Diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos
La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso. La ciencia de datos se trata de descubrir datos de hallazgos a través de un proceso, herramientas y técnicas diferentes involucradas para identificar patrones a partir de datos sin procesar. Estos datos sin procesar son básicamente Big Data en forma de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Data Analytics, o análisis de datos, es similar a la ciencia de datos, pero de una manera más concentrada. El objetivo del análisis de datos es generar información a partir de los datos mediante la conexión de patrones y tendencias con los objetivos de la organización. Data Analytics utiliza expresiones de consulta básicas como SQL para cortar y cortar datos.
Ciencia de los datos
"La ciencia de datos es cuando se trata de Big Data, grandes cantidades de datos".
- Data Science está extrayendo grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones.
- Data Science incluye una combinación de programación, habilidades estadísticas, algoritmos de Machine Learning.
- Data Science es el arte y la ciencia de extraer información procesable de datos sin procesar. Podemos definir la ciencia de datos como una combinación multidisciplinaria de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología para resolver problemas analíticamente complejos.
- La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.
- El trabajo del científico de datos depende de un requisito, las necesidades comerciales, los requisitos del mercado y la exploración de más negocios a partir de datos negros.
Análisis de datos
- El análisis de datos se ocupa menos en inteligencia artificial, aprendizaje automático y modelado predictivo, y más en la visualización de datos históricos en contexto.
- Los analistas de datos no son comúnmente responsables de construir modelos estadísticos o implementar herramientas de aprendizaje automático.
- La comparación de los activos de datos con las hipótesis de la organización es un caso de uso común del análisis de datos, y la práctica tiende a centrarse en los negocios y la estrategia.
- Los analistas de datos tienen menos probabilidades de estar versados en la configuración de big data.
- Los analistas de datos discuten datos localizados o de menor tamaño.
Los analistas de datos tienen menos libertad de alcance y práctica, y practican un enfoque más centrado para analizar datos. También están mucho menos involucrados en la cultura del trabajo de datos.
Comparación directa entre ciencia de datos y análisis de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación más importante entre Data Science y Data Analytics. 
Diferencias clave entre la ciencia de datos y el análisis de datos
Tanto Data Science vs Data Analytics son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos:
Los datos generados por diferentes fuentes, como registros financieros, archivos de texto, formularios multimedia, sensores e instrumentos, son Big Data. Las herramientas simples de Business Intelligence no son capaces de procesar este gran volumen y variedad de datos. Es por eso que necesitamos herramientas analíticas y algoritmos más complejos y avanzados para procesar, analizar y extraer ideas significativas de él.
- Los científicos de datos esencialmente miran conjuntos amplios de datos donde una conexión puede o no hacerse fácilmente, mientras que Data Analytics analiza un cierto conjunto de datos para comunicarse más.
- El campo de la ciencia de datos emplea disciplinas de matemáticas, estadísticas e informática, e incorpora técnicas como aprendizaje automático, análisis de conglomerados, minería de datos y visualización, mientras que Data Analytics trabaja en lenguaje de consulta de estructura como SQL / Hive para impulsar la salida final.
- El papel del trabajo de un científico de datos con una gran perspicacia comercial y habilidades de visualización de datos para convertir la información en una historia comercial, mientras que no se espera que un analista de datos posea perspicacia comercial y habilidades avanzadas de visualización de datos.
- El científico de datos explora y examina datos de múltiples fuentes desconectadas, mientras que un analista de datos generalmente analiza datos de una sola fuente, como el sistema CRM o una base de datos
- Un analista de datos resolverá las preguntas dadas por la empresa, mientras que un científico de datos formulará preguntas cuyas soluciones puedan beneficiar a la empresa.
Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos:
- Habilidades en programación
- Limpieza de datos sucios (datos no estructurados)
- Mapa Reducir el desarrollo laboral
- Habilidades de aprendizaje automático
- Habilidades analíticas
- Información del cliente
- Fuertes habilidades de visualización de datos
- Habilidades para contar historias usando visualizaciones
- EDA (análisis de datos exploratorios)
- Identificar tendencias en los datos mediante el aprendizaje automático no supervisado.
- Haga predicciones basadas en tendencias en los datos utilizando aprendizaje automático supervisado
- Escribir código para ayudar en la exploración y análisis de datos.
