Aunque estos dos términos suenan bastante parecidos para quienes no están inmersos en el mundo digital, la realidad es que cada uno tiene su propio significado.
Pero antes de recalcar sus principales diferencias, lo primero es aclarar los conceptos.
Data Science
La ciencia de datos, es una disciplina que tiene como objetivo darle sentido a los datos duros. Entre sus actividades se encuentra el identificar tendencias, motivos, conexiones y básicamente toda la información posible derivada de los datos.
Data Analytics
Por otra parte, el análisis de datos comprende todo un proceso que consiste en hacer una inspección, limpieza y transformación de datos con el objetivo de resaltar la información más relevante.
Como puedes ver, cada una tiene diferentes objetivos y metodología, pero si aún no te ha quedado claro a que se dedica cada una, sigue leyendo este blog para conocer exactamente en qué discrepa una de la otra.
5 Diferencias principales entre Data Analytics y Data Science
La ciencia de datos es una disciplina que requiere experiencia en SQL, Python, R, SAS y Scala. Por su lado, el análisis de datos requiere mayor manejo de la manipulación y visualización de datos.
La ciencia de datos tiene como objetivo la creación de modelos y algoritmos predictivos. El análisis de datos sirve para sacar conclusiones de distintas fuentes de datos.
Mientras el campo de actividad de la ciencia de datos es más amplio y diverso, el del análisis de datos se limita al sector empresarial.
La ciencia de datos se aplica en sectores de inteligencia artificial, salud, blockchain, etc. El análisis de datos en sectores como el retail, viajes, marketing, sanidad, etc.
La ciencia de datos se dedica al planteamiento de preguntas y análisis ad hoc, mientras que el análisis de datos da respuestas a preguntas específicas.
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