Aprenda 5 comparaciones útiles entre la ciencia de datos y las estadísticas

Diferencia entre ciencia de datos y estadística

La ciencia de datos es una de las tendencias emergentes en informática y es un área multidisciplinaria muy amplia. La ciencia de datos combina la aplicación de asignaturas, a saber, informática, ingeniería de software, matemática y estadística, programación, economía y gestión empresarial. La ciencia de datos se basa en la recopilación, preparación, análisis, gestión, visualización y almacenamiento de grandes volúmenes de información. Se puede entender que la ciencia de datos en términos simples tiene fuertes conexiones con bases de datos que incluyen big data y ciencias de la computación. Un científico de datos es un individuo con conocimiento de dominio adecuado relevante para la pregunta abordada.

Big data está estrechamente integrado con la ciencia de datos y, de hecho, ha evolucionado con big data en diferentes aplicaciones y casos de uso. Somos conscientes de que los grandes datos están disponibles principalmente en formatos no estructurados y contienen datos no numéricos. La información útil se oculta fácilmente en grandes datos que se componen de blogs, archivos de audio / video, imágenes, mensajes de texto, redes sociales, etc. Todos estos datos son solo ruido a menos que se analicen y se extraiga información útil de ellos. Además, hoy en día las empresas consideran a Internet como su principal canal de información debido al creciente papel de la web social y su potencial comercial. Todos estos datos son de gran interés para un científico de datos porque al usar estos datos se pueden resolver muchos problemas para las organizaciones y también para las sociedades.

La ciencia de datos es una habilidad especializada y puede entenderse como:

Diseño e implementación en 4A's - Arquitectura de datos, adquisición, análisis y archivo
Aplicación de técnicas avanzadas en matemática y estadística para modelar datos para un análisis profundo
Habilidades de programación y desarrollo adecuadas, habilidades de desarrollo de algoritmos
Habilidades de razonamiento analítico y ético.
Habilidades de comunicación y negocios.

Por lo tanto, es evidente que la ciencia de datos es un área interdisciplinaria y necesita una variedad de habilidades para obtener dominio en este dominio. Los casos de uso en ciencia de datos son similares al análisis de datos: comienzan con una declaración clara del problema y la decisión de terminar finalmente con métricas bien definidas. Por lo tanto, se considera que los científicos de datos están familiarizados con los modelos y paradigmas de negocios, quienes hacen buenas preguntas de negocios para obtener información significativa de conjuntos de datos dados.

La estadística es otro tema amplio que se ocupa del estudio de datos y se aplica ampliamente en numerosos campos. La estadística proporciona la metodología para sacar conclusiones de los datos. Ofrece diferentes métodos para recopilar datos, analizarlos e interpretar resultados y es ampliamente utilizado por científicos, investigadores y matemáticos para resolver problemas. La estadística es sinónimo de actividades intensivas en datos: recopilación, procesamiento e interpretación de datos procesados.

Aunque las estadísticas proporcionan los métodos para la recopilación y el análisis de datos, ayuda a obtener información de datos numéricos y categóricos. Los datos categóricos se refieren a datos únicos, los ejemplos son el grupo sanguíneo de una persona, el estado civil, etc. Las estadísticas son muy significativas en los estudios relacionados con los datos porque ayudan a

Decidir el tipo de datos necesarios para abordar un problema determinado
Organizando y resumiendo datos
Análisis a realizar para sacar conclusiones de los datos
Evaluar la efectividad de los resultados y evaluar las incertidumbres.

Los métodos proporcionados por las estadísticas incluyen,

Diseño para la planificación y realización de investigaciones.
Descripciones que implican explorar y resumir datos.
Hacer predicciones e inferencias utilizando los fenómenos representados por los datos.

Comparación cabeza a cabeza entre ciencia de datos y estadísticas (infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 5 principales entre ciencia de datos y estadísticas

Diferencias clave entre ciencia de datos y estadísticas

La ciencia de datos combina campos multidisciplinarios y computación para interpretar datos para la toma de decisiones, mientras que las estadísticas se refieren al análisis matemático que utiliza modelos cuantificados para representar un conjunto dado de datos.
La ciencia de datos está más orientada al campo de los grandes datos que busca proporcionar información de gran volumen de datos complejos. Por otro lado, las estadísticas proporcionan la metodología para recopilar, analizar y sacar conclusiones de los datos.
La ciencia de datos utiliza herramientas, técnicas y principios para filtrar y clasificar grandes volúmenes de datos en conjuntos o modelos de datos adecuados. Esto es contrario a las estadísticas que se limitan a herramientas como el análisis de frecuencia, la media, la mediana, el análisis de varianza, la correlación y la regresión, etc., por nombrar algunas.
La ciencia de datos investigará e inspeccionará los datos para deducir inferencia objetiva, cuantitativa y estadística. Esto se opone a las estadísticas que se centran en el análisis utilizando técnicas estándar que involucran fórmulas y métodos matemáticos.
Un científico de datos debe tener conjuntos de habilidades para analizar y simplificar problemas usando conjuntos de datos complejos para descubrir información, mientras que un estadístico utilizará las técnicas de análisis numérico y cuantitativo.

Tabla comparativa de ciencia de datos vs estadística

Las diferencias entre la ciencia de datos y las estadísticas se explican en los puntos presentados a continuación.

Bases para la comparación	Ciencia de los datos	Estadísticas
Sentido	Un área interdisciplinaria de técnicas científicas. Similar a la minería de datos utiliza procesos, algoritmos y sistemas Extraer información de la información de los datos (estructurados o no estructurados)	Proporciona una colección de métodos para representar datos. Una rama en matemática Proporcionar métodos para diseñar experimentos. Planea la recopilación, el análisis y la representación de datos para evaluaciones adicionales
Concepto	Basado en técnicas de computación científica. Abarca el aprendizaje automático, otros procesos analíticos, modelos de negocio. Utiliza matemáticas y estadísticas avanzadas para derivar nueva información de big data Una amplia disciplina que implica programación, comprensión de modelos de negocios, tendencias, etc.	La estadística es la ciencia de los datos. Se usa para medir o estimar un atributo Aplica funciones estadísticas o algoritmos en conjuntos de datos para determinar los valores apropiados para el problema que se está estudiando.
Bases de formacion	Para resolver problemas relacionados con datos Modele big data para el análisis hacia la comprensión de tendencias, patrones, comportamientos y rendimiento empresarial Apoyos en la toma de decisiones.	Diseñar y formular preguntas del mundo real basadas en datos. Representar datos en forma de tablas, cuadros, gráficos. Comprender las técnicas de análisis de datos. Apoyo para la toma de decisiones.
Áreas de aplicación	Sistemas de salud Finanzas Detección de fraude e intrusión Ingeniería de Manufactura Análisis de mercado, etc.	· comercio y negocio Industria Estudios de población, economía. Psicología Biología y ciencias físicas Astronomía, etc.
Acercarse	Aplicar métodos científicos en la resolución de problemas utilizando datos aleatorios. Identifica los requisitos de datos para un problema dado Identificar técnicas para obtener los resultados deseados. Proporcionar valor a las organizaciones que usan datos	Uso de fórmulas matemáticas, modelos y conceptos. Análisis de datos aleatorios. Estimar valores para diferentes atributos de datos Para determinar comportamientos basados en datos

Conclusión: ciencia de datos versus estadísticas

En resumen, cabe señalar que la ciencia de datos y las estadísticas son indistinguibles y están estrechamente vinculadas. Está claro que la estadística es una herramienta o método para la ciencia de datos, mientras que la ciencia de datos es un dominio amplio donde un método estadístico es un componente esencial. La ciencia de datos y las estadísticas continuarán existiendo y existe una gran superposición entre estas dos disciplinas. También para tener en cuenta, todos los estadísticos no pueden convertirse en científicos de datos y viceversa. La ciencia de datos se ha desarrollado recientemente con Big Data y continuará creciendo en los próximos años, ya que el crecimiento de datos parece ser interminable.

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