¿Cuáles son las diferencias más importantes entre Data Science y Big Data?

El mundo evoluciona y con ello la tecnología. Empiezan a surgir nuevos conceptos como Data Science y Big Data. Ya hemos explicado qué son ambos conceptos y de forma detallada en varias oportunidades. Sabemos que ambos términos tienen que ver con los datos. 

A simple vista podrías pensar que ambos son iguales pero, realmente, existen diferencias importantes. Te las explicamos a continuación.

Aclaramos los conceptos: Big Data y Data Science

Data Science

Cuando hablamos de Data Science nos referimos a una disciplina orientada al análisis de grandes fuentes de datos. De este análisis, se extrae información para comprender la realidad y encontrar patrones con los que tomar decisiones.

Big Data

Este es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. 

Sabemos que a veces estos términos los solemos confundir, pero es importante saber las diferencias más importantes entre ambos conceptos. Por ese motivo, vamos a explicar las diferencias clave entre ambos conceptos para que no haya confusiones. 

Diferencias más importantes entre Data Science y Big data

  • Data Science se diferencia por proporcionar los métodos o técnicas para analizarlos. En cambio, el Big Data se diferencia por las tres V: velocidad, volumen y variedad.
  • Entre las diferencias más importantes entre ambos conceptos está que el Data Science usa razonamiento deductivo e inductivo y enfoques teóricos y experimentales. Mientras que el Big Data ofrece el potencial de rendimiento. 
  • La Ciencia de Datos usa algoritmos de Machine Learning y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas. Por otro lado, el análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos.
  • Big Data se relaciona más con la tecnología de la computación distribuida, las herramientas y el software de análisis (Hadoop, Java, Hive, etc.). Esto se opone al de Data Science, que se enfoca en estrategias para decisiones de negocios, diseminación de datos utilizando matemáticas, estadísticas, etc.

Ahora que ya sabes cuales son las diferencias más importantes entre Data Science y Big data, te aconsejamos un centro de estudios con el que podrás convertirte en un experto en estas materias.

Assembler Institute of Technology: Conviértete en el mejor Científico de datos

Si te quieres convertir en un experto en Data Science y dedicarte a esto en el futuro estás en el sitio correcto. En Assembler te damos la oportunidad de convertirte en un Data Science profesional. En el Máster en Data Science aprenderás todo lo necesario para convertirte en un Data Scientist. Además, podrás aprender tecnologías relacionadas con el análisis de los datos, como ser un experto en Machine learning y Deep Learning. también tendrás muy buenas oportunidades laborales.

Contacta con nosotros y empieza tu carrera con Assembler Institute of Technology.

Comparte:

Facebook
Twitter
LinkedIn

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Índice

Quizá te interese

Post relacionados

Solicita información sobre cualquiera de nuestros programas