Análisis de datos vs. Ciencia de datos: 5 cosas a considerar

En el mundo de los grandes datos, a menudo encontrará dos disciplinas: ciencia de datos y análisis de datos. Ambos requieren diferentes (pero superpuestos en ciertas áreas) competencias y conjuntos de habilidades.

No obstante, ambos campos de estudio son muy lucrativos y ofrecen buenas oportunidades para aquellos interesados ​​en hacer un esfuerzo adicional.

Si está buscando tomar algunas decisiones profesionales importantes, pero no está seguro de qué opción elegir, siga leyendo sobre los principales puntos de diferenciación.

1. Antecedentes educativos

Los campos de análisis de datos y ciencia de datos son enriquecedores y especializados. Esto significa que si ingresa a cualquiera de las dos profesiones, debe estar bien preparado para enfrentar los desafíos educativos que se le presenten.

Análisis de datos

Se requiere una licenciatura básica para comenzar una carrera como analista de datos. Para emprender esta carrera profesional, debe optar por un programa de pregrado que le brinde una comprensión funcional de SQL

y desarrollo de consultas para RDBMS y operaciones de esquema de estructura de datos.

También necesitarás conocimientos de programación estadística usando R o Python. Además, el conocimiento del aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA), el desarrollo de algoritmos personalizados, la gestión de datos en torno a la recopilación y el almacenamiento de información son ventajas adicionales.

En resumen, necesita una licenciatura en TI, informática, matemáticas o estadística para comenzar su carrera en análisis de datos.

Ciencia de los datos

La apuesta más segura de un aspirante a científico de datos es obtener una licenciatura y una maestría en informática, tecnología de la información, matemáticas o estadística. Si desea cambiar su trayectoria profesional y adoptar una carrera como científico de datos, necesita un título secundario en cualquiera de estas corrientes.

El conocimiento básico requerido para los roles de ciencia de datos debe prepararlo para aprovisionar, recopilar, organizar, procesar y modelar datos comerciales.

Además, puede adquirir experiencia en visualización de datos, recopilación y preparación de datos basados ​​en API. Un título en matemáticas aplicadas y estadística lo ayudará aún más con el análisis exploratorio de datos, permitiéndole seguir y establecer patrones, idear modelos de prueba para desafíos personalizados y mucho más. más.

Por último, un conjunto de habilidades adicionales en ML e IA es útil al establecer modelos para predicciones basadas en IA. Por lo tanto, un título universitario en ciencias de la información, ciencias de la computación o ingeniería informática debería iniciarlo en la carrera profesional de un científico de datos.

2. Funciones laborales y responsabilidades laborales

Como analista de datos, sus roles y responsabilidades laborales variarán a medida que comience su viaje en estos campos. Dependiendo de su nivel de experiencia, puede notar ciertos cambios que lo ayudarán a enfrentar situaciones difíciles en su puesto de trabajo.

Análisis de datos

En el análisis de datos, principalmente analizará, visualizará y extraerá datos específicos del negocio.

En general, los roles de análisis de datos necesitarán que usted maneje responsabilidades como:

• Limpiar, procesar, validar y ejemplificar la integridad de los datos
• Realizar análisis exploratorios de datos de grandes conjuntos de datos
• Implementar canalizaciones ETL y llevar a cabo la minería de datos
• Realice análisis estadísticos mediante regresión logística, KNN, Random Forest y Decision Trees
• Cree y administre bibliotecas de aprendizaje automático (ML) mientras escribe códigos de automatización
• Adquiera nuevos conocimientos con herramientas y algoritmos de ML
• Identifique patrones de datos para hacer predicciones bien informadas respaldadas por datos

Ciencia de los datos

La ciencia de datos incluye la generación de conocimientos y la elaboración de inferencias a partir de datos contextuales dentro del negocio.

