La pregunta de Data Science vs. Data Analytics y qué elegir entre los dos campos de datos es una pregunta muy común.

Los datos son la nueva moneda, eso dicen. En un mundo basado en datos como el que estamos ahora, la mayoría de las organizaciones, si no todas, dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones profundas sobre asuntos cruciales que afectan sus operaciones.

Todo el proceso de recopilar información, procesarla y analizarla para producir datos procesados ​​valiosos crea diferentes oportunidades laborales para las personas con habilidades de manipulación de datos relevantes. En este caso, Data Science y Data Analytics son las dos profesiones laborales principales que se ocupan del procesamiento y análisis de datos.

¿Qué implica exactamente una carrera de ciencia de datos y una carrera de análisis de datos? ¿Significan lo mismo? ¿Qué tan diferentes son? ¿Qué habilidades preliminares se requieren para ejercer cualquiera de estas profesiones como carrera?

Al responder estas preguntas, este artículo lo ayudará a decidir qué camino seguir en una carrera entre Data Analytics y Data Science. ¡Sé que estás emocionado como yo!

Veamos los principales componentes que considera antes de decidirse por un camino entre los dos.

Estos componentes incluyen:

  • Descripción del puesto de ciencia de datos frente a descripción del puesto de análisis de datos.
  • Responsabilidades individuales en Data Analytics y Data Science.
  • Habilidades requeridas en Data Science vs. habilidades requeridas en Data Analytics.
  • Antecedentes educacionales.
  • Su interés está en línea con estos campos.

Job description

datos Científicos

Los profesionales de la ciencia de datos obtienen datos de varias fuentes dentro de una industria. Luego incorporan informática, análisis predictivo, estadísticas y aprendizaje automático para analizar estos vastos conjuntos de datos. Esto les ayuda a entender el desempeño del negocio y su estructura funcional y encontrar soluciones a sus requerimientos.

Los científicos de datos descubren preguntas de las que no se da cuenta; requieren respuestas en primer lugar. ¡Esto tiene como objetivo identificar una plataforma potencial de estudio o, mejor aún, de innovación!

Data Analytics

Este campo implica procesar y analizar estadísticamente la información existente para sacar a la luz datos procesables. Los analistas de datos desarrollan técnicas para recopilar, procesar y organizar datos para comprender los problemas en cuestión.

Los expertos utilizan herramientas de análisis de datos como; pitón, r, Microsoft Excely Tableau para lograr sus objetivos. Además, examinan los datos en busca de precisión y calidad. Analizan más a fondo estos datos antes de desarrollar modelos para informar los datos y presentarlos al público objetivo. El método de presentación que utiliza modelos permite a la audiencia comprender rápidamente los datos presentados y les permite tomar decisiones con facilidad.

Defined responsibilities

Las responsabilidades de un científico de datos

Un científico de datos limpia, procesa y manipula los datos obtenidos sin procesar. Utilizan varios datos analherramientas ytics para obtener información valiosa a partir de los datos. Los expertos en ciencia de datos diseñan procesos de modelado de datos que desarrollan algoritmos y modelos predictivos para realizar análisis personalizados.

Además, la ciencia de datos implica la extracción de datos y la recopilación de grandes conjuntos de conjuntos de datos estructurados y no estructurados de numerosas fuentes relevantes. Como científico de datos, será responsable de diseñar y evaluar modelos estadísticos avanzados para interpretar estos datos. Además, construir modelos predecibles y Aprendizaje automático los algoritmos que funcionan con grandes volúmenes de datos también forman parte de las responsabilidades de un científico de datos.

Los datos procesados ​​deben analizarse y luego representarse gráficamente en tableros e informes utilizando tablas y gráficos. La representación visual ayuda a las partes interesadas relevantes a comprender rápidamente las tendencias y los patrones de los datos antes de tomar decisiones. Este proceso se llama visualización de datos. Los científicos de datos a menudo trabajan con ingenieros de datos y analistas de datos siempre que sea necesario para formular un análisis de los resultados de los datos.

Responsabilidades de un analista de datos

Las responsabilidades en el campo del análisis de datos no son muy diferentes de las de la ciencia de datos.

Utilizan datos relevantes para preparar informes que representan patrones y tendencias precisos. Un analista de datos debe comprender la función y los requisitos de la empresa para poder optimizar todo el proceso de análisis de datos. También utilizan herramientas automatizadas para obtener estos requisitos de fuentes de datos primarias y secundarias.

