- Actualizado: noviembre 15, 2022
Data Science y Data Analytics: diferencias y similitudes
¿Data science y Data analytics? El mundo laboral adopta todo el tiempo nuevas palabras, así que no te culpes si aún no sabes cuáles son las similitudes y diferencias entre la ciencia y el análisis de datos.
Antes de explicar en detalle cada término, te adelantamos algo: son dos áreas más que interesantes para que las consideres a la hora de elegir un camino profesional.
Ahora sí… ¡Veamos de qué va cada una de ellas!
¿Qué tienen en común Data Science y Data Analytics?
No todo son diferencias entre Data Science y Data Analytics: también hay puntos comunes fuertes, que originan, precisamente, algunas confusiones entre ambos términos. Vamos a repasar entonces las similitudes:
- Son áreas muy demandadas en la actualidad
- Están muy bien pagas
- Trabajan con datos
- Hacen tareas de análisis
- Utilizan las preguntas
- Precisan de profesionales curiosos/as y perspicaces
- Requieren de habilidades estadísticas y comunicativas
Las diferencias de Data Sciencie y Data Analytics
Para comprender las diferencias entre Data Science y Data Analytics, tenemos que empezar por la base: distinguir bien cada uno de estos conceptos.
En pocas palabras, el término Data Science (o ciencia de datos) se refiere al área que se encarga de analizar los datos para predecir los acontecimientos del futuro, haciendo uso de herramientas científicas y de la inteligencia artificial.
Hay que tener en cuenta que, como son términos que han nacido hace relativamente poco, todavía no hay consensos definitivos y algunas definiciones son más abarcativas que otras.
Por su parte, el concepto de Data Analytics (o análisis de datos) apunta al área que analiza grandes volúmenes de información para llegar a decisiones acertadas en un negocio.
Estas definiciones pueden servirnos como un primer acercamiento, pero ahora desglosaremos en profundidad cada uno de los puntos en que se distinguen los términos.
Las tareas
Un punto importante a la hora de analizar cada una de estas áreas tiene que ver con las tareas que se desempeñan en cada una de ellas.
En cuanto a los/as analistas de datos, cabe decir que habitualmente se encargan de:
- Buscar soluciones a los problemas de un negocio.
- Contribuir a una mejor toma de decisiones.
- Reconocer dificultades en la importación de datos.
- Acordar acciones de recopilación de datos con roles profesionales como el de data engineer.
- Analizar los datos con la ayuda de estadísticas.
- Mostrar los resultados de forma sencilla.
Por su parte, las responsabilidades del área del Data Science tienen que ver con:
- Realizar predicciones y preguntas a futuro.
- Depurar y hacer un procesamiento de los datos.
- Construir modelos de aprendizaje automático.
- Diseñar métodos de análisis pertinentes.
- Minar datos con métodos estadísticos y de inteligencia artificial.
La especificidad
Por una parte, la ciencia de datos se enfoca en encontrar en la información del pasado la clave para entender qué pasará en el futuro. Sí, los datos son una excelente forma, para cualquier negocio, de predecir… pero hay que tener claros conocimientos para hacerlo. Y, además, hay que interrogarse en torno a ese futuro.
En cambio, en el análisis de datos lo que se intenta es de dar respuesta a los planteos que predijo la ciencia de datos, utilizando toda esa información que se posee.
Lugar de trabajo
En cuanto al lugar de trabajo, tanto quienes trabajan en el área de data science como quienes lo hacen en data analytics, pueden acceder a importantes puestos en empresas.
Particularmente, la ciencia de datos tiene un sitio asegurado en aquellos negocios que emplean algoritmos para sus sistemas de recomendación como, por ejemplo, plataformas de streaming, redes sociales o grandes tiendas de compra online.
En cuanto al análisis de datos, todas las industrias medianas y grandes precisan de profesionales que puedan trabajar con grandes masas de información y lograr así sus objetivos.
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Herramientas
En relación con las herramientas de trabajo, cabe decir que quienes trabajan con análisis de datos se valen habitualmente de hojas de cálculo, lenguajes de programación como R o Python y de programas como Power BI.
Power BI es una herramienta de análisis de datos que muestra los resultados de una forma simple y visual.
Por su parte, las personas que están en el campo de la ciencia de datos usan habitualmente el aprendizaje automático como herramienta para recabar información.
Cabe aclarar que el aprendizaje automático, comúnmente conocido como machine learning, es una forma de inteligencia artificial que posibilita que los sistemas aprendan por su cuenta a medida que recaban datos.
Asimismo, los programas de visualización de datos son clave en los dos casos, sobre todo si pensamos en la fase final, en la que se deben comunicar resultados a profesionales que no cuentan con los mismos conocimientos.
En general, se utilizan gráficos de diferentes tipos y mapas. Así, al presentar los datos de forma gráfica, permite que cualquier trabajador/a del equipo pueda aproximarse a ellos.
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Data Science vs Data Analytics: las competencias necesarias
Aunque tienen puntos en común, las habilidades que se solicitan en Data Science y en Data Analytics no son las mismas… Por eso, a continuación vamos a repasar cuáles son las fundamentales en cada caso.
Habilidades requeridas en Data Science
Para trabajar en ciencia de datos, es crucial:
- Conocer sobre machine learning
El aprendizaje automático es un pilar fundamental para las personas que se desempeñan como Data Scientist, así que necesariamente deben estar formados en este campo. Precisamente, el machine learning les permite la construcción de esos modelos para que las máquinas identifiquen patrones y hagan más eficiente su funcionamiento con ayuda de los datos.
