¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos? [Guía 2023]

Mientras observa los diversos programas de grado que se ofrecen en ciencias de la computación y tecnología de la información, es posible que esté comparando la ciencia de datos con el análisis de datos y se pregunte cuál es el mejor para usted.

La ciencia y el análisis de datos pueden ser bastante similares, y ambos programas cubren varios conceptos.

Echemos un vistazo a la diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos para ayudarlo a determinar qué opción suena mejor para usted y sus objetivos profesionales.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?

Históricamente hablando, los roles de análisis y ciencia de datos eran para profesionales especializados que tenían conocimiento de las operaciones y la programación informática y también tenían la capacidad de procesar e interpretar grandes cantidades de datos.

Las empresas, organizaciones, entidades gubernamentales y comunidades médicas de hoy en día crean, almacenan y administran cantidades aparentemente infinitas de datos. Como resultado, los profesionales que pueden analizar, manipular, organizar e informar sobre estos datos tienen una demanda cada vez mayor.

Tanto los científicos de datos como los analistas de datos estudian matemáticas, informática y tecnología con gran detalle, pero el alcance y el papel de estos puestos pueden variar significativamente.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un campo que se centra principalmente en la recopilación, el almacenamiento, el mantenimiento y la organización general de los datos. Por lo general, los analistas de datos usan estadísticas, programación y métodos de organización para descubrir soluciones potenciales para los desafíos existentes.

Los profesionales en este campo usan sus conocimientos matemáticos y de computación para ordenar y revisar datos para enfocarse en la resolución de problemas. Pueden detectar tendencias de datos y analizar disparidades en los datos. Además, el análisis de datos tiene una base sólida en algunos de los aspectos más analíticos de la gestión de datos, incluido el almacenamiento de datos y el modelado predictivo.

Los analistas de datos se pueden encontrar en una variedad de campos y entornos de trabajo. Los roles de analista incluyen analistas financieros y analistas de inteligencia comercial. Los analistas de datos también pueden trabajar en campos que tienen requisitos de datos urgentes, como la industria médica o de viajes.

Aquellos que trabajan para una organización después de obtener un título en análisis de datos en línea o en el campus también pueden estar preparados para informar sobre sus hallazgos a los miembros clave del equipo y a las partes interesadas. En su informe, pueden recomendar y sugerir cursos de acción para resolver problemas y superar desafíos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos también es un campo multidisciplinario que combina la programación informática, las matemáticas y la estadística.

Los científicos de datos usan estas habilidades y usan su conocimiento del contexto de los datos para revisar grandes cantidades de datos con el fin de encontrar patrones o tendencias. Pueden crear algoritmos o programas de manipulación de datos que les ayuden a buscar conjuntos de datos específicos.

Los roles típicos de los profesionales de la ciencia de datos incluyen aquellos que revisan y evalúan la estrategia y la eficiencia organizacional, así como la automatización de procesos y el aprendizaje automático. Estas personas pueden trabajar como actuarios. También pueden trabajar en los campos médico y científico, en análisis de consumidores o en análisis empresarial y corporativo.

La ciencia de datos se centra menos en encontrar respuestas y más en encontrar el camino correcto hacia posibles soluciones. Enfatiza la identificación de la raíz de una situación sobre la solución de un problema actual.

Los estudiantes que eligen una especialización en ciencia de datos probablemente tomarán cursos de informática, lenguajes de programación e inteligencia artificial.

Diferencias clave entre ciencia de datos y análisis

Puede ser útil desglosar las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos en una comparación de manzanas con manzanas. Puede haber algunas áreas en las que un campo de estudio le resulte más atractivo.

Es útil mantener una mente abierta, pero también es importante sentirse cómodo con sus decisiones.

Ciencia de datos frente a análisis de datos: requisitos educativos

Si bien no existe un camino ideal único hacia un rol profesional en la ciencia y el análisis de datos, existen ciertos requisitos educativos que son útiles para cada uno. Los roles de analista de datos con frecuencia requieren una licenciatura, así como una sólida formación en matemáticas y estadísticas.

Los temas comunes de los cursos para estudiantes que estudian análisis de datos incluyen visualización de datos, minería de datos, modelado predictivo y análisis complejo. Probablemente estudiará lenguajes de programación y software como R, Python, SAS y SQL.

Si bien los profesionales de la ciencia de datos pueden encontrar trabajo con licenciatura, a menudo tienen una maestría o un doctorado con experiencia en tecnología de la información, matemáticas o estadísticas. Es posible que se requieran sólidas habilidades informáticas y de programación.

Un número creciente de universidades ofrece programas de doctorado en línea en ciencia de datos que pueden permitir a los estudiantes que trabajan la oportunidad de obtener un título avanzado.

Con frecuencia, los estudiantes de ciencia de datos estudian habilidades y estilos de programación similares a los de los analistas de datos. También se les puede pedir que aprendan aprendizaje automático, habilidades de modelado de datos y herramientas como Hadoop, TensorFlow y Spark.

Ambos campos educativos incluyen el estudio de una variedad de habilidades de comunicación y liderazgo para informar y guiar a los equipos a través de la organización y el descubrimiento de datos.

Ciencia de datos frente a análisis de datos: perspectivas laborales y salariales

La diferencia entre las carreras de análisis de datos y ciencia de datos puede ser significativa. Aquellos que tienen educación en ciencia de datos pueden elegir roles en los que se les pide que desarrollen algoritmos u otros métodos para probar sus teorías con respecto a los patrones y desafíos de los datos.

Pueden elegir roles como científicos de datos, actuarios o analistas de sistemas informáticos. Pueden diseñar e implementar sistemas y procesos automatizados para ayudar con una variedad de funciones comerciales, desde fijación de precios hasta productividad. Los roles de analista de datos a menudo desafían a los profesionales a crear sistemas de organización y herramientas para permitir un modelado de datos multidimensional rápido y completo. Reconocen tendencias y ofrecen soluciones.

Algunos profesionales de análisis de datos trabajan como analistas de inteligencia empresarial, analistas financieros o consultores de gestión operativa. La Oficina de Estadísticas Laborales anticipa un crecimiento laboral del 36 % para los científicos de datos en los próximos diez años, mucho más rápido que el promedio.

Si bien existen muchas opciones potenciales de carrera para los analistas de datos, algunos roles también están experimentando un crecimiento superior al promedio. Por ejemplo, se espera que los analistas de investigación de operaciones vean un crecimiento laboral del 23 % en los próximos diez años.

Analista de datos frente a científico de datos: funciones y responsabilidades

La forma en que los analistas de datos y los científicos de datos abordan sus funciones es diferente, aunque ambos trabajan con enormes cantidades de datos.

Un analista de datos se centra principalmente en recopilar datos, organizarlos, analizarlos e informar sobre sus hallazgos. Se enfocan en el proceso de recopilación para ayudarlos a determinar formas nuevas y más eficientes de almacenar datos, lo que puede incluir analizarlos desde una variedad de perspectivas.

Por otro lado, los científicos de datos buscan las preguntas correctas para hacer para encontrar las respuestas que quiere una organización. También recopilan, organizan y analizan datos, pero su objetivo es utilizar la informática, desde inteligencia artificial hasta nuevos algoritmos, para medir y predecir tendencias.

Un analista de datos colabora con frecuencia con múltiples partes interesadas en una empresa u organización para obtener su opinión sobre sus solicitudes organizacionales generales y escenarios de casos de negocios.

Un científico de datos encontrará formas de automatizar la clasificación de la información para encontrar nuevos usos para la información existente y hacer recomendaciones para acciones futuras basadas en sus hallazgos.

Data Science vs. Data Analytics: habilidades y herramientas

Hay algunas diferencias entre el análisis de datos y la ciencia de datos en el software, las herramientas, las habilidades y el conocimiento de programación que se requiere.

El análisis de datos incorpora el uso de herramientas que mejoran la clasificación, el almacenamiento y la creación de colecciones. Esto incluye un sólido conocimiento de estadística y probabilidad, junto con cursos básicos de matemáticas.

La ciencia de datos también incluye una gran cantidad de análisis, pero el análisis de la ciencia de datos a menudo implica menos matemáticas y más modelado, visualización y aprendizaje automático. Aún así, los estudiantes de ciencia de datos a menudo tendrán experiencia en matemáticas lineales, como álgebra y cálculo.

Las habilidades de R, Python y SQL son útiles para ambos caminos profesionales. La ciencia de datos a menudo incluye herramientas de modelado y visualización de datos, como Power BI, mientras que el análisis de datos a menudo se basa en herramientas como Excel y Tableau.

Si bien el análisis de datos implica el modelado y la exploración de datos para descubrir posibilidades, la ciencia de datos a menudo encuentra formas de automatizar el proceso para manipular datos sin prejuicios humanos.

Cómo elegir entre ciencia de datos y análisis

Saber la diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos es una cosa, pero ¿cómo decide cuál es el mejor camino para usted?

Al sopesar los méritos de una carrera en ciencia de datos versus análisis de negocios, hay varias cosas que quizás desee tener en cuenta:

• Foco de campo. El análisis de datos utiliza la tecnología existente para evaluar oportunidades estratégicas. La ciencia de datos desarrolla nuevas formas de revisar los datos existentes para obtener más información.
• Funciones y responsabilidades. Los analistas de datos con frecuencia diseñan bases de datos y oportunidades de almacenamiento y recuperación de datos. Los científicos de datos crean algoritmos y modelos predictivos.
• Áreas de interés. Los analistas de datos se centran en las matemáticas, la probabilidad y el lado estadístico del análisis. Los profesionales de la ciencia de datos aplican la informática y el conocimiento específico de la industria o el negocio a su proceso analítico.

Una vez que haya decidido ejercer una profesión en datos, es posible que desee dedicar tiempo a determinar qué visión analítica prefiere y cómo desea dar forma a su carrera.

¿Puede un analista de datos convertirse en un científico de datos?

Si bien los analistas de datos y los científicos de datos tienen diferentes roles, conjuntos de habilidades y trayectorias educativas, es posible que un analista de datos se convierta en científico de datos.

A menudo, esta transición incluirá educación adicional, como recibir una maestría en ciencia de datos en el campus o en línea . Para hacer este cambio de carrera, es posible que también desee tomar cursos especializados para mejorar sus habilidades en aprendizaje automático, IA y estrategia empresarial. Los analistas de datos también pueden desear ampliar sus habilidades de programación si eligen realizar un cambio en su profesión.

¿Codifican los analistas de datos?

Algunas personas piensan que la principal diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos está en el tipo de codificación realizada.

De hecho, tanto los analistas de datos como los científicos de datos suelen desempeñar funciones que implican la codificación. Es posible que los analistas de datos no escriban código complejo o usen sus habilidades de codificación tanto como los científicos de datos, pero es beneficioso conocer lenguajes de programación como Python, R y SQL.

Los analistas de datos que tienen un talento significativo en codificación pueden ser valiosos en puestos de alto nivel o pueden optar por cambiar a una carrera en ciencia de datos.

Ciencia de datos o análisis de datos: ¿cuál es el adecuado para usted?

La cantidad de datos en el mundo actual es prácticamente inconmensurable gracias al constante crecimiento. Esto significa que las oportunidades profesionales en ciencia de datos y análisis de datos también se están expandiendo rápidamente.

Si está interesado en estos campos, es posible que desee considerar cuidadosamente cuál es el adecuado para usted. Si bien hay muchas formas en que los títulos y roles profesionales dentro de la ciencia de datos y el análisis de datos pueden ser similares, cada uno tiene un enfoque y propósito distintos.

Puede echar un vistazo a algunas de las escuelas acreditadas que ofrecen programas de análisis de datos y ciencia de datos en línea para obtener más información y determinar qué camino se adapta mejor a sus intereses, habilidades y objetivos profesionales.