Después de recopilar los datos, los procesan eliminando los datos dañados, depurando errores de código y cualquier problema relacionado.

Los analistas de datos también analizan los datos para evaluar su calidad y significado.

Además, desarrollan y mantienen bases de datos para reorganizar datos en formatos legibles.

Los analistas de datos utilizan herramientas estadísticas para diagnosticar y hacer predicciones identificando, analizando e interpretando patrones y tendencias en conjuntos de datos complejos.

Estos profesionales asignan un valor numérico a las funciones comerciales críticas para evaluar y comparar el desempeño comercial a lo largo del tiempo.

Al igual que los científicos de datos, también colaboran con programadores, ingenieros y jefes de gestión para seguir identificando oportunidades de mejora de procesos.

Ahora, echemos un vistazo a las habilidades cruciales que requieren ambos campos.

Skills required

datos Científicos

Este campo requiere que tenga un buen conocimiento de matemáticas, estadísticas avanzadas, modelado predictivo, aprendizaje automático y, por supuesto, estar familiarizado con las habilidades de programación, que incluyen:

  • Estar familiarizado con el trabajo con herramientas de visualización de datos como Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js y QlikeView, entre otras.
  • Experiencia en lenguajes de programación como R, Pythony Scala.
  • Debe ser competente en el uso Hadoop y Spark, herramientas de big data.

Data Analytics

Igualmente importante, un analista de datos necesita saber Estadísticas, bases de datos, modelado y análisis predictivo bien. Además, ayudaría si fueras un solucionador de problemas y tuvieras habilidades como:

  • Excel y diseño y desarrollo de bases de datos SQL para manipular los datos.
  • Lenguajes de programación como Python y R para estadísticas.
  • Dominio de las Matemáticas para recolectar, medir, organizar y analizar datos.
  • Experiencia en el uso de paquetes de informes como programación, incluidos JavaScript, XML o marcos ETL.

Education Background

Ciencia de datos Profesión de análisis de datos

Más allá de la experiencia técnica, una licenciatura en un campo relevante de habilidades estadísticas y analíticas o ciencias de la computación será útil para un analista de datos. Alternativamente, complete un curso de certificación de ciencia de datos o un Bootcamp adecuado. Trabajar en proyectos personales es una ventaja adicional que lo ayudará a ser lo suficientemente competente para un puesto de trabajo.

Por otro lado, un científico de datos requiere que tengas títulos avanzados o maestrías en matemáticas o cursos de informática.

Interests

¿Le gusta trabajar en computación matemática o pensamiento sistémico? En general, ¿le encanta crear sistemas que consuman datos? La ciencia de datos le conviene más. Esto se debe a que los científicos de datos construyen principalmente sistemas para el análisis de datos y utilizan habilidades de aprendizaje automático para crear modelos analíticos predictivos. Además, también diseñan el sistema de recopilación de datos de la empresa y utilizan una perspectiva informática para definir procesos.

De lo contrario, si le gusta trabajar para lograr objetivos mediante la exploración exhaustiva de datos y la elaboración de patrones o tendencias a partir de estos datos, el análisis de datos es una elección perfecta para usted.

Professional rank 🕵️‍♂️

En comparación con el análisis de datos, la ciencia de datos tiene un rango profesional más alto. Del mismo modo, en cuanto a salarios, los científicos de datos ganan relativamente más que los analistas de datos. En los EE. UU., sus salarios promedio son $ 110,000 y $ 65, 300 respectivamente. Campo lucrativo, ¿verdad? 😊

Sin embargo, hay más vacantes de oportunidades disponibles para analistas de datos que para científicos de datos.

Por lo tanto, ¿qué sería para ti? 🤔

Habiendo pasado por las diferencias de Data Science y Data Analytics, ahora está en una mejor posición para decidir entre los dos.

Probablemente querrá reconsiderar sus principales objetivos profesionales, intereses y, lo que es más importante, sus habilidades.

Sea cual sea el camino que elija, ambos campos son ventajosos. Además, nunca se equivocará al trabajar con datos a pesar de su elección de carrera.

Puedes explorar más sobre el cursos de análisis de datos disponible si opta por este camino. Alternativamente, usted puede querer saber el Herramientas de ciencia de datos utilizará, en caso de que opte por seguir el camino de la ciencia de datos.

¡Mucha suerte!