De este modo, y a través de datos, se vuelve posible un examen de cada proyecto, que marque potencialidades y debilidades y apunte hacia su perfeccionamiento.
- Mejorar el pensamiento crítico
«Pienso, luego existo» fue la frase que inmortalizó a René Descartes. Bueno… la ciencia de datos no es filosofía, pero también implica una reflexión alejada de los lugares comunes.
En Data Science, es importante interpretar y llegar a conclusiones. Para ello, el pensamiento crítico se vuelve una herramienta crucial, que permite direccionar las acciones hacia un buen puerto, considerando siempre el proyecto en el que se enmarca y las posibles consecuencias que pueden tener.
3. Amigarse con la estadística
Esta rama de las matemáticas en particular es una aliada en la ciencia de datos, porque permite tanto el análisis como el proceso final en el que se le da sentido a grandes volúmenes de información.
De este modo, es esencial para adelantarse a los patrones y observar las tendencias de los datos y, para, luego, tomar buenas decisiones con esa información en mano.
4. Comprender lenguajes de programación
No podíamos olvidarnos de la programación (fundamental, Watson), ya que un/a Data Scientist tiene que conocer algunos lenguajes para poder construir sus modelos. Es decir, estar familiarizado/a con la escritura del código y con sus bibliotecas.
Habilidades necesarias para Data Analytics
Mientras que un/a Data Analyst debe manejar con fluidez:
- Programas de visualización de datos
Sí, mostrar contarle a todo el mundo qué dicen los datos es importante y, para explicar la información de manera más efectiva, casi siempre es necesario tener un apoyo visual. Así, los gráficos, las tablas y las presentaciones se vuelven recursos imprescindibles.
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Entre las formas de visualizar los datos, destaca Power BI, porque posibilita el trabajo con datos de diversas fuentes.
- SQL
Conocido por sus siglas SQL, el lenguaje de consulta estructurado, permite a un/a analista consultar una base de datos y realizar cambios en ella. Es decir, con SQL se puede ejecutar solicitudes y obtener automáticamente datos como respuesta. Esto hace que sea un requisito fundamental conocer a fondo esta herramienta.
¿Por qué SQL t no otros lenguajes de consulta? Bueno, básicamente porque es el más utilizado, entenderlo es muy sencillo y funciona muy bien con todo tipo de bases de datos.
- R… o Python
Hoy nadie queda exento de la programación. Así, los/as analistas de datos utilizan sobre todo los lenguajes R y Python, especiales para trabajar con grandes volúmenes de información.
Particularmente, R fue pensando para el análisis estadístico. Por su parte, Python es algo más complejo y tiene funcionalidades diversas, lo que lo hace una opción tan atractiva como desafiante.
Una aclaración importante: no necesitan saber ambos, con uno alcanza. Aunque tener conocimiento de los dos es un plus siempre.
- El manejo de datos
Por otro lado, no podemos dejar de mencionar al manejo de los datos, que implica tanto recolectarlos como organizarlos de manera eficaz. Para ello, existen sistemas de gestión variados que cada analista debe aprender a utilizar.
- Las famosas hojas de cálculo
Ya sea Excel o Google Sheets, manipular con soltura las hojas de cálculo es crucial, si consideramos que son programas que almacenan, organizan y estructuran los datos.
En este sentido, analistas pueden ver en ellas algunos patrones importantes y hacer búsquedas con agilidad cuando lo precisan. Para ello, las funciones y las fórmulas son opciones de las cuales sacan provecho.
Es muy útil distinguir, no obstante, las hojas de cálculo de las bases de datos, ya que, mientras las primeras sirven para cantidades más moderadas de datos, las segundas pueden almacenar un volumen mucho mayor.
- Mentalidad técnica
Tener una mentalidad técnica está relacionado con el poder fragmentar en fases más pequeñas los procesos, con el fin de poder abarcarlos de forma ordenada y coherente.
El proceso de análisis de datos es largo y cuenta con diferentes estadios que hay que pasar: etapas de preguntas, de preparación, de procesamiento, de análisis en sí, de socialización de los datos y de acción. Por eso, no es de extrañar que la mentalidad técnica se haya convertido en un plus en este campo.
¿Y el data engineer?
Cada vez tiene más relevancia el puesto de data engineer, sin embargo, es común que surjan dudas: ¿Qué habilidades son necesarias?
Cualquiera de los perfiles profesionales de data pueden mejorarse con un buen nivel de lengua inglesa en el área laboral. Para lograrlo, te recomendamos el Curso de Inglés para el mundo digital.
En este caso, se trata de un/a profesional cuya labor se complementa con la del data scientist. ¿Por qué? Bueno, porque crean modelos de datos y los supervisan; con esos datos depurados, luego trabajan los Data Scientist.
Esto hace que sean fundamentales en la creación de espacios de almacenamiento de datos en bruto, que luego pasan por fases de preparación para finalmente analizarse. Para lograrlo, un profundo conocimiento de las matemáticas es un requisito crucial.
Resumen
Ya hemos tenido la oportunidad de repasar las diferencias entre Data Science y Data Analytics. Mientras que el primer campo se encarga de construir modelos de aprendizaje automático y de hacer predicciones con la ayuda de los datos, el segundo hace análisis de los datos con el fin de buscar soluciones a problemas de una empresa.
Por ende, si te interesa alguno de los campos, pero no sabes por dónde empezar, estudiar Análisis de Datos es un gran primer gran paso. En el curso de Data Analytics de la Academia Pulsión Digital, aprenderás a fondo y de forma práctica lo que necesitas saber para sumergirte en esta área.
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