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Analísis de Datos y Ciencia de Datos: ¿cuales son las diferencias entre ambas?


miércoles, 9 de febrero de 2022

Al elegir que estudiar, es común encontrar situaciones donde desconocemos las diferencias entre carreras. Este es el caso del Data Analytics y el Data Science; dos disciplinas muy parejas, pero a la vez tan distintas. En este artículo le contamos las diferencias entre ambas.



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¿Qué es el Data Science?

El Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos; este se considera una rama del Big Data.

En otras palabras, la Data Science tiene como objetivo extraer e interpretar la información que se deriva de la ingente cantidad de datos que recopila una compañía, ya sea por su propia actividad o por las acciones que desarrolla con terceros. Esto lo logran con la aplicación de muchos métodos científicos, incluyendo las matemáticas, las estadísticas y otro conjunto de herramientas que se aplican a los datos

Además de obtener la información que desprenden los datos para utilizarla; la Data Science se encargan de una correcta visualización de los patrones detectados para que sean clara y adecuadamente legibles por los responsables de la toma de decisiones.


¿Qué es el Data Analytics?

Data Analytics hace referencia a una aplicación más concreta y precisa del Data Science. 

Esta ciencia se encarga de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. De este proceso se revelan las tendencias y métricas. Esta información que se obtiene de los datos luego es utilizada para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial; es decir, los datos que se obtienen, son utilizados para verificar y refutar teorías y modelos existentes que se aplican en las empresas y para también influir en la toma de decisiones que se llevan a cabo en estas. 

Es importante destacar que los responsables del Data Analytics no ejercen la misma labor que los responsables de Business Intelligence, quienes manejan una cantidad de datos mucho más reducida, de modo que su capacidad tanto de análisis como de predicción es más acotada.


Dos conceptos relacionados pero diferentes 

Aunque ambos conceptos se relacionan con los datos y el  manejo de la información que se obtienen de estos; existen aspectos que los diferencian:


  • La principal diferencia entre Data Science y Data Analytics se encuentra en el enfoque: mientras el primero está encaminado hacia el descubrimiento y sus miras son muchos más amplias, el segundo está más centrado en la operativa de los distintos negocios en los que se aplica y busca soluciones a problemas ya existentes.
  • Ambas tienen funciones diferentes. Por un lado, el Data Scientist predice el futuro a partir de patrones del pasado. Mientras que el Data Analyst, extrae información significativa a partir de los mismos. 
  • A partir de ese futuro que hay que predecir, el Data Scientist se hace preguntas. El Data Analyst, por el contrario, se encarga de responderlas. 
  • El Data Scientist extrae la información a partir de varias fuentes, mientras que el Analista solo de una.
  • En cuanto a su campo de aplicación, un Data Analyst aborda única y exclusivamente problemas de negocios. El Data Scientist actúa más allá de este campo. 
  • En lo que respecta a sus herramientas, un Data Scientist utiliza el Machine Learning para extraer información. El Data Analyst utiliza más bien lenguajes de programación para extraer información.
  • El Data Science ha tenido una enorme incidencia en los motores de búsqueda, en el desarrollo de los sistemas de recomendación donde los científicos de datos han tenido una enorme incidencia. El Data Analytics, es más común en otros sectores como la salud, la gestión energética, el sector hotelero, entre otros.


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¿Por qué estudiar la Maestría en Administración con  concentración en Análisis de Datos?

La tecnología ha alcanzado cifras nunca vistas en la última década, y se han recolectado datos de innumerable cantidad de formas, particularmente en el mundo empresarial. Es por eso que el análisis de datos se ha convertido en una industria increíblemente importante.

Al estudiar la Maestría en Administración con  concentración en Análisis de Datos el alumno se asegura acceder a estudios que combinan el conocimiento y los conceptos principales de la administración de negocios con los aspectos técnicos del análisis de datos.

Esta maestría brinda las herramientas para crear profesionales que son muy buscados en una gran variedad de sectores, incluyendo negocios, mercadotecnia, ciencias de la salud y tecnología.

La Maestría en Administración con concentración en Análisis de Datos permite que sus alumnos sean capaces de  aplicar estadísticas, ciencias de la computación y visualización de datos para potenciar las decisiones empresariales.

Durante el estudio de esta maestría, el alumno va a aprender una gran cantidad de habilidades que le servirán en sus futuras  responsabilidades como son: crear modelos predictivos y algoritmos; crear un campo de actuación más amplio y diverso; ser experto en estadística y matemática; ser experto en lenguaje SQL; tener destreza con Python, R, SAS o Scala y de machine learning; entre otras cosas.

Quienes decidan estudiar la Maestría en Administración con concentración en Análisis de Datos serán los responsables de identificar cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos; resolver problemas de negocios; mapear y rastrear los datos; coordinar con los ingenieros para recopilar nuevos datos; realizar un análisis estadístico de datos comerciales; y documentar los tipos y la estructura de los datos comerciales.


¿Dónde estudiar la Maestría en Musicoterapia?

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