Data Science vs Data Analytics

La ciencia de datos (Data Science) y el análisis de datos (Data Analytics) están muy relacionados, pero tienen diferencias importantes. Ambos implican trabajar con datos para entender cosas, pero la ciencia de datos se centra en usar datos para construir modelos que puedan predecir lo que podría pasar en el futuro. Por otro lado, el análisis de datos se enfoca más en revisar datos pasados para tomar decisiones en el presente.

La ciencia de datos es un campo grande que incluye no solo el análisis de datos, sino también cosas como la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Los científicos de datos usan métodos estadísticos y de computación para sacar información de los datos, hacer modelos que puedan predecir cosas y crear nuevos algoritmos. Mientras tanto, el análisis de datos implica examinar los datos para entender qué dicen y usar esa información para tomar decisiones en los negocios.

¿Qué es la ciencia de datos (Data Science)?

La ciencia de datos (Data Science) implica el uso de herramientas y técnicas como programación, estadísticas, aprendizaje automático y algoritmos para manipular, preparar y analizar grandes cantidades de datos. Estos conjuntos de datos suelen incluir una mezcla de datos estructurados (como tablas y bases de datos) y datos no estructurados (como texto, imágenes o videos).

El objetivo principal de la ciencia de datos es descubrir patrones y generar conocimiento práctico a partir de los datos. Esto implica formular preguntas, encontrar las preguntas correctas que hacer y señalar áreas de interés para investigar. Algunos resultados comunes de la ciencia de datos incluyen recomendaciones basadas en filtrado colaborativo, predicciones y pronósticos basados en datos históricos, segmentación de datos basada en atributos específicos, detección de fraudes mediante la identificación de anomalías y la automatización de decisiones basadas en modelos predefinidos.

Proceso de ciencia de datos

Si estás considerando una carrera como científico de datos y te preguntas qué implica exactamente este rol, aquí te presentamos los seis pasos principales en el proceso de ciencia de datos:

• Definición de objetivos: El científico de datos colabora con las partes interesadas del negocio para establecer metas y objetivos para el análisis. Estos objetivos pueden variar desde optimizar una campaña publicitaria hasta mejorar la eficiencia general de la producción.
• Recopilación de datos: Si los datos aún no están disponibles, el científico de datos establece un proceso para recopilar y almacenar sistemáticamente los datos necesarios.
• Integración y gestión de datos: Se aplican las mejores prácticas para integrar y transformar los datos crudos en información limpia y lista para el análisis. Esto implica la replicación, ingestión y transformación de datos para combinar diferentes fuentes en formatos estandarizados.
• Investigación y exploración de datos: Aquí, el científico de datos realiza una investigación inicial y un análisis exploratorio de los datos utilizando herramientas de análisis de datos o inteligencia empresarial.
• Desarrollo de modelos: Basándose en los objetivos comerciales y la exploración de datos, se eligen y construyen uno o más modelos y algoritmos analíticos utilizando lenguajes como SQL, R o Python, así como técnicas como AutoML, aprendizaje automático y estadística.
• Despliegue y presentación del modelo: Una vez que los modelos están seleccionados y refinados, se ejecutan con los datos disponibles para generar información. Esta información se comparte con las partes interesadas a través de paneles y visualizaciones de datos. Se realizan ajustes según los comentarios recibidos para mejorar el modelo según sea necesario.