Algunas responsabilidades adicionales pueden incluir:

• Recopilación e interpretación de datos.
• Identificar patrones relevantes en un conjunto de datos
• Ejecutando Consultas y subconsultas de datos basadas en SQL
• Consulta de datos utilizando herramientas RDBMS como SQL, Python, SAS y muchas otras
• Adquirir fluidez en las herramientas de análisis predictivo, prescriptivo, descriptivo y de diagnóstico
• Adquirir habilidades en herramientas de visualización como Tableau, IBM Cognos Analytics y otras

3. Conjuntos de habilidades esenciales

Dado que ambos roles son especializados, requieren conjuntos de habilidades específicas antes de que pueda sobresalir en cualquiera de los campos. Para aprovechar al máximo cualquiera de las dos profesiones, debe mejorar sus habilidades y aprovechar al máximo lo que pueda.

Análisis de datos

Analytics requiere un conocimiento avanzado de estadísticas intermedias con habilidades para resolver problemas.

Además, es mejor si puede mejorar sus habilidades en lo siguiente:

• Bases de datos MS Excel y SQL para cortar y dividir datos
• Herramientas de inteligencia empresarial para dominar la elaboración de informes
• Aprenda herramientas como Python, R y SAS para administrar, manipular y trabajar con conjuntos de datos

A pesar de ser un rol orientado a TI, convertirse en analista de datos no requiere que tenga una formación en ingeniería.

En cambio, vale la pena aprender estadísticas, administración de bases de datos y modelado de datos, junto con análisis predictivos, para dominar los trucos del oficio.

Ciencia de los datos

En ciencia de datos, debe ser experto en matemáticas, estadísticas avanzadas, modelado predictivo, aprendizaje automático y programación en los siguientes campos:

• Experiencia en herramientas Big Data en Hadoop y Spark
• Experiencia en SQL, NoSQL y PostgreSQL bases de datos
• Conocimiento de herramientas de visualización de datos y algunos lenguajes como Scala y Python.

Una o más de estas herramientas son esenciales para dominar los roles de análisis de datos y ciencia de datos. Para ser el mejor en lo que hace, le recomendamos que aprenda la mayor cantidad posible de estos.

Análisis de datos

• Visualización de datos: Splunk, QlikView, Power BI y Tableau
• ETL: Talend
• Procesamiento de grandes datos: Spark, RapidMiner
• Análisis de datos: Microsoft Excel, R y Python

Ciencia de los datos

• Ciencia de datos aplicada: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Procesamiento de Big Data: Apache Hadoop, Spark
• Visualización de datos: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy y Google Analytics
• Análisis de datos: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab y SPSS
• Programación: R, Julia y Python
• Bibliotecas de programación: TensorFlow para el modelado de datos basado en Python

5. Oportunidades profesionales

Independientemente del campo que elija, la idea es conseguir un buen trabajo bien remunerado. Según el rol que elija, los roles de trabajo también cambiarán en consecuencia.

Aquí hay algunas opciones de carrera populares para esperar en el análisis de datos y la ciencia de datos.

Análisis de datos

• Analista de Inteligencia de Negocios
• Analista de datos
• Analista Cuantitativo
• Consultor de análisis de datos
• Analista de Operaciones
• analista de marketing
• Gerente de proyecto
• Analista de sistemas de TI
• Especialista en Logística de Transporte

Ciencia de los datos

• Analista de datos
• Ingenieros de datos
• Administrador de base de datos
• Ingeniero de aprendizaje automático
• Científico de datos
• Arquitecto de datos
• Estadístico
• Analista de negocios
• Gerente de datos y análisis

Ciencia de datos vs. Análisis de datos: el veredicto final

En general, los científicos de datos tienen un conjunto de habilidades más avanzado. Como resultado, el científico de datos promedio gana más que el analista de datos promedio. Pero siempre puede comenzar su carrera como analista de datos y luego inclinarse hacia la ciencia de datos más adelante.

Además del análisis de datos y la ciencia de datos, hay algunos otros dominios disponibles si está interesado en roles centrados en datos. Para empezar, puede consultar los puestos de arquitectura de datos e ingeniería de datos. Hay muchos cursos disponibles en el mercado que pueden ayudarte a perfeccionar tus habilidades en estos campos.

8 certificaciones de ingeniero de datos y arquitecto de datos para mejorar sus habilidades

Manténgase en la cima de su juego con estos certificados centrados en datos.

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