Data Science y Data Analytics: diferencias y semejanzas
Ambos perfiles tienen en común los datos, pero cada uno tiene sus particularidades, sus objetivos y sus fuentes. Descubre los detalles en esta nota.
Dentro de las profesiones más relevantes en el presente y con mejores perspectivas de cara al futuro se encuentra el Data Science y el Data Analytics ¿Qué tienen en común? Ambos trabajan con datos, y como el volumen de los mismos está en permanente aumento, es que estas disciplinas están en auge.
Ahora veamos la diferencia: los colaboradores que se dedican al Data Analytics son capaces de utilizar volúmenes de datos de diversos tamaños para tomar decisiones más confiables y seguras. Para eso, utilizan herramientas como Tableau y PowerBI. El análisis de datos ayuda a analizar datos históricos y actuales, prediciendo así tendencias futuras y proponiendo oportunidades de mejora para el negocio.
La Ciencia de Datos se concentra en obtener información y conocimiento a partir del análisis del Big Data. Para eso, los profesionales tienen habilidades en Matemáticas, Estadísticas y el lenguaje de programación Python, ya que trabajan en base a las 4 “V”: volumen, velocidad, variedad y veracidad. Es decir, se trata de utilizar estas herramientas del pasado para pronosticar o analizar lo que podría suceder en el futuro.
En resumen, algunas de las tareas de estos perfiles son: extraer datos, limpiarlos, procesarlos y ordenarlos para mostrarlos de forma atractiva.
En cualquier caso hay pleno empleo y las oportunidades de crecimiento laboral son ilimitadas. Respecto a las diferencias, el curso de Data Analytics es más corto que el Data Science. Incluso hay muchas personas que, tras formarse como especialistas en Análisis de Datos luego se capacitan en Ciencia de Datos.
¿Más dudas? ¡Compara sus programas de estudio! Aquí encuentras el de Data Analytics y aquí está el de Data Science. También puedes acceder al encuentro F5 | Actualiza tu futuro para ver un caso real de Data Analytics y cómo se crea un dashboard en vivo.