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2 de enero de 2024 - 6 minutes

Data Science vs. Data Analytics

Descubre la diferencia entre estos dos campos relacionados, pero distintos.

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Data Science & Machine Learning

En una industria que avanza tan rápido, no es sorprendente que a veces confundamos ciertos términos técnicos, especialmente cuando parece que surgen nuevos temas tecnológicos de la noche a la mañana. Y en el mundo del big data, que implica trabajar con enormes y complicadas cantidades de información, algunas personas todavía confunden ciertos conceptos, tareas y roles que se encuentran dentro de esta disciplina emergente y en crecimiento.

Uno de los principales puntos de confusión en este campo es la diferencia entre Data Analytics y Data Science. Aunque algunas personas pueden usar los dos indistintamente, en realidad son dos campos diferentes, aunque relacionados. Y es exactamente por eso que hemos escrito este artículo: para ayudarte a entender completamente las diferencias y tomar la mejor decisión para tu futura carrera tecnológica. ¡Vamos a echarle un vistazo a esto!

La diferencia entre Data Science y Data Analytics

Aunque ambos se encuentran en la intersección entre las matemáticas, las estadísticas y el desarrollo, Data Science y Data Analytics cumplen dos propósitos distintos, lo que significa que los perfiles de los profesionales que trabajan en los dos campos difieren significativamente.

¿Pero cómo, exactamente? Bueno, vamos a desglosarlo:

  • Data Science se ocupa de los aspectos más técnicos de los datos, trabajando con equipos de tecnología en la creación y mantenimiento de los programas que guían el análisis de datos, como los modelos de IA.

  • Data Analytics, por otro lado, se centra en el proceso de toma de decisiones que se deriva del trabajo que hacen los científicos de datos, transformando los datos en cifras comprensibles para una mejor toma de decisiones.

¿Todavía no está del todo claro? Veámoslo de esta manera: en Data Analytics, estás dando sentido a la información y convirtiéndola en negocio y en Data Science, estás buscando entrenar a los ordenadores para que puedan realizar este tipo de análisis de datos que es tan necesario para una toma de decisiones de calidad.

Ahora que tienes una mejor comprensión de las diferencias, vamos a profundizar un poco más en las complejidades de cada uno para que puedas elegir el camino profesional adecuado para ti.

¿Qué es Data Science?

Actualmente considerada como una rama de los big data, Data Science tiene como objetivo extraer e interpretar información derivada de la enorme cantidad de datos recopilados por una empresa en particular, ya sea para su propio uso o para operaciones que puedan llevar a cabo con terceros. Para lograr este objetivo, los científicos de datos se encargan de diseñar e implementar algoritmos matemáticos basados en estadísticas, machine learning y otras metodologías que permiten a las empresas utilizar herramientas que les proporcionan las bases para actuar de una u otra manera según las circunstancias y el momento.

Entre otras cosas, los científicos de datos en formación aprenderán:

  • Técnicas básicas y avanzadas de machine learning como deep learning y redes neuronales para tareas de datos específicas y de alta tecnología

  • Machine learning supervisado y no supervisado

  • Áreas disponibles para formación especializada, como visión por computadora, NPL o MLOps

  • Cómo implementar soluciones utilizando la computación en la nube

  • Herramientas más avanzadas como TensorFlow y Keras para tareas de datos complejas

No se trata solo de obtener información de los datos recopilados y ser capaz de utilizarla; a los científicos de datos también se les encomienda la tarea de asegurar que los patrones detectados se visualicen correctamente para que sean claros y legibles para aquellos que toman decisiones basadas en dichos datos.

Ejemplos prácticos de Data Science

¿Buscas una explicación más detallada de cómo se ve exactamente Data Science en el mundo real? Aquí tienes algunos ejemplos:

  • Uso de Data Science para detectar patrones inusuales que pueden indicar fraude al analizar datos de transacciones

  • Predicción de los hábitos de compra de los clientes en función de los hábitos de compra anteriores y de lo que han comprado clientes similares

  • Uso de Data Science para prever mejor el tiempo mediante el análisis de grandes cantidades de datos climáticos

  • Uso de Data Science para predecir la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario, reduciendo los residuos y los costos utilizando datos de varias fuentes

  • Ayudar a un planificador financiero a predecir las tendencias del mercado de valores

¿Qué es Data Analytics?

