Data Science y Data Analytics son dos disciplinas separadas por una línea muy delgada y borrosa, lo que hace que los términos se confundan y mezclen. Aunque comparten algunas áreas de formación, metodologías de trabajo y otros conceptos, la diferencia más destacable entre Data Science y Data Analytics se basa en las funciones, roles y tareas que desempeñan en el tratamiento de los datos.
En primer lugar