Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Data Science vs Data Analytics

El mundo de los datos (Big Data) es complejo y se encuentra en constante evolución. Es por esto que todavía hay quién puede confundir ciertos conceptos, como el Data Science y el Data Analytics. En este artículo, te contamos las diferencias que existen entre estos dos conceptos.

¡Comencemos!

Data Analytics vs Data Science

Como decíamos, una de las confusiones principales que se dan en relación con la terminología de los datos, es entre el concepto Data Science y Data Analytics. Se tratan de dos áreas profesionales que están muy vinculadas y que pueden llegar a solaparse, pero cumplen funciones distintas.

Aunque tanto el Data Science y el Data Analytics aplican la estadística, las matemáticas y la programación, sus objetivos son diferentes. Por lo tanto, los profesionales de estas dos disciplinas también están diferenciados y requieren de conocimientos y habilidades distintas. 

Para entender la diferencia entre ambos, lo primero es determinar qué es y para qué sirve cada una de estas profesiones.

¿Qué es Data Science?

El Data Science es una disciplina vinculada a los datos, cuyo significado ha ido evolucionando con el tiempo. No obstante, hoy en día se considera que la función primordial del Data Science es el tratamiento de grandes volúmenes de datos recopilados por las empresas para que puedan ser analizados o utilizados en otras acciones. Suele estar estrechamente relacionado con el business intelligence.

Por lo tanto, la función de los data scientists es transformar los datos “en bruto” en material comprensible, que sea de calidad y aprovechable para el desarrollo de las acciones que se llevan a cabo en una empresa.

En el Data Science se incluyen múltiples ciencias y actividades, como el deep learning, la integración de datos o el machine learning, entre otras. Por otro lado, los científicos de datos se encargan de que los datos puedan transformarse en insights de empresa que servirán como fundamento para la toma de decisiones estratégicas.

A grandes rasgos, podemos dividir el Data Science en tres subramas:

  • Preparación de datos
  • Limpieza de datos
  • Análisis de datos

¿Qué es el Data Analytics?

data analyst

El Data Analytics es, en realidad, una subrama del Data Science centrada en el análisis de datos. Por lo tanto, podemos decir que un data analyst es, en cierta forma, un científico de datos especializado en el estudio de datos mediante herramientas de análisis y BI (Business Intelligence). 

Si el data scientist es el encargado de transformar los datos recopilados para que puedan utilizarse en operaciones, el analista de datos se encarga de encontrar tendencias entre los datos y transformarlos en métricas para medir el rendimiento, detectar aspectos importantes, etc.

Dentro del ecosistema empresarial actual, el Data Analytics es fundamental para el buen funcionamiento de cualquier empresa, ya que los encargados de liderarlas cada vez necesitan más información y de forma más rápida para tomar decisiones estratégicas.

Ahora que ya conoces ambos conceptos y sabes cómo están vinculados, llega el momento de exponer las diferencias que existen entre ellos.

Diferencia entre data analytics y data science

La diferencia principal entre ambas disciplinas es su enfoque.

  • Data Science. Enfoque global, abarca cualquier acción referente al tratamiento de datos, con una perspectiva de descubrimiento.
  • Data Analytics. Se centra en el análisis de datos para la obtención de métricas que sirvan a las empresas para tomar decisiones, poniendo el foco en la resolución de problemas existentes. 

Por lo tanto, podríamos decir que la ciencia de datos formula preguntas y los analistas de datos se encargan de contestarlas. A continuación, detallamos algunas de las competencias y tareas concretas que realiza cada uno de estos perfiles profesionales:

Tareas y competencias del Data Science

  • Transformación y limpieza de grandes volúmenes de datos
  • Identificación de problemáticas y tendencias
  • Análisis predictivo
  • Minería de datos
  • Desarrollo de algoritmos y de modelos de machine learning y deep learning
  • Exposición de resultados, formulación de preguntas

Tareas y competencias de Data Analytics

  • Resolución de problemáticas de negocio
  • Análisis de la información a partir de los datos para obtener insights empresariales
  • Garantizar la calidad y fiabilidad de los datos
  • Cálculo de insights e indicadores
  • Responder a preguntas concretas

En definitiva, el Data Analytics es una vertiente del Data Science. Por lo tanto, la ciencia de datos es una disciplina mucho más global y menos concreta que el análisis de datos. Mientras la ciencia de datos se encarga de habilitar estos para que puedan utilizarse, el data analytics se encarga de analizarlos para ayudar a que los cargos responsables de una empresa puedan tomar las mejores decisiones para sus negocios. ¿Te gustaría ser científico de datos o data analyst? Descubre el master de Assembler Institute of Technology y conviértete en el profesional que quieres ser.

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