Habilidades y herramientas del científico de datos

Rol del científico de datos:

Dada la rápida evolución y la abundancia de datos disponibles en el entorno empresarial actual, los científicos de datos desempeñan un papel fundamental para ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos. Se espera que un científico de datos moderno lleve a cabo las siguientes tareas:

1. Diseñar y mantener sistemas de integración de datos y repositorios de datos: Crear y gestionar sistemas que faciliten la recopilación, almacenamiento y acceso eficiente a los datos de la empresa.
2. Trabajar con las partes interesadas del negocio para desarrollar políticas de gobernanza de datos: Colaborar con los diferentes departamentos para establecer políticas que regulen el uso, la calidad y la seguridad de los datos, y mejorar los procesos relacionados con la gestión de datos.
3. Comprender plenamente la empresa u organización y su posición en el mercado: Adquirir un profundo conocimiento del negocio y del entorno competitivo para identificar oportunidades y desafíos.
4. Utilizar herramientas de análisis de datos o BI para investigar y explorar grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados: Emplear herramientas especializadas para analizar datos y extraer información significativa que pueda respaldar la toma de decisiones empresariales.
5. Construir modelos y algoritmos analíticos utilizando lenguajes como SQL, R o Python: Desarrollar modelos matemáticos y algoritmos utilizando diferentes lenguajes de programación y técnicas de ciencia de datos para resolver problemas empresariales específicos.
6. Probar, ejecutar y refinar estos modelos dentro de un análisis prescriptivo o un sistema de soporte de decisiones: Evaluar la efectividad de los modelos y ajustarlos según sea necesario para garantizar que proporcionen información valiosa y relevante para la empresa.
7. Comunicar de manera efectiva tendencias, patrones, predicciones y conocimientos con todas las partes interesadas: Presentar los resultados de manera clara y comprensible, utilizando comunicación verbal, informes escritos y visualizaciones de datos para transmitir información relevante a todas las áreas de la organización.

Habilidades del científico de datos:

El científico de datos ideal es capaz de abordar problemas altamente complejos gracias a las siguientes habilidades:

1. Ayudar a definir objetivos e interpretar resultados basados en la experiencia en el dominio empresarial: Posee un profundo conocimiento del negocio y puede colaborar con los interesados para establecer objetivos claros y comprender los resultados obtenidos.
2. Gestionar y optimizar la infraestructura de datos de la organización: Tiene habilidades técnicas para manejar y mejorar la infraestructura de datos, garantizando un acceso eficiente y seguro a la información.
3. Utilizar lenguajes de programación, técnicas estadísticas y herramientas de software relevantes: Está familiarizado con una variedad de herramientas y lenguajes de programación, así como técnicas estadísticas, para manipular y analizar datos de manera efectiva.
4. Tener la curiosidad de explorar y detectar tendencias y patrones en los datos: Posee una mentalidad analítica y una curiosidad innata para explorar datos, identificar tendencias y extraer conocimientos significativos.
5. Comunicarse y colaborar eficazmente en toda la organización: Es capaz de comunicar los resultados de manera clara y efectiva a diferentes audiencias dentro de la organización y colaborar con diferentes equipos para lograr objetivos comunes.

¿Qué es el análisis de datos (Data Analytics)?

Al igual que la ciencia de datos (Data Analytics), el análisis de datos implica utilizar herramientas y procesos para examinar y combinar conjuntos de datos con el fin de identificar patrones y obtener información útil. Además, ambos tienen como objetivo ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas basadas en datos. Sin embargo, la diferencia principal radica en que, en el análisis de datos, la atención se suele centrar más en responder preguntas específicas que en la exploración abierta.

Mientras que la ciencia de datos puede abordar problemas complejos y explorar datos de manera más amplia para descubrir tendencias y patrones inesperados, el análisis de datos tiende a enfocarse en cuestiones particulares y en encontrar respuestas concretas para estas preguntas. En otras palabras, el análisis de datos se centra en resolver problemas específicos y generar conocimientos prácticos para abordar necesidades empresariales específicas.

Proceso del análisis de datos

El proceso de análisis de datos implica una serie de pasos clave que incluyen la definición de requisitos, la integración y gestión de datos, el análisis y el intercambio de conocimientos.

