¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics?

Hola,

Déjame explicarte los dos términos.

Big Data es una colección de gran cantidad de datos que requiere sistemas especiales de gestión de bases de datos para analizar y extraer información útil de ellos. El análisis y las ideas de estos datos se consideran Big Data Analytics .

Mientras que la ciencia de datos es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer datos de conocimiento en varias formas, estructuradas o no estructuradas.

A continuación se presentan algunas aplicaciones de Big Data :

  • El análisis de Big Data nos permite encontrar nuevas curas y comprender y predecir mejor la propagación de enfermedades.
  • La policía utiliza herramientas de big data para atrapar delincuentes e incluso predecir actividades criminales.
  • Las compañías de tarjetas de crédito utilizan el análisis de big data para detectar transacciones fraudulentas.
  • Varias ciudades incluso están utilizando análisis de big data con el objetivo de convertirse en Smart Cities, donde un autobús sabría esperar un tren retrasado y donde las señales de tráfico predicen los volúmenes de tráfico y operan para minimizar los atascos.

La razón principal por la que los grandes datos son importantes para todos es su aplicación en casi todos los campos. Está afectando la vida de todos de una manera u otra.

A medida que las herramientas para recopilar y analizar los datos se vuelvan menos costosas y más accesibles, desarrollaremos más usos para ellas, desde alfombras de yoga inteligentes hasta mejores herramientas de atención médica y una fuerza policial más efectiva.

Espero que esto responda a su pregunta.

Si desea obtener más conocimiento, consulte el siguiente enlace:

https://goo.gl/WvjndD

Estoy de acuerdo con las otras respuestas aquí, pero para ayudarlo, lo remitiría a otras fuentes.

Mi opinión personal para responder a su pregunta … ¡Ni idea! Data Scientist generalmente recibe más pagos (supera algunas de las últimas carreras mejor pagadas) que Data Analysts. El truco sería como analista de datos para convertirse en un científico de datos. ¡Aprenda más software, más idiomas, lea algunos libros, profundice en ideas de datos filosóficos, modifique su currículum y comience a venderse como tal! 🙂

Otras fuentes para revisar:

Data Science vs. Data Analytics: ¿por qué es importante?

Científicos de datos vs analistas de datos: por qué la distinción importa – Import.io

¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics?

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

¿Cuál es la diferencia entre Data Science, Analytics y Business Analytics?

¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Analytics?

Científico de datos

Un científico de datos es un profesional que entiende los datos desde un punto de vista comercial.

El rol de Data Scientist incluye cuatro habilidades:

  • Investigador de datos
  • Desarrolladores de datos
  • Creatividades de datos
  • Empresarios de datos

Analista de datos

Los analistas de datos también juegan un papel importante en la ciencia de datos. Realizan una variedad de tareas relacionadas con la recopilación, organización de datos y la obtención de información estadística de ellos.

El rol de analista de datos incluye cuatro habilidades:

  • Arquitectos de datos
  • Administradores de bases de datos
  • Ingeniero Analitico
  • Operaciones

Espero que esto te ayude. Para cualquier otra consulta, puede unirse al seminario web gratuito realizado por mí en Data Analytics Career.

Leer más : ¿Cuál es la demanda actual de científicos de datos?

¿Qué es mejor para el análisis de datos: R o Python?

¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos que usa Python y R?

Espero que esto te ayude.

Análisis de datos : el análisis consiste en aplicar un proceso mecánico o algorítmico para derivar los conocimientos, por ejemplo, a través de varios conjuntos de datos en busca de correlaciones significativas entre ellos. Al observar los datos del clima y los datos de plagas, vemos que existe una alta correlación de cierto tipo de hongo cuando el nivel de humedad alcanza un cierto punto. Las proyecciones meteorológicas futuras para los próximos meses (durante la temporada de siembra) predicen un bajo nivel de humedad y, por lo tanto, un menor riesgo de ese hongo. Para el agricultor, esto podría significar poder plantar cierto tipo de fresa, mayor producción, mayor precio de mercado y no necesitar comprar un determinado fungicida.

Ciencia de datos : una combinación de matemática, estadística, programación, el contexto del problema que se está resolviendo, formas ingeniosas de capturar datos que pueden no estar siendo capturados en este momento más la capacidad de ver las cosas ‘de manera diferente’ (como por qué UPS Trucks Don t Turn Left) y, por supuesto, la importante y necesaria actividad de limpieza, preparación y alineación de los datos. Entonces, en la industria de la fresa, vamos a construir algunos modelos que nos dicen cuándo es el momento óptimo para vender, lo que nos da tiempo para cosechar, lo que nos da una combinación de razas para plantar en varios momentos para maximizar el rendimiento general. Es posible que nos falten datos de la demanda del consumidor, por lo que tal vez descubramos que cuando las recetas de fresas se publican en línea o en televisión, entonces la demanda aumenta, y los Tweets y los me gusta de Instagram o Facebook proporcionan un indicador de la demanda. Luego, necesitamos alinear los datos de la demanda con el precio del mercado para darnos una idea final y tal vez crear una forma de aumentar la demanda promoviendo cierta actividad en las redes sociales.

La ciencia de datos implica principalmente análisis predictivos (lo que ocurrirá en el futuro), mientras que el análisis de datos involucra análisis históricos y descriptivos (lo que ocurrió en el pasado y lo que está sucediendo ahora).

Data Analytics es un subconjunto de Data Science. ¡Data Science es un gran paraguas!

No mucho. Si tiene que precisar, la ciencia de datos es la versión más desarrollada y profunda del análisis de datos

More Interesting

¿Cómo podemos usar el aprendizaje automático y la ciencia de datos para tener un impacto significativo en el campo agrícola en la India?

¿Cuáles son las herramientas más útiles para aprender sobre análisis de datos e informes?

¿Qué tan difícil para un principiante de programación aprender tecnologías de ingeniería de datos?

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos, análisis de datos, minería de datos y big data?

¿Por qué todos van a la analítica de negocios / ciencia de datos? ¿Recomendarías esta carrera?

¿Cómo se conecta Internet? ¿Cómo se transfieren los datos? ¿Cómo se accede a los datos desde diferentes países?

¿Qué son pasantías geniales orientadas a datos que no requieren un fondo intensivo de codificación?

¿Qué piensa sobre la inmersión en la ciencia de datos de Galvanize en Austin?

¿Dónde puedo aprender la ciencia de datos y el LD necesarios para las competiciones?

¿Cómo se usan los conceptos de probabilidad y estadística en la ciencia de datos?

¿Necesito aprender el desarrollo del backend si quiero convertirme en un científico de datos?

¿Sería posible seleccionar un gran asteroide de hielo (fuera del cinturón de asteroides) y propulsarlo hacia Marte, creando así una atmósfera acuosa?

¿Cuáles son los mejores programas de grado / diploma de Ciencias de datos en India y para qué exámenes tiene que presentarse para ser elegible para estos programas?

¿Qué conjunto de habilidades debe poseer uno para obtener un trabajo en ciencia de datos o análisis?

R requiere que los datos se carguen en la RAM, ¿eso no dificulta el trabajo con grandes conjuntos de datos? En caso afirmativo, ¿cómo es R tan popular entre los científicos de datos?