Sin profundizar en ninguno de estos temas, lo siguiente podría ayudar:
La ciencia de datos es básicamente la búsqueda para extraer conocimiento e información de todos los datos que tiene. Hay muchas técnicas analíticas, algoritmos y modelos que puede aplicar a sus conjuntos de datos para extraer conocimiento y todo lo que hace para esto se clasifica ampliamente en Ciencia de datos.
El análisis prescriptivo es casi el siguiente paso lógico en este viaje. Es ese componente de análisis de negocios que se trata de encontrar el mejor curso de acción dada una situación particular. En otras palabras, trata de responder a la pregunta “¿qué hago teniendo en cuenta algunos conocimientos / ideas específicas que tengo de mi ciencia de datos”.
- ¿Cuáles son las diferencias entre la base de datos y la estructura de datos? ¿Cuándo usamos cada uno?
- ¿Cuál es la próxima gran cosa después de Big Data?
- ¿El plan de estudios de Hack Reactor cubre alguna ciencia de datos?
- ¿Qué habilidades de comunicación requiere la ciencia de datos?
- ¿Qué tan confiables son las estadísticas oficiales del gobierno en los Estados Unidos?
Por supuesto, uno no está necesariamente relacionado con el otro … puede invertir claramente en ciencia de datos sin hablar de análisis prescriptivos y viceversa.