- Proporcionar código a la tecnología / ingeniería para implementar en productos
Habilidades necesarias para convertirse en un análisis de datos:
- EDA (análisis de datos exploratorios)
- Adquirir datos de fuentes de datos primarias o secundarias y mantener bases de datos
- Almacenamiento de datos y recuperación de habilidades y herramientas
- Limpieza de datos sucios (datos no estructurados)
- Administre el almacenamiento de datos y ETL (Extraer carga de transformación)
- Desarrollar KPI's para evaluar el desempeño
- Exposición en profundidad a SQL y análisis
- Desarrollar representaciones visuales de los datos, mediante el uso de plataformas de BI.
- Interpretación de datos, análisis de resultados mediante técnicas estadísticas.
- Desarrollar e implementar análisis de datos, sistemas de recolección de datos y otras estrategias que optimicen la eficiencia y la calidad estadística.
- Los analistas de datos deben estar familiarizados con el almacenamiento de datos y los conceptos de inteligencia empresarial
- Fuerte comprensión del clúster Hadoop
- Perfecto con las herramientas y componentes de la arquitectura de datos.
Tabla de comparación de Data Science vs Data Analytics
Estoy discutiendo los principales artefactos y distinguiendo entre Data Science y Data Analytics.
| La base de comparación entre ciencia de datos vs análisis de datos | Ciencia de los datos | Análisis de datos |
| Meta fundamental | Hacer preguntas comerciales correctas y encontrar soluciones | Análisis y minería de datos comerciales |
| Cantidad de datos | Un amplio conjunto de datos (Big Data) | Conjunto limitado de datos |
| Tarea diversa | Limpieza de datos, análisis de preparación para obtener información | Consulta de datos, agregación para encontrar un patrón |
| Definición | Data Science es el arte y la ciencia de extraer información procesable de datos sin procesar | Los analistas de datos no son comúnmente responsables de crear modelos estadísticos o implementar herramientas de aprendizaje automático |
| Experiencia sustantiva | Necesario | No es necesario |
| No técnico | Necesario | Innecesario |
| Atención | Datos preprocesados | Datos procesados |
| Banda ancha | Más libertad de alcance y práctica. | Menos libertad en alcance y práctica |
| Propósito | Encontrar ideas de datos sin procesar | Encontrar información a partir de datos procesados |
| Tipos de datos | Datos estructurados y no estructurados | Datos estructurados |
| Beneficios | El científico de datos explora y examina datos de múltiples fuentes desconectadas | El analista de datos generalmente mira datos de una sola fuente como el CRM |
| Inteligencia artificial | Ofertas más en Inteligencia Artificial | Trata menos en inteligencia artificial |
| Aprendizaje automático | Ofertas más en Machine Learning | Ofertas menos en aprendizaje automático |
| Análisis predictivo | Ofertas más en análisis predictivo | Ofertas menos en análisis predictivo |
Conclusión: ciencia de datos vs análisis de datos
Las diferencias aparentemente matizadas entre la ciencia de datos y el análisis de datos en realidad pueden tener un gran impacto en una empresa. Data Science es una nueva tecnología de software interesante, que se utiliza para aplicar análisis críticos, proporcionar la capacidad de desarrollar modelos sofisticados, para conjuntos de datos masivos e impulsar los conocimientos empresariales. La ciencia de datos es un término general utilizado para describir cómo se puede aplicar el método científico a los datos en un entorno empresarial. La ciencia de datos también está desempeñando un papel cada vez más importante en el desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Aunque existen diferencias, tanto la ciencia de datos como el análisis de datos son partes importantes del futuro del trabajo y los datos. Los analistas de datos toman la dirección de los científicos de datos, ya que los primeros intentan responder las preguntas planteadas por la organización en su conjunto. Tanto la ciencia de datos como el análisis de datos deben ser adoptados por empresas que desean liderar el camino hacia el cambio tecnológico y comprender con éxito los datos que hacen funcionar sus organizaciones. Una empresa necesita tanto ciencia de datos como análisis de datos en su proyecto. Tanto la ciencia de datos como el análisis de datos son parte del crecimiento de la compañía.
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- Data Science vs Machine Learning
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