¿Cuál es la diferencia entre Data Science vs Data Analytics?

En la actualidad existen muchas disciplinas que presentan similitudes y diferencias entre ellas, lo que puede llevar a confusión a la hora de saber cuáles son las funciones que realizan cada uno de los profesionales que se dedican a ellas por ello queremos resolver tus dudas sobre cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics.

Qué es Data Analytics

El Data Analytics es un análisis de datos y está considerado por muchos expertos como una rama dentro del Data Science. Se considera por tanto un área dentro del Data Science que se encarga de la ejecución de tareas muy específicas dentro de ella. La misión de los profesionales de este campo es la de saber recopilar y analizar datos a través de la estadística, hacerlo de forma sencilla para ser capaces de ofrecer soluciones de negocio a partir de tendencias o patrones identificados en el comportamiento de los datos. Así, su labor es la de extraer los datos, procesarlos, agruparlos y analizarlos partiendo de una fuente específica para poder generar informes que ayuden a optimizar las decisiones de una compañía.

Qué es Data Science

El Data Science, es una rama del Big Data. Gracias a lo que puede aportar a la hora de crear negocios dentro de una empresa y las soluciones que puede proporcionar a la misma, hace que en los últimos años haya adquirido una gran relevancia. Pero ¿qué es Data Science? La ciencia de datos es un área que a través de distintos campos y disciplinas es capaz de extraer gran cantidad de datos de diferentes fuentes. Con estos datos basados extraídos atendiendo a áreas como la informática, las matemáticas o la estadística, es capaz de realizar patrones de comportamiento y predecir acciones futuras.

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Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Como ves, a pesar de las definiciones de ambos conceptos, no resulta demasiado fácil conocer cuáles son las diferencias que presentan estas dos modalidades. Ambas disciplinas trabajan en áreas de diferentes con el objetivo de lograr soluciones en distintos ámbitos. Estas son sus principales diferencias:

• El Data Science trata de predecir el futuro usando patrones del pasado. Es decir, los profesionales en este campo buscarán en datos que ya han sido recogidos un comportamiento para poder aplicarlo a un problema actual.
• El Data Analytics se encarga de la extracción de información que pueda ser significativa para obtención de datos que puedan analizarse posteriormente.
• El Data Science se plantea preguntas y realiza predicciones sobre problemas futuros.
• El Data Analytics busca respuestas a las preguntas formuladas por el Data Science y resuelve los problemas del negocio.
• El Data Science convierte los datos obtenidos en información para que el Data Analytics convierta esta información en perspectivas del negocio.
• El Data Analytics extrae la información de una sola fuente.
• El Data Science busca y extrae información en distintas fuentes.
• El Data Science trata de buscar soluciones y crear estrategias para problemas y perspectivas de futuro.
• El Data Analytics trata de buscar soluciones a problemas que ya han sido detectados. Es decir, busca solventar problemas presentes basándose en otras situaciones que ya han sido detectada a través de variables y datos conocidos con anterioridad.

Aunque ambas disciplinas presentan similitudes y diferencias, los profesionales en ambos campos se complementan para poder sacar adelantes soluciones para los negocios a través del análisis y procesamiento de un gran volumen de datos.