de analizar las métricas. Como tal, los científicos de datos pueden necesitar una competencia transferible en esas herramientas, pero no el mismo nivel de experiencia dedicada que usted podría ver con un programador profesional.

La diferencia entre la ciencia de los datos y la informática puede ser más difícil de detectar en un nivel de pregrado. Un grado como el Licenciado en Ciencias de la Computación tiende a proporcionar una amplia comprensión de un campo, abriendo el camino a una amplia gama de opciones de carrera y trayectorias educativas. Es sólo en el nivel de postgrado donde encontrarás diferencias más obvias porque los estudios de postgrado típicamente implican más especializaciones.

Un MS en Ciencias de la Computación programa podría desarrollar aún más el conocimiento del graduado en algoritmos, desarrollo aplicado, remodelación de rendimiento, y así sucesivamente. Un programa de maestría en ciencias de la computación le permitiría especializarse más en IA, gestión de bases de datos, gráficos informáticos, rendimiento informático, análisis de datos, ingeniería de software, y así sucesivamente.

En las carreras de informática, eso podría significar usar estadísticas inferenciales para crear modelos matemáticos que coincidan con los datos. El análisis de datos puede significar otra cosa totalmente en el contexto de la ciencia de datos, donde los datos recopilados tienen que ser separados y examinados, y dividir los datos en partes útiles le permite usarlo para probar ideas y teorías.

Algunas personas comparan trayectorias profesionales como la ciencia de datos frente a la programación porque ambos requieren análisis y experiencia de programación. Pero las carreras de ciencias de los datos tienen un énfasis mucho mayor en los elementos analíticos, mientras que la programación tiene un énfasis mucho mayor en el desarrollo de la competencia trabajando con múltiples lenguajes de programación.

La ciencia de los datos frente a los sistemas de información es otra comparación común, ya que ambos pueden participar en la gestión de los datos. Pero la distinción requiere entender la diferencia entre los científicos de datos y los ingenieros de datos. Un ingeniero de datos está involucrado en la creación y mantenimiento de infraestructura de datos que mantiene los datos limpios y relevantes que entran. Por el contrario, trabajar en la ciencia de los datos tiende a centrarse más en extraer información de los datos recopilados, que pueden o no ser limpiados o ordenados. Herramientas como Power BI y Tableau transforman datos y ayudan a la gente a entenderlos mejor.

¿Qué es mejor, la ciencia de los datos o la informática?

La respuesta dependerá en gran medida de sus metas profesionales, intereses personales y hasta qué punto desea llevar su educación. La informática tiene una visión más amplia de la computación, que implica el aprendizaje de una amplia gama de habilidades. Eso le confiere una ventaja potencial sobre un título de ciencia de datos, una gama más amplia de opciones de carrera. Por el contrario, para aquellos interesados en carreras en ciencias de datos, tener un título en ciencias de datos puede ser una ventaja distintiva.

Vale la pena señalar que mientras BLS Los datos sugieren que la mayoría de las ocupaciones de informática requieren una licenciatura. Las carreras en ciencias de datos son similares, pero más claramente favorecen los títulos de posgrado para los puestos directivos de nivel superior. Es posible que desee aprender más sobre ¿Qué? carreras de análisis de datos Parece que .

En lo que respecta a los intereses personales, la informática tiende a implicar aprender más sobre las relaciones software-hardware, lo que a menudo conduce a carreras en codificación o gestión de redes. Por el contrario, la ciencia de los datos consiste más en encontrar formas de estructurar y analizar datos, especialmente datos no estructurados o parcialmente estructurados. Y trabajar en carreras de análisis requiere pensamiento crítico y perspicacia en mayor medida que otros campos.

¿Puede convertirse en un científico de datos con una licenciatura?

Sí, pero condicionalmente. La ciencia de los datos requiere una sólida formación en matemáticas, estadística, conocimiento fundacional en la construcción de bases de datos y competencia en al menos uno o dos lenguajes de programación, como Python. Eso significa que muchos tipos de licenciaturas pueden ser una vía hacia las carreras de la ciencia de los datos, incluso las que no están especializadas en la ciencia de los datos.

Sin embargo, convertirse en un científico de datos requiere competencia en una amplia gama de habilidades relacionadas con los datos de modelado. Muchos de ellos están especializados en campos específicos, como aprender a crear visualizaciones eficaces para comunicar información altamente compleja a las partes interesadas que carecen de habilidades técnicas en esas áreas.

Muchas personas entran en carreras de ciencia de datos con un título de licenciatura. Pero sin un título de postgrado, como el Maestría en Ciencias de los Datos puede hacer que sea más difícil encontrar empleo, y puede afectar a su perspectiva de progreso profesional.

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