Data Analysis vs. Data Science: ¿Cuál es la diferencia?

Hay conceptos que para algunas personas pueden ser complicados de diferenciar. Por ejemplo, entender las diferencias entre Data Analysis vs. Data Science. Pueden parecer disciplinas similares y también tener puntos en común, pero lo cierto es que son diferentes. En este artículo te explicaremos las definiciones conceptuales de ambos términos, para luego identificar las principales diferencias entre ambos. Eso sí, un curso de Data Science puede ser muy valioso en la actualidad.

Para definir la Data Science podemos señalar que su objetivo final es interpretar la información que se deriva de grandes cantidades de datos mediante metodologías inteligentes. La Data Science usa modelos como el Text Mining, el Data Mining, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para identificar tendencias en los datos y así tomar decisiones importantes en diferentes áreas.

La Data Science se utiliza en diferentes tipos de empresas, no solo las tecnológicas sino también las que quieren mejorar sus procesos de producción, optimizar diagnósticos, pero también en ramas como las comunicaciones o las ciencias sociales. Mientras el Big Data extrae información, con la Data Science se procesa para llegar a tener las prospecciones y patrones que se buscan para encontrar respuestas.

Los data scientists tienen un gran campo de trabajo por su versatilidad para procesar la información. Además, es una de las profesiones que viene creciendo más aceleradamente en los últimos años, mostrando un alza económica importante en los salarios, llegando a ser considerada incluso como una de las mejores pagadas en algunos países en la rama de Tecnologías de la Información.

Cuando se menciona este concepto, en realidad se habla de una aplicación más concreta de la Data Science. En la Data Analysis se busca encontrar información que está sin procesar para identificar las métricas más relevantes. Se podría decir que es una de las primeras etapas dentro de la Data Science, ya que busca resolver problemas o verificar hipótesis.

Aquí justamente se procesa una gran cantidad de información para encontrar los datos relevantes, ver la correlación entre ciertos factores y así determinar cuáles son los más importantes y qué tipo de impacto podrían tener para los intereses de la empresa.

El data analyst tiene una labor más concreta, desarrollando las competencias que tiene en estadística y matemáticas y también herramientas que son relevantes en la actualidad como Python, un lenguaje de alto nivel de programación.

Hay varias diferencias entre ambas disciplinas, ya que la Data Science busca predecir el futuro usando los datos pasados. En cambio, la Data Analysis  busca la data relevante en grandes cantidades de información. El data analyst  además responde las preguntas que se plantea justamente el data scientist, que trae su información de varios lugares, mientras que en la Data Analysis se trae solamente de uno.

El data analyst solamente se centra en temas de negocios, utilizando lenguajes de programación para llegar a la información necesaria, mientras que en la Data Science se revisan en varios ámbitos, por ello es que se utilizan otras herramientas como el Machine Learning o el Data Mining.

Hay muchas personas que ya han decidido dar un paso adelante y estudiar Data Science. Uno de ellos es Adrián Villalobo, quien vive en Guadalajara y trabaja en su municipio. Ha tenido una gran experiencia con la plataforma Practicum para convertirse en un especialista en la materia. Ahora busca explotar todo su conocimiento en nuevos proyectos.

“Me gusta la programación. Ya había tenido mucha inquietud por la Data Science y el análisis. Vi el curso de Practicum y está estructurado no solo con videos, sino que es interactivo, lo que hace que sea mucho más práctico. Si quiero repasar una lección, es muy fácil encontrar la información. La duración de nueve meses es un buen rango de tiempo para lo que uno va a aprender. El proceso es gradual, resuelves muchos ejercicios y siento que realmente me estoy preparando. Además tengo el apoyo de tutores y hay feedback, lo que también es excelente”.  

Luego de que quedaran claras las diferencias entre Data Analysis vs. Data Science, ahora estás listo para tomar una decisión sobre tu futuro laboral. Estas especializaciones son de las más buscadas en la actualidad en el mercado.