{"id":2796,"date":"2022-11-15T19:36:02","date_gmt":"2022-11-15T19:36:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/?p=2796"},"modified":"2022-11-16T20:42:12","modified_gmt":"2022-11-16T20:42:12","slug":"diferencias-entre-data-science-y-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/diferencias-entre-data-science-y-data-analytics\/","title":{"rendered":"Data Science y Data Analytics: diferencias y similitudes"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>\u00bfData science y Data analytics?<\/strong> El mundo laboral adopta todo el tiempo nuevas palabras, as\u00ed que no te culpes si a\u00fan no sabes cu\u00e1les son <strong>las similitudes y diferencias entre la ciencia y el an\u00e1lisis de datos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Antes de explicar en detalle cada t\u00e9rmino, te adelantamos algo: son dos \u00e1reas m\u00e1s que interesantes para que las consideres a la hora de elegir un camino profesional. <\/p>\n\n\n\n<p>Ahora s\u00ed&#8230; \u00a1Veamos de qu\u00e9 va cada una de ellas!<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 tienen en com\u00fan Data Science y Data Analytics?<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>No todo son diferencias entre Data Science y Data Analytics<\/strong>: tambi\u00e9n hay puntos comunes fuertes, que originan, precisamente, algunas confusiones entre ambos t\u00e9rminos. Vamos a repasar entonces las similitudes:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Son \u00e1reas muy demandadas en la actualidad<\/li><li>Est\u00e1n muy bien pagas<\/li><li>Trabajan con datos<\/li><li>Hacen tareas de an\u00e1lisis<\/li><li>Utilizan las preguntas<\/li><li>Precisan de profesionales curiosos\/as y perspicaces <\/li><li>Requieren de habilidades estad\u00edsticas y comunicativas<\/li><\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-science-diferencias-con-data-analytics-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2820\" srcset=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-science-diferencias-con-data-analytics-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-science-diferencias-con-data-analytics-300x200.jpg 300w, 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artificial.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p>Hay que tener en cuenta que, como son t\u00e9rminos que han nacido hace relativamente poco, todav\u00eda no hay consensos definitivos y algunas definiciones son m\u00e1s abarcativas que otras.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Por su parte, <a href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/data-analytics-que-es-y-para-que-se-utiliza\/#Herramientas_que_se_utilizan\">el concepto de <strong>Data Analytics <\/strong>(o an\u00e1lisis de datos)<\/a> apunta al \u00e1rea que analiza grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n para llegar a decisiones acertadas en un negocio. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"678\" src=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Las-diferencias-de-Data-Sciencie-y-Data-Analytics-1024x678.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2821\" 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importante a la hora de analizar cada una de estas \u00e1reas tiene que ver con las tareas que se desempe\u00f1an en cada una de ellas. <\/p>\n\n\n\n<p>En cuanto a los\/as <strong>analistas de datos<\/strong>, cabe decir que habitualmente se encargan de:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Buscar soluciones a los problemas de un negocio.<\/li><li>Contribuir a una mejor toma de decisiones.<\/li><li>Reconocer dificultades en la importaci\u00f3n de datos.<\/li><li>Acordar acciones de recopilaci\u00f3n de datos con roles profesionales como el de data engineer.<\/li><li>Analizar los datos con la ayuda de estad\u00edsticas.<\/li><li>Mostrar los resultados de forma sencilla.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Por su parte, las <strong>responsabilidades del \u00e1rea del Data Science <\/strong>tienen que ver con:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Realizar predicciones y preguntas a futuro.<\/li><li>Depurar y hacer un procesamiento de los datos.<\/li><li>Construir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li><li>Dise\u00f1ar m\u00e9todos de an\u00e1lisis pertinentes.<\/li><li>Minar datos con m\u00e9todos estad\u00edsticos y de inteligencia artificial.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h3>La especificidad<\/h3>\n\n\n\n<p>Por una parte, <strong>la ciencia de datos <\/strong>se enfoca en encontrar en la informaci\u00f3n del pasado la clave para entender qu\u00e9 pasar\u00e1 en el futuro. S\u00ed, los datos son una excelente forma, para cualquier negocio, de predecir&#8230; pero hay que tener claros conocimientos para hacerlo. Y, adem\u00e1s, hay que interrogarse en torno a ese futuro.<\/p>\n\n\n\n<p>En cambio, en <strong>el an\u00e1lisis de datos <\/strong>lo que se intenta es de dar respuesta a los planteos que predijo la ciencia de datos, utilizando toda esa informaci\u00f3n que se posee. <\/p>\n\n\n\n<h3>Lugar de trabajo<\/h3>\n\n\n\n<p>En cuanto al lugar de trabajo, tanto quienes trabajan en el \u00e1rea de data science como quienes lo hacen en data analytics, pueden acceder a <strong>importantes puestos en empresas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Particularmente, la ciencia de datos tiene un sitio asegurado en aquellos negocios que emplean algoritmos para sus sistemas de recomendaci\u00f3n como, por ejemplo, plataformas de streaming, redes sociales o grandes tiendas de compra online.<\/p>\n\n\n\n<p>En cuanto al an\u00e1lisis de datos, todas las industrias medianas y grandes precisan de profesionales que puedan trabajar con grandes masas de informaci\u00f3n y lograr as\u00ed sus objetivos.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfEn la b\u00fasqueda de trabajo? Aprende de la mano de Josefina Garc\u00eda Mendez, especialista en Recursos Humanos, cu\u00e1les son los tips que tienes que seguir a la hora de hacer tu curr\u00edculum vitae.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed aligncenter is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"C\u00f3mo realizar un CV y tips para poder conseguir trabajo\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/N2Fp4fEiGZ0?start=128&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h3>Herramientas<\/h3>\n\n\n\n<p>En relaci\u00f3n con las herramientas de trabajo, cabe decir que quienes trabajan con an\u00e1lisis de datos se valen habitualmente de hojas de c\u00e1lculo, lenguajes de programaci\u00f3n como R o Python y de <strong>programas como Power BI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p><a href=\"https:\/\/powerbi.microsoft.com\/es-es\/\">Power BI<\/a> es una herramienta de an\u00e1lisis de datos que muestra los resultados de una forma simple y visual. <\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Por su parte, las personas que est\u00e1n en el campo de la ciencia de datos usan habitualmente el <strong>aprendizaje autom\u00e1tico <\/strong>como herramienta para recabar informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Cabe aclarar que el aprendizaje autom\u00e1tico, com\u00fanmente conocido como machine learning, es una forma de inteligencia artificial que posibilita que los sistemas aprendan por su cuenta a medida que recaban datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, los <strong>programas de visualizaci\u00f3n de datos<\/strong> 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. <\/p>\n\n\n\n<p>En general, se utilizan gr\u00e1ficos de diferentes tipos y mapas. As\u00ed, al presentar los datos de forma gr\u00e1fica, permite que cualquier trabajador\/a del equipo pueda aproximarse a ellos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>\u00bfQuieres aprender an\u00e1lisis de datos con el programa m\u00e1s eficiente en la actualidad? <\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>El curso de Data Analytics con Power BI de Pulsi\u00f3n Digital tiene todo lo que buscas. <\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-background\" href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/curso\/data-analytics\/\" style=\"background-color:#f0ec1d\"><strong>VER LOS CONTENIDOS DEL CURSO<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2>Data Science vs Data Analytics: las competencias necesarias <\/h2>\n\n\n\n<p>Aunque tienen puntos en com\u00fan, las habilidades que se solicitan en Data Science y en Data Analytics no son las mismas&#8230; Por eso, a continuaci\u00f3n vamos a repasar cu\u00e1les son las fundamentales en cada caso.<\/p>\n\n\n\n<h3>Habilidades requeridas en Data Science <\/h3>\n\n\n\n<p>Para trabajar en <strong>ciencia de datos<\/strong>, es crucial:<\/p>\n\n\n\n<ol><li><strong>Conocer sobre machine learning<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico es un pilar fundamental para las personas que se desempe\u00f1an como Data Scientist, as\u00ed que necesariamente deben estar formados en este campo. Precisamente, el <em>machine learning <\/em>les permite la construcci\u00f3n de esos modelos para que las m\u00e1quinas identifiquen patrones y hagan m\u00e1s eficiente su funcionamiento con ayuda de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>De este modo, y a trav\u00e9s de datos, se vuelve posible un examen de cada proyecto, que marque potencialidades y debilidades y apunte hacia su perfeccionamiento.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"2\"><li><strong>Mejorar el pensamiento cr\u00edtico<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>\u00abPienso, luego existo\u00bb fue la frase que inmortaliz\u00f3 a Ren\u00e9 Descartes. Bueno&#8230; la ciencia de datos no es filosof\u00eda, pero tambi\u00e9n implica una reflexi\u00f3n alejada de los lugares comunes.<\/p>\n\n\n\n<p>En Data Science, es importante interpretar y llegar a conclusiones. Para ello, el pensamiento cr\u00edtico 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.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>3. Amigarse con la estad\u00edstica<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Esta rama de las matem\u00e1ticas en particular es una aliada en la ciencia de datos, porque permite tanto el an\u00e1lisis como el proceso final en el que se le da sentido a grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>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 informaci\u00f3n en mano.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>4. Comprender lenguajes de programaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>No pod\u00edamos olvidarnos de la programaci\u00f3n (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 c\u00f3digo y con sus bibliotecas. <\/p>\n\n\n\n<h3>Habilidades necesarias para Data Analytics<\/h3>\n\n\n\n<p>Mientras que un\/a <strong>Data Analyst<\/strong> debe manejar con fluidez:<\/p>\n\n\n\n<ol><li><strong>Programas de visualizaci\u00f3n de datos<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>S\u00ed, mostrar contarle a todo el mundo qu\u00e9 dicen los datos es importante y, para explicar la informaci\u00f3n de manera m\u00e1s efectiva, casi siempre es necesario tener un apoyo visual. As\u00ed, los gr\u00e1ficos, las tablas y las presentaciones se vuelven recursos imprescindibles.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p>El <a href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/curso\/data-analytics\/\">curso de Data Analytics de Pulsi\u00f3n Digital<\/a> incluye contenidos de <em>storytelling <\/em>para que puedas contar lo que sucede al resto de una forma cautivadora y creativa.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Entre las formas de visualizar los datos, destaca Power BI, porque posibilita el trabajo con datos de diversas fuentes. <\/p>\n\n\n\n<ol start=\"2\"><li><strong>SQL<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>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 autom\u00e1ticamente datos como respuesta. Esto hace que sea un requisito fundamental conocer a fondo esta herramienta.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfPor qu\u00e9 SQL t no otros lenguajes de consulta? Bueno, b\u00e1sicamente porque es el m\u00e1s utilizado, entenderlo es muy sencillo y funciona muy bien con todo tipo de bases de datos. <\/p>\n\n\n\n<ol start=\"3\"><li><strong>R&#8230; o Python<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Hoy nadie queda exento de la programaci\u00f3n. As\u00ed, los\/as analistas de datos utilizan sobre todo los lenguajes R y Python, especiales para trabajar con grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Particularmente, R fue pensando para el an\u00e1lisis estad\u00edstico. Por su parte, Python es algo m\u00e1s complejo y tiene funcionalidades diversas, lo que lo hace una opci\u00f3n tan atractiva como desafiante.<\/p>\n\n\n\n<p>Una aclaraci\u00f3n importante: no necesitan saber ambos, con uno alcanza. Aunque tener conocimiento de los dos es un plus siempre.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"4\"><li><strong>El manejo de datos<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>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 gesti\u00f3n variados que cada analista debe aprender a utilizar.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"5\"><li><strong>Las famosas hojas de c\u00e1lculo<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Ya sea Excel o Google Sheets, manipular con soltura las hojas de c\u00e1lculo es crucial, si consideramos que son programas que almacenan, organizan y estructuran los datos. <\/p>\n\n\n\n<p>En este sentido, analistas pueden ver en ellas algunos patrones importantes y hacer b\u00fasquedas con agilidad cuando lo precisan. Para ello, las funciones y las f\u00f3rmulas son opciones de las cuales sacan provecho.<\/p>\n\n\n\n<p>Es muy \u00fatil distinguir, no obstante, las hojas de c\u00e1lculo de las bases de datos, ya que, mientras las primeras sirven para cantidades m\u00e1s moderadas de datos, las segundas pueden almacenar un volumen mucho mayor. <\/p>\n\n\n\n<ol start=\"6\"><li><strong>Mentalidad t\u00e9cnica<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Tener una mentalidad t\u00e9cnica est\u00e1 relacionado con el poder fragmentar en fases m\u00e1s peque\u00f1as los procesos, con el fin de poder abarcarlos de forma ordenada y coherente. <\/p>\n\n\n\n<p>El proceso de an\u00e1lisis de datos es largo y cuenta con diferentes estadios que hay que pasar: etapas de preguntas, de preparaci\u00f3n, de procesamiento, de an\u00e1lisis en s\u00ed, de socializaci\u00f3n de los datos y de acci\u00f3n. Por eso, no es de extra\u00f1ar que la mentalidad t\u00e9cnica se haya convertido en un plus en este campo.<\/p>\n\n\n\n<h2>\u00bfY el data engineer?<\/h2>\n\n\n\n<p>Cada vez tiene m\u00e1s relevancia <strong>el puesto de data engineer<\/strong>, sin embargo, es com\u00fan que surjan dudas: \u00bfQu\u00e9 habilidades son necesarias?<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p>Cualquiera de los perfiles profesionales de data pueden mejorarse con un buen nivel de lengua inglesa en el \u00e1rea laboral. Para lograrlo, te recomendamos el <strong><a href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/curso\/ingles-digital\/\">Curso de Ingl\u00e9s para el mundo digital.<\/a><\/strong><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>En este caso, se trata de un\/a profesional cuya labor se complementa con la del data scientist. \u00bfPor qu\u00e9? Bueno, porque crean modelos de datos y los supervisan; con esos datos depurados, luego trabajan los <strong>Data Scientist<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto hace que sean fundamentales en la creaci\u00f3n de espacios de almacenamiento de datos en bruto, que luego pasan por fases de preparaci\u00f3n para finalmente analizarse. Para lograrlo, un profundo conocimiento de las matem\u00e1ticas es un requisito crucial.<\/p>\n\n\n\n<h2>Resumen<\/h2>\n\n\n\n<p>Ya hemos tenido la oportunidad de repasar las <strong>diferencias entre Data Science y Data Analytics.<\/strong> Mientras que el primer campo se encarga de construir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y de hacer predicciones con la ayuda de los datos, el segundo hace an\u00e1lisis de los datos con el fin de buscar soluciones a problemas de una empresa. <\/p>\n\n\n\n<p>Por ende, si te interesa alguno de los campos, pero no sabes por d\u00f3nde empezar, estudiar An\u00e1lisis de Datos es un gran primer gran paso. En el <a href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/curso\/data-analytics\/\"><strong>curso de<\/strong> <strong>Data Analytics<\/strong><\/a> de la Academia Pulsi\u00f3n Digital, aprender\u00e1s a fondo y de forma pr\u00e1ctica lo que necesitas saber para sumergirte en esta \u00e1rea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>\u00bfCon ganas de embarcarte en el fant\u00e1stico mundo de los datos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>Adquiere las herramientas necesarias en nuestro curso de Data Analytics.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-background\" href=\"https:\/\/www.pulsiondigital.com\/curso\/data-analytics\/\" style=\"background-color:#f0ec1d\"><strong><strong>QUIERO SABER M\u00c1S<\/strong><\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfData science y Data analytics? 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