Según LinkedIn, las carreras de ciencia de datos han crecido un 650 % desde 2012. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. espera que haya aproximadamente 11,5 millones de nuevos puestos de trabajo en ciencia de datos para 2026.
Es una carrera profesional prometedora, pero es posible que se pregunte por qué debería saltar a un rol de ciencia de datos en lugar de análisis de datos. ¿Qué los diferencia, ciencia de datos versus análisis de datos?
Ambas son excelentes opciones de carrera y tienen una gran demanda. Ambos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas, aumentar la rentabilidad y aumentar la eficiencia. Pero para entrar en los detalles de lo que los hace únicos, sigue leyendo este artículo y compartiremos más en un momento.
¿Qué es la ciencia de datos?
Es el estudio de grandes cantidades de datos. La ciencia de datos utiliza técnicas y herramientas modernas para encontrar patrones que de otro modo serían invisibles para obtener información significativa. El propósito de este campo es ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.
Los expertos en este campo utilizan complejos algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos. Los datos que analiza un científico de datos provienen de una variedad de fuentes. Se puede presentar en múltiples formatos.
Importancia de la ciencia de datos
Los científicos de datos son la clave para obtener información valiosa que permite a las empresas comprender de manera eficiente cantidades gigantescas de datos de diversas fuentes. Equipan a las empresas para tomar decisiones inteligentes basadas en evidencia respaldada por datos. Industrias como la banca, las finanzas, la atención médica, el marketing y más prosperan gracias a la importancia de la ciencia de datos.
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¿Qué es el análisis de datos?
También conocido como “DA”, Data Analytics examina conjuntos de datos. Toma información y encuentra tendencias y saca conclusiones. El campo del análisis de datos se realiza cada vez más con software y sistemas especializados que lo soportan.
Un analista de datos existe en la intersección de los negocios, la tecnología de la información y las estadísticas. La combinación de estos campos ayuda a las organizaciones a tener éxito. El objetivo final del analista de datos es mejorar el rendimiento y aumentar la eficiencia mediante la búsqueda de patrones de datos.
tipos de analisis de datos
Existen principalmente cuatro tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene una parte específica del proceso en el análisis de datos, y cada uno tiene un objetivo diferente.
- Respuestas descriptivas “¿Qué pasó?”
- Respuestas de diagnóstico “¿Por qué suceden las cosas?”
- Respuestas predictivas “¿Qué pasará en el futuro?”
- Respuestas prescriptivas de “¿Qué hacer?”
Estos tipos de análisis de datos brindan a una empresa los conocimientos que necesita para tomar decisiones efectivas.
Ciencia de datos frente a análisis de datos
Incluso si asume que estos términos son intercambiables, no lo son. De hecho, son campos únicos. La distinción entre ciencia de datos y análisis es su alcance.
La ciencia de datos es un término que es un “paraguas” que cubre un grupo de campos. Este campo extraerá grandes conjuntos de datos. El análisis de datos es parte de un proceso más amplio de obtención de conocimientos prácticos.
Otra diferencia importante se refiere a la “exploración”. Data Science analiza grandes conjuntos de datos; no se trata de una consulta específica. El análisis de datos funciona cuando está enfocado.
ver la diferencia
Ahora que conoce las complejidades entre la ciencia de datos y el análisis de datos, esta puede ser la base para encontrar el campo profesional adecuado para usted. ¿Qué te parece más interesante? ¿Analizar grandes conjuntos de datos y sumergirse en el aprendizaje automático, o centrarse en el panorama general para crear elementos procesables para resultados del mundo real?
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