Cuando hablamos de Data Analytics, generalmente estamos hablando de una aplicación más específica y precisa de Data Science. Es por eso que en las industrias que han incorporado Data Analytics, el papel de los analistas ha sido buscar fuentes de información sin procesar para intentar encontrar tendencias y métricas que podrían ayudar a las empresas a tomar decisiones más precisas y obtener mejores resultados.

Debemos tener cuidado de no confundir su trabajo con el de alguien en inteligencia de negocios, que se ocupa de una cantidad de datos mucho menor, lo que significa que su capacidad tanto para el análisis como para la predicción es más limitada. Los estudiantes que aprenden Data Analytics:

  • Aprenderán las habilidades básicas y esenciales del análisis de datos

  • Se familiarizarán con la inteligencia de negocios a través de Tableau

  • Explorarán las diversas aplicaciones del análisis de datos en diferentes industrias

Así que mientras que los científicos de datos son maestros en predecir el futuro, basando sus pronósticos en patrones del pasado detectados en los datos, los analistas de datos extraen la información más relevante de los mismos conjuntos de datos. Podrías decir que, si los primeros hacen preguntas para tratar de trazar lo que sucederá en los próximos años, los segundos son responsables de responder a las preguntas que ya están sobre la mesa.

Ejemplos prácticos de Data Analytics

¿Tienes dificultades para imaginar qué serían exactamente las aplicaciones de Data Analytics en el mundo real? Echa un vistazo a algunos de los ejemplos más comunes aquí:

  • Números de ventas: identificar los productos o servicios más populares que ofrece una empresa

  • Tráfico del sitio web: averiguar de dónde vienen los visitantes, y cómo atraer a más

  • Datos de tráfico: ajustar los tiempos de los semáforos y planificar mejor la disposición de las carreteras para reducir el tráfico

  • Hábitos de visualización: recomendar películas y programas de televisión para sugerir contenido que los espectadores pueden disfrutar

  • Datos del paciente: utilizar los datos para identificar qué tratamientos son más efectivos y mejorar la atención al paciente

Aplicaciones de Data Science y Data Analytics

Otra gran diferencia entre las dos disciplinas es cómo se aplican en diversas industrias. De hecho, la Data Science ha tenido un gran impacto en los motores de búsqueda, que utilizan algoritmos para proporcionar mejores respuestas a las consultas de los usuarios y en el menor tiempo posible.

De manera similar, los científicos de datos han tenido un impacto significativo en el desarrollo de sistemas de recomendación. En términos de contenido principalmente visual, como es el caso de Netflix, o sitios de compras como Amazon, estos sistemas ofrecen a los clientes recomendaciones mucho más precisas, lo que enriquece enormemente la experiencia del usuario.

Si estás interesado en los resultados específicos disponibles para ti una vez que entres al mercado laboral, echa un vistazo:

  • Roles en Data Science: científico de datos, ingeniero de IA, ingeniero de datos (roles junior), ingeniero de NLP, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de MLOps y ingeniero de visión por computadora.

  • Roles en Data Analytics: analista de datos, analista de negocios, inteligencia de negocios, consultor de análisis de datos, ingeniero de datos y científico de datos.

Ambos campos son increíbles formas de entrar en el mundo tech y encontrar el camino exacto que es adecuado para ti; tómate el tiempo para revisar las diferencias entre los dos, familiarízate con lo que se requiere para cada uno, y prepárate para el éxito eligiendo el que mejor se alinee con tus habilidades e intereses.

Ahora ofrecemos bootcamps tanto en Data Analytics como en Data Science y Machine Learning, lo que te permite elegir el mejor camino para ti. ¿Listo?

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