DATA SCIENCE VS DATA ANALYTICS

Big Data, Datos / Por Charles Cotteret / Deja un comentario

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.

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

  • Primera etapa: Extracción y procesamiento de los datos.
  • Segunda etapa: Exploración y análisis de datos. Tercera parte: Creación de producto y reporte de datos.
  • Tercera parte: Creación de producto y reporte de datos.

“Diferencias y similitudes entre cada perfil”

¿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
  • Conclusiones retrospectivas (analiza a posteriori)
  • Asesoramiento empresarial basado en datos

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.

¿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.

Herramientas de un Data Scientist

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

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.

Un Data Scientist hace predicciones (futuro) y el Data Analyst realiza la autopsia de los datos (pasado).

Un Data Analyst requiere menos conocimientos técnicos que el Data Scientist.

La media del salario de un Data Scientist suele ser mayor que la de un Data Analyst.

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?

Realiza 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.

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  • Primera etapa: Extracción y procesamiento de los datos.
  • Segunda etapa: Exploración y análisis de datos. Tercera parte: Creación de producto y reporte de datos.
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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.

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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.

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