Definiciones, semejanzas y diferencias entre Data Science vs Data Analytics vs Data Engineering

Estos tres roles, hoy están muy demandados y así por lo mismo, están generando varias dudas de sus diferencias. Primero, previo a entender las diferencias entre cada uno de estos roles, es clave tener claro que hace cada rol:

  1. Data Science o Ciencia de Datos: La ciencia de datos es una disciplina que se centra en el uso de técnicas avanzadas de análisis y machine learning para extraer conocimiento y significado de grandes conjuntos de datos. Los Data Scientists utilizan herramientas y técnicas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias ocultas en los datos, y utilizan esta información para tomar decisiones y resolver problemas. En resumen ayuda a predecir el futuro en base a patrones y tendencias.
  2. Data Engineering o Ingeniería de datos: La ingeniería de datos es una disciplina que se centra en la recopilación y preparación de los datos para su análisis. Los Data Engineers trabajan en tareas como la integración de datos de diferentes fuentes, la limpieza de datos, el almacenamiento de datos y el procesamiento de grandes cantidades de datos. En resumen, es quien recopila y ordena datos.
  3. Data Analytics o Análisis de datos: La analítica de datos es una disciplina que se centra en el análisis y la visualización de datos para obtener información y tomar decisiones. Los analistas de datos utilizan herramientas y técnicas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en los datos, y utilizan esta información para apoyar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento de una empresa o organización. En resumen es quien analiza datos y ayuda a entender para la toma de decisiones.

¿Qué tienen en común?

  1. Trabajan con datos: Todas estas disciplinas se centran en el manejo y análisis de datos para extraer información y conocimiento.
  2. Utilizan herramientas y tecnologías similares: Aunque cada disciplina puede utilizar diferentes herramientas y tecnologías específicas, todas ellas utilizan algunas herramientas y tecnologías comunes, como bases de datos, lenguajes de programación y herramientas de visualización de datos.
  3. Tienen aplicaciones en una amplia variedad de campos: Todas estas disciplinas tienen aplicaciones en una amplia variedad de campos, como el marketing, la financiación, la salud, la manufactura, etc.
  4. Requieren conocimientos y habilidades similares: Todas estas disciplinas requieren conocimientos y habilidades similares, como el análisis de datos, el razonamiento lógico y la programación.

¿Qué diferencias tienen entre ellas?

A continuación se presentan algunas de las diferencias más importantes:

  1. Enfoque: La ciencia de datos se centra en el uso de técnicas avanzadas de análisis y machine learning para extraer conocimiento y significado de grandes conjuntos de datos. La ingeniería de datos se centra en la recopilación y preparación de los datos para su análisis. La analítica de datos se centra en el análisis y la visualización de datos para obtener información y tomar decisiones.
  2. Habilidades: Data Scientists suelen tener una formación más avanzada en matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación, mientras que Data Engineers suelen tener una formación más sólida en ingeniería de software y base de datos. Los analistas de datos suelen tener una formación más general en análisis de datos y visualización.
  3. Herramientas: Data Scientists y Data Engineers suelen utilizar diferentes herramientas y tecnologías para llevar a cabo sus trabajos. Por ejemplo, Data Scientists pueden utilizar herramientas como Python, R o SAS para analizar los datos, mientras que Data Engineers pueden utilizar herramientas como SQL, Hadoop o Spark para gestionar y procesar grandes cantidades de datos. Los analistas de datos pueden utilizar herramientas como Excel, Tableau o Power BI para analizar y visualizar los datos.
  4. Responsabilidades: Aunque hay mucha superposición entre las responsabilidades de Data Scientists, Data Engineers y Analistas de datos, en general se puede decir que Data Scientists se centran más en tareas de análisis y machine learning, Data Engineers se centran más en tareas de construcción y mantenimiento de sistemas de datos, y los analistas de datos se centran más en tareas de análisis y visualización de datos para apoyar la toma de decisiones.

¿Quié gana más dinero? Esto depende, pero si se analizan promedios en general se ve quien gana más es el Data Engineer luego Data Scientist y luego Data Analyst.

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