• Requisitos del proyecto y recopilación de datos: Determine las preguntas que necesita responder y asegúrese de contar con los datos necesarios. Esto implica identificar los objetivos del proyecto y recopilar los datos relevantes de las fuentes adecuadas.
• Integración y gestión de datos: Transforme los datos crudos en información limpia y preparada para su uso. Esto implica la replicación e ingesta de datos para combinar diferentes tipos de datos en formatos estandarizados que se almacenan en un repositorio, como un almacén de datos o un lago de datos, y se rigen por un conjunto de reglas específicas.
• Análisis, colaboración e intercambio de datos: Explore los datos y colabore con otros para desarrollar conocimientos utilizando herramientas de análisis de datos. Luego, comparta los hallazgos con toda la organización a través de paneles e informes atractivos e interactivos. Algunas herramientas modernas ofrecen análisis de autoservicio, que permiten a cualquier usuario analizar datos sin escribir código y utilizar lenguaje natural para explorar datos. Estas capacidades aumentan el acceso y comprensión de los datos, permitiendo a más usuarios trabajar con ellos y obtener valor.

Función de analista de datos y habilidades necesarias:

Si estás considerando una carrera en análisis de datos, es natural preguntarte: «¿Qué hace un analista de datos?» A pesar de las modernas herramientas de análisis de datos de autoservicio mencionadas anteriormente, el rol del analista de datos sigue siendo fundamental en muchas organizaciones. Aquí tienes una visión general del puesto y las habilidades necesarias:

Rol de analista de datos:

Se espera que el analista de datos actual desempeñe las siguientes tareas:

1. Diseñar y mantener sistemas de integración de datos y repositorios de datos: Crear y mantener sistemas que faciliten la integración y gestión eficiente de los datos de la organización.
2. Trabajar con el equipo de TI para desarrollar políticas de gobierno de datos: Colaborar con el equipo de tecnología de la información para establecer políticas que regulen el uso y la calidad de los datos, así como mejorar los procesos de integración y gestión de datos.
3. Comprender la empresa u organización y su contexto competitivo: Tener un profundo conocimiento del negocio y del entorno externo para identificar tendencias y oportunidades relevantes.
4. Utilizar herramientas de análisis de datos o BI para crear aplicaciones y realizar análisis: Utilizar herramientas especializadas para analizar datos, crear paneles y visualizaciones, y descubrir relaciones e insights valiosos.
5. Preparar paneles e informes de KPI para las partes interesadas: Presentar tendencias, patrones y predicciones de manera efectiva a través de informes y paneles de indicadores clave de rendimiento (KPI).

Habilidades de analista de datos:

En términos de habilidades necesarias, el analista de datos ideal debe ser capaz de colaborar y comunicarse eficazmente con todas las partes interesadas, además de tener experiencia técnica. Las habilidades comerciales incluyen ayudar a definir objetivos y proporcionar ejemplos de KPI. La experiencia técnica abarca la integración y gestión de datos, modelado de datos, lenguajes de programación como PowerBI, Tableau, R, Python y SQL, análisis estadístico, informes y análisis de datos. Estas habilidades suelen derivar de una formación en matemáticas y estadística, y a veces se complementan con una maestría en análisis de datos.

Data Science vs Data Analytics: Los mejores Bootcamps

La ciencia de datos (Data Analytics) y el análisis de datos (Data Science) están estrechamente relacionados, pero tienen diferencias clave entre ellos.

Mientras que ambos campos implican trabajar con datos para obtener conocimientos, el análisis de datos tiende a enfocarse más en revisar datos del pasado para orientar las decisiones en el presente. Por otro lado, la ciencia de datos a menudo implica utilizar datos para construir modelos que puedan predecir resultados futuros.

La ciencia de datos es un campo amplio que abarca el análisis de datos, así como otras áreas como la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Los científicos de datos utilizan métodos estadísticos y computacionales para extraer información de los datos, crear modelos predictivos y desarrollar nuevos algoritmos. En contraste, el análisis de datos se centra en examinar datos para obtener información que pueda respaldar decisiones comerciales.

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