Aunque van de la mano y tienen muchas cosas en común, la realidad es que se puede generar un debate extenso Data Science vs Data Analytics para sus diferencias.
No obstante, para diferenciarles primero es importante conocer cada una de ellas, pues son vitales para iniciar, transformar y trabajar en el Mundo IT.
La Ciencia de Datos se encarga el estudio primario de todos los datos a su alcance; mientras que el Análisis de Datos, como su nombre lo dice, de observar todo lo que ocurre con ellos y transformarlos a bien.
Sin embargo, más allá de la teoría aquí te traemos cinco formas de diferencias ambas materias tecnológicas.
El Mundo TI: Data Science vs Data Analytics
- Mientras la Ciencia de Datos ve datos en específico y formula preguntas, el Análisis de Datos tiene como tarea principal responderlas.
- Los científicos de Datos tienen el objetivo de predecir lo que pueda ocurrir, y los analistas corregir los problemas que ocurran en el camino.
- Mientras los Científicos de Datos convierten los datos en información, los analistas de Datos la procesan para identificar lo bueno y lo malo y convertirlos en negocio.
- Data Science se encarga de desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos, mientras Data Analytics de implementarlos.
- Mientras un Científico de Datos limpia y procesa datos, un analista de Datos documenta y estructura datos comerciales.
Aunque uno va de la mano con el otro, es importante saber que ambos son muy diferentes y que existen en conjunto, aunque con caminos muy diferentes.
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