Data Science vs Data Analytics : 5 diferencias entre ellos.

Desde hace varios años, existen nuevas necesidades entorno a los datos, las ofertas de empleo y de formación de Data Analytics o Data Science no paran de crecer. Muchas veces tendemos a confundir estas dos profesiones, que exploran e interpretan un gran número de datos. Sin embargo, cada profesión tiene sus características y sus competencias.

Antes de empezar a leer te invitamos a descargar nuestro glosario data, dónde podrás aprender numerosos términos relacionados con todo el mundo del data analytics. Si eres alguien que siente curiosidad por este sector y quieres adentrarte en él ¡A qué esperas para hacerlo! Es totalmente gratis.

Etapas de un proyecto de datos.

Para entender las funciones de cada perfil, debemos comprender primero las distintas etapas de un proyecto de datos:

• 1. Extracción y procesamiento de los datos : En esta etapa, se recopilan los datos relevantes para el proyecto. Esto implica la identificación de fuentes de datos, la extracción de los datos de esas fuentes y su posterior procesamiento para que sean utilizables. Durante esta etapa, se aplican técnicas de limpieza y transformación de datos para asegurar su calidad y consistencia. El objetivo es obtener un conjunto de datos estructurado y preparado para su análisis posterior.
  
• 2. Exploración y análisis de datos : Una vez que los datos han sido procesados, se procede a explorarlos y analizarlos. En esta etapa, se aplican técnicas de minería de datos, visualización y análisis estadístico para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos. La exploración de datos permite obtener una comprensión profunda de los mismos y extraer información relevante para responder preguntas específicas o identificar oportunidades.
  
• 3. Creación de producto y reporte de datos : En la última etapa del proyecto de datos, se utiliza la información obtenida para crear un producto final o generar reportes que sean útiles para los usuarios finales. Esto puede implicar la creación de modelos predictivos, cuadros de mando interactivos, informes detallados o cualquier otro formato que comunique de manera efectiva los resultados del análisis de datos. El objetivo es proporcionar información clara y accionable que respalde la toma de decisiones y aporte valor a la organización.

¿Qué hace un Data Analyst?

El analista de datos suele ser un perfil profesional más relacionado con la parte de negocio, centrándose en la consultoría, es decir:

Manipulación de datos

Como Data Analyst, una de las principales responsabilidades es trabajar con los datos, lo que implica realizar tareas de manipulación y transformación de datos. Esto incluye la limpieza de datos para eliminar valores incorrectos o incompletos, la integración de diferentes conjuntos de datos, la realización de cálculos y agregaciones, y la preparación de los datos en formatos adecuados para su análisis posterior. La manipulación de datos es esencial para garantizar la calidad y la consistencia de los datos utilizados en el análisis.

Conclusiones retrospectivas (analiza a posteriori)

Otra actividad clave es realizar análisis retrospectivos, es decir, analizar datos históricos para obtener conclusiones y conocimientos. Esto implica examinar los datos pasados para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ayudar a comprender el rendimiento pasado y a tomar decisiones informadas para el futuro. El análisis retrospectivo permite evaluar el éxito de estrategias anteriores, identificar áreas de mejora y obtener información valiosa para la toma de decisiones.

Asesoramiento empresarial basado en datos

Un Data Analyst desempeña un papel crucial al proporcionar asesoramiento empresarial basado en datos. Esto implica utilizar los análisis y conclusiones obtenidos para brindar recomendaciones a la empresa. El Data Analyst puede ayudar a identificar oportunidades de mejora, optimizar procesos, identificar riesgos y tomar decisiones informadas. Al trabajar en estrecha colaboración con otros departamentos y partes interesadas, el Data Analyst utiliza su experiencia en análisis de datos para influir en las decisiones estratégicas y aportar valor a la organización.

Analiza datos existentes para intentar comprender y resolver preguntas útiles a la toma de decisiones, proporcionando la información obtenida con herramientas de visualización, como pueden ser Tableau o Power BI. A partir de ver los datos plasmados en herramientas de visualización, trata de sacar algunas conclusiones y tomar decisiones de negocio.

Además de dominar las herramientas de visualización y la generación de informes, el analista de datos tiene conocimientos básicos de estadística descriptiva y programación.

Recuerda que puedes descargar el glosario data, recurso descargable gratuito elaborado por Pontia dónde podras encontrar más de 50 términos para aprender relacionados con el campo del data analytics y data science. ¡Llenate de conocimientos acerca de este sector que tan rápido está creciendo!

¿Qué hace un Data Scientist?

Es un perfil más enfocado al desarrollo de productos que a la consultoría. Acumula una gran cantidad de datos (Big Data), generando mucha información nueva, para intentar predecir lo que va a pasar en el futuro. En otras palabras, traspasa los resultados del modelo analítico a los resultados de negocio. Aquí puedes ver las diferentes herramientas con las que trabaja un data scientist.

Recopilación y preparación de datos

Un Data Scientist se encarga de identificar y recopilar fuentes de datos relevantes para el proyecto en cuestión. Esto implica la extracción de datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, API, redes sociales, entre otros. Además, debe realizar tareas de limpieza, transformación y preparación de datos para asegurar su calidad y coherencia antes de su análisis. Esta actividad implica la aplicación de técnicas de manipulación de datos, como el manejo de valores faltantes, la normalización de variables y la creación de nuevas características.

Análisis exploratorio y modelado de datos

El Data Scientist utiliza técnicas de análisis exploratorio de datos para comprender las características y patrones presentes en los datos. Esto implica la realización de visualizaciones, estadísticas descriptivas y análisis de correlación para obtener conocimientos iniciales sobre los datos. A continuación, aplica técnicas de modelado de datos, como algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y estadísticas avanzadas, para desarrollar modelos predictivos, clasificación, clustering, entre otros. Estos modelos permiten extraer información valiosa y tomar decisiones basadas en datos.

Investigación y desarrollo de técnicas avanzadas

Los Data Scientists están constantemente investigando y desarrollando nuevas técnicas y metodologías avanzadas en el campo del análisis de datos. Esto implica mantenerse al día con los avances en el campo de la ciencia de datos, explorar nuevas herramientas y algoritmos, y experimentar con enfoques innovadores para resolver problemas complejos. Los Data Scientists pueden participar en la investigación y desarrollo de modelos y técnicas específicas, adaptándolas y aplicándolas a los desafíos y objetivos de la organización. Esta actividad implica un enfoque continuo en el aprendizaje y la mejora, y contribuye al avance de la ciencia de datos en general.

Es una profesión más completa, con una curva de aprendizaje más lenta, que requiere grandes conocimientos en matemáticas, estadísticas, programación, algoritmos, sin olvidar el dominio del machine learning y la visualización de datos.

Como dice Iván Barrio Herreros, Data Scientist, “ el 80% del tiempo es la preparación del dato y un 20% la ejecución de modelos”

5 Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Una vez vista toda la información anterior en relación a la actividad de ambos perfiles, podemos diferenciar entre 5 aspectos principales :

1. Un Data Analyst es capaz de extraer datos para sacar conclusiones, mientras que un Data Scientist es experto en el análisis de datos para crear modelos predictivos.
2. Un Data Scientist hace predicciones (futuro) y el Data Analyst realiza la autopsia de los datos (pasado).
3. Un Data Analyst requiere menos conocimientos técnicos que el Data Scientist.
4. La media del salario de un Data Scientist suele ser mayor que la de un Data Analyst.
5. Un Data Scientist sabe programar y el Data Analyst tiene base de código para mover variables de un lado a otro, pero no necesita programar, va acomodando los datos y los expone.

¿No sabes que perfil te corresponde?

Realizar este test en 30 segundos

En resumen, tanto el científico de datos como el analista de datos ayudan los negocios, aportando datos objetivos que optimizan el rendimiento de las empresas.

En Pontia.tech disponemos de nuestro propio programa en el que puedes aprender todo sobre el análisis de datos y la ciencia de datos a través de nuestros másteres en Data Analytics y Data Science para convertirte en uno de los perfiles más demandados en el sector IT. Puedes consultar información ¡Sin ningún tipo de compromiso!

También te animamos a descargar nuestro glosario data, un recurso en formato pdf dónde aprenderás multitud de términos relacionados con el análisis de datos. ¡Es totalmente gratis y te permitirá conocer numerosos términos esenciales en el mundo de la data!