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Análisis de datos vs. Ciencia de datos - 4 comparaciones vitales que debes conocer

16-may-2022 9:48:22

Data Analytics vs Data Science  4 Vital Comparisons To KnowFuente: iStock

Hoy más que nunca, el mundo está orientado por los datos. Los datos históricos son notoriamente el detonante para las decisiones impulsadas por data, pancartas, publicidad, correos y hasta el spam, son todos resultados del análisis de la data. La explosión de datos ha creado una demanda para analistas y científicos y por ende, invita a comprender la diferencia entre ambos roles.

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Los siguientes puntos clave son las diferencias entre los roles de un analista de datos y un científico de datos. 

Comparaciones

Analista de Datos

Científico de datos

 

Definición

  • Se ocupa del análisis exploratorio, la identificación de tendencias y patrones y la creación de visualizaciones que interpreten los datos de manera que los negocios puedan tomar decisiones estratégicas basadas en la data.

  • Se ocupa del diseño, construcción e implementación de modelos de la data al utilizar algoritmos y modelos predictivos.

Roles y Responsabilidades

  • Captura las reflexiones para resolver problemas tales como un pronóstico de ventas en una región determinada, el efecto de las campañas de mercadeo en la rentabilidad, y más.

  • Hace preguntas para definir y mejorar la calidad de la data al usar algoritmos de análisis de datos (machine learning) con el fin de entender la información recopilada.

Competencias requeridas

  • Afronta las responsabilidades tales como Administración de Bases de Datos y mantenimiento, junto con reportería y herramientas estadísticas. Las herramientas de especialización se pueden incluir, pero no están limitadas a R, SAS, SQL, y SPSS.

  • Debe tener competencias en el diseño/modelo de datos, códigos, resolución de problemas con desarrollo de software usando Python, Java, y Big Data.

  • Debe contar con competencias de desarrollo y marcos de trabajo deep learning, tales como TensorFlow, Caffe, Torch, y Keras.

Expectativas

  • Analiza datos para responder preguntas, minería de datos y utiliza herramientas estadísticas para identificar tendencias y patrones para analítica descriptiva, predictiva, diagnóstica, y prescriptiva.

  • Frecuentemente, el analista no está involucrado en la extracción de datos, pero los utilizan para crear reflexiones para una organización y formular su estrategia para alcanzar sus objetivos.

  • Se enfoca en desarrollar, limpiar y organizar juegos de datos al plantear las preguntas correctas acerca de las fuentes de los datos, y al establecer un canal para adquirir datos. 

  • El apalancamiento de algoritmos (machine learning) y modelos estadísticos para recopilar y moldear los datos acumulados a fin de comprenderlos fácilmente. 

  • Seguido por repetidos lanzamientos de experimentos, afinados y mediciones de métricas para lograr mejores resultados.

Mira la siguiente perspectiva académica sobre los roles relacionados a los datos por la Universidad Northwestern.

¿Por qué debemos comprender la diferencia?  

Aunque son similares, conocer la diferencia les ayuda a seleccionar el rol para tu proyecto. Las decisiones de negocio y prioridades organizacionales se mantienen claras cuando los roles de un analista y científico de datos se diferencian correctamente.

¿Cómo Nisum puede ayudar?

Los analistas de datos en Nisum pueden apoyar al entregar reflexiones más inteligentes para las decisiones rápidas de negocios y los científicos de datos ayudan a entregar las transformaciones de datos y empoderar a los equipos de negocios a hacer el mejor uso de los datos y construir para el futuro. En Nisum ayudamos a acelerar las transformaciones de datos y empoderar a las organizaciones para tomar decisiones más inteligentes basadas en reflexiones en tiempo real e inteligencia basada en hechos. 

Si buscas acelerar el proceso de transformación de datos, échale un vistazo a nuestro  Acelerador de Procesamiento de Datos que te ayudará a que tus fuentes diversas de datos estén preparados para capturar al máximo y extraer el mayor valor de tus datos. 

Somos un socio flexible y holístico que provee a sus clientes una ventaja competitiva al entregar reflexiones más inteligentes a escala. Para conocer más sobre nuestros servicios de Insights and Analytics, contáctanos.

Vyasraj Vaidya

Vyasraj Vaidya

Vyasraj Vaidya ha estado trabajando con Nisum como científico de datos principal. Tiene un máster en informática por la Universidad Técnica de Ilmenau (Alemania) y tiene experiencia en los sectores de los medios de comunicación y el entretenimiento.

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Análisis de datos vs. Ciencia de datos - 4 comparaciones vitales que debes conocer

16-may-2022 9:48:22

Data Analytics vs Data Science  4 Vital Comparisons To KnowFuente: iStock

Hoy más que nunca, el mundo está orientado por los datos. Los datos históricos son notoriamente el detonante para las decisiones impulsadas por data, pancartas, publicidad, correos y hasta el spam, son todos resultados del análisis de la data. La explosión de datos ha creado una demanda para analistas y científicos y por ende, invita a comprender la diferencia entre ambos roles.

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Los siguientes puntos clave son las diferencias entre los roles de un analista de datos y un científico de datos. 

Comparaciones

Analista de Datos

Científico de datos

 

Definición

  • Se ocupa del análisis exploratorio, la identificación de tendencias y patrones y la creación de visualizaciones que interpreten los datos de manera que los negocios puedan tomar decisiones estratégicas basadas en la data.

  • Se ocupa del diseño, construcción e implementación de modelos de la data al utilizar algoritmos y modelos predictivos.

Roles y Responsabilidades

  • Captura las reflexiones para resolver problemas tales como un pronóstico de ventas en una región determinada, el efecto de las campañas de mercadeo en la rentabilidad, y más.

  • Hace preguntas para definir y mejorar la calidad de la data al usar algoritmos de análisis de datos (machine learning) con el fin de entender la información recopilada.

Competencias requeridas

  • Afronta las responsabilidades tales como Administración de Bases de Datos y mantenimiento, junto con reportería y herramientas estadísticas. Las herramientas de especialización se pueden incluir, pero no están limitadas a R, SAS, SQL, y SPSS.

  • Debe tener competencias en el diseño/modelo de datos, códigos, resolución de problemas con desarrollo de software usando Python, Java, y Big Data.

  • Debe contar con competencias de desarrollo y marcos de trabajo deep learning, tales como TensorFlow, Caffe, Torch, y Keras.

Expectativas

  • Analiza datos para responder preguntas, minería de datos y utiliza herramientas estadísticas para identificar tendencias y patrones para analítica descriptiva, predictiva, diagnóstica, y prescriptiva.

  • Frecuentemente, el analista no está involucrado en la extracción de datos, pero los utilizan para crear reflexiones para una organización y formular su estrategia para alcanzar sus objetivos.

  • Se enfoca en desarrollar, limpiar y organizar juegos de datos al plantear las preguntas correctas acerca de las fuentes de los datos, y al establecer un canal para adquirir datos. 

  • El apalancamiento de algoritmos (machine learning) y modelos estadísticos para recopilar y moldear los datos acumulados a fin de comprenderlos fácilmente. 

  • Seguido por repetidos lanzamientos de experimentos, afinados y mediciones de métricas para lograr mejores resultados.

Mira la siguiente perspectiva académica sobre los roles relacionados a los datos por la Universidad Northwestern.

¿Por qué debemos comprender la diferencia?  

Aunque son similares, conocer la diferencia les ayuda a seleccionar el rol para tu proyecto. Las decisiones de negocio y prioridades organizacionales se mantienen claras cuando los roles de un analista y científico de datos se diferencian correctamente.

¿Cómo Nisum puede ayudar?

Los analistas de datos en Nisum pueden apoyar al entregar reflexiones más inteligentes para las decisiones rápidas de negocios y los científicos de datos ayudan a entregar las transformaciones de datos y empoderar a los equipos de negocios a hacer el mejor uso de los datos y construir para el futuro. En Nisum ayudamos a acelerar las transformaciones de datos y empoderar a las organizaciones para tomar decisiones más inteligentes basadas en reflexiones en tiempo real e inteligencia basada en hechos. 

Si buscas acelerar el proceso de transformación de datos, échale un vistazo a nuestro  Acelerador de Procesamiento de Datos que te ayudará a que tus fuentes diversas de datos estén preparados para capturar al máximo y extraer el mayor valor de tus datos. 

Somos un socio flexible y holístico que provee a sus clientes una ventaja competitiva al entregar reflexiones más inteligentes a escala. Para conocer más sobre nuestros servicios de Insights and Analytics, contáctanos.

Vyasraj Vaidya

Vyasraj Vaidya

Vyasraj Vaidya ha estado trabajando con Nisum como científico de datos principal. Tiene un máster en informática por la Universidad Técnica de Ilmenau (Alemania) y tiene experiencia en los sectores de los medios de comunicación y el entretenimiento.

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