¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Analytics?

Si bien existe una superposición significativa entre los dos roles, también hay diferencias importantes.

Y aquí están las 4 DIFERENCIAS PRINCIPALES ENTRE EL CIENTÍFICO DE DATOS y el ANALISTA DE DATOS

1. Un analista de datos generalmente trabaja en un rol menor y hace el trabajo preliminar para el científico de datos. Por lo general, realizan consultas contra nuevos datos para identificar nuevas tendencias, producir imágenes intuitivas y escribir guiones.

Estas personas suelen ser expertos en SQL que ayudan a preparar los datos para los científicos de datos.

Un científico de datos es responsable de construir modelos utilizando aprendizaje automático (ML). Por lo general, se espera que estos modelos engendren el software de la compañía con características de productos adaptables que puedan analizar y hacer predicciones

1. La calidad de los modelos que construyan dependerá completamente de qué tan bien se preparen y comprendan los datos. Esta es la razón principal por la cual los analistas de datos y los científicos trabajan en estrecha colaboración para comprender y preparar los datos para construir mejores modelos.

Si bien los científicos de datos y los analistas de datos tienen mucho en común, ambos trabajos son definitivamente diferentes. Por ejemplo, se espera que los científicos de datos posean una gran perspicacia comercial y habilidades de visualización de datos. Es importante ya que tienen la tarea de convertir las ideas en historias de negocios.

1. No se espera que un analista de datos tenga perspicacia comercial o habilidades avanzadas de visualización de datos. Además, los analistas de datos solo miran los datos disponibles en una sola fuente, mientras que los científicos de datos exploran y examinan datos de una variedad de fuentes desconectadas.

El científico de datos es quien formulará el problema cuyas soluciones probablemente beneficiarán a la empresa. El analista de datos, por otro lado, encontrará una respuesta a la pregunta proporcionada por la empresa.

1. Pero la mayor diferencia entre los dos roles es el hecho de que no se espera que los analistas de datos sean expertos en Machine Learning (ML). Además, tampoco se espera que construyan modelos estadísticos.

Los analistas de datos a menudo también se encuentran en roles más orientados al cliente donde las tareas están directamente relacionadas con necesidades comerciales tangibles. Los científicos de datos suelen ser más libres, ya que no intentan encontrar una respuesta a la pregunta de un cliente. En cambio, generalmente miran a través de diferentes conjuntos de datos para tratar de formular una pregunta

La ciencia de datos y el análisis tienen una variedad de aplicaciones en muchas industrias y en la academia. Intentaré mantener esta respuesta lo más general posible para cubrir lo que creo que ambos términos realmente significan.

Ciencia de los datos

La ciencia de datos implica el uso del método científico para transformar datos sin procesar en información útil. Puede involucrar varias técnicas, como el aprendizaje automático, la visualización de datos, la minería de datos y las matemáticas para desarrollar ideas sobre algo en particular.

Analítica

La analítica es el estudio de datos para buscar patrones significativos de información. Utiliza programación de computadoras, estadísticas y minería de datos para técnicas de búsqueda de información.

Parecen bastante similares, ¿verdad?

La principal diferencia es cómo se llevan a cabo los roles. La ciencia de datos se utiliza como un activo estratégico para obtener información sobre información previamente desconocida. A través de la prueba de hipótesis, un científico de datos busca relaciones o ideas que serían útiles para la información. Su trabajo es más abierto y exploratorio. Analytics está orientado a objetivos y se utiliza para describir conjuntos de datos de manera significativa.

Un ejemplo

Un banco comercial tiene un rico conjunto de datos estructurados y no estructurados para trabajar importando información actualizada sobre las acciones de Bloomberg de miles de acciones para invertir. El banco espera ganar dinero con el conjunto de datos, por lo que contratan un negocio analista (utilizando análisis de negocios) y un científico de datos.

El analista de negocios crea un tablero digital que proporciona información actualizada sobre puntos de información clave, como qué acciones son las más volátiles, en qué dirección se mueve el mercado actualmente, qué acciones o industrias están obteniendo las mayores ganancias, etc. la información ayuda a las personas en el piso de operaciones a saber dónde comprar y vender inversiones, y a comprender el panorama más amplio del mercado.

Un científico de datos pasa su tiempo buscando en los conjuntos de datos, buscando oportunidades que puedan proporcionar un gran rendimiento estratégico. Elimina y agrega diferentes variables para aislar ciertas relaciones (por ejemplo, cuando x mercado sube, y mercado baja). Descubre una relación negativa entre la impresión de dinero en los Estados Unidos y el precio del oro, y luego prepara un informe que explica por qué podría haber una relación que se mantenga con el tiempo.

Hola:

Aquí están mis 2 centavos … Algunas compañías no diferencian entre un científico de datos y un profesional de análisis y usan estos términos indistintamente para definir a los miembros de su equipo. Por otro lado, un número significativo de empresas tienen esta diferenciación. En general, aquí están los factores que, en mi opinión, pueden separar los dos

Sin embargo, para tener éxito, ya sea como científico de datos o profesional de Business Analytics, las siguientes son las habilidades necesarias:

• Amor por los números y las cosas cuantitativas.
• Grit para seguir aprendiendo
• Amor por la codificación y la programación.
• Enfoque de pensamiento estructurado
• Pasión por resolver problemas
• Buen conocimiento de conceptos estadísticos.

Aquí están mis 10 punteros principales para garantizar un éxito duradero en cualquier campo.

• Aprende tanto como sea posible. Pase de 4 a 5 horas cada semana en el aprendizaje y el desarrollo y conozca lo último en la industria
• Desafío del status quo. Nunca suponga que lo que se está haciendo está siguiendo el enfoque más efectivo
• Cree que eres igual a todos los demás en la jerarquía. No tengas miedo de decir lo que piensas
• Concéntrese en la innovación y salga con la tierra rompiendo ideas en lugar de hacer el negocio como de costumbre.
• Concéntrese en desarrollar excelentes habilidades de comunicación y habilidades blandas, ya que esta es una de las mayores brechas que he visto en los profesionales de análisis
• No te conviertas en un pony de un solo truco. trate de obtener exposición en diferentes industrias y diferentes áreas funcionales.
• Participe en competiciones y eventos como Kaggle, para saber cuál es su posición frente a su grupo de compañeros.
• Intente escribir libros blancos y blogs sobre su experiencia en el tema.
• Desarrollar experiencia en el dominio ya que sin ese análisis no es efectivo.
• Finalmente, mantenga siempre una visibilidad clara de su fortaleza y oportunidades y de cualquier punto ciego. Busque activamente comentarios de su grupo de pares y sus superiores.

Espero que esto ayude.

¡Salud!

Gracias por sus votos a favor de antemano. Me mantienen en marcha! ¡Gracias!

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas aquí son únicamente las del escritor en su capacidad privada.

Data Science : al tratar con datos no estructurados y estructurados, Data Science es un campo que comprende todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos.

Data Science es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de maneras ingeniosas, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos.

En términos simples, es el paraguas de las técnicas utilizadas al tratar de extraer conocimientos e información de los datos.

Data Analytics : Data Analytics es la ciencia de examinar datos sin procesar con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información.

El análisis de datos implica la aplicación de un proceso algorítmico o mecánico para derivar ideas. Por ejemplo, ejecutar una serie de conjuntos de datos para buscar correlaciones significativas entre sí.

Se utiliza en una serie de industrias para permitir a las organizaciones y empresas tomar mejores decisiones, así como verificar y refutar las teorías o modelos existentes.

El enfoque de Data Analytics radica en la inferencia, que es el proceso de derivar conclusiones que se basan únicamente en lo que el investigador ya sabe.

Análisis de datos versus ciencia de datos: dos disciplinas separadas pero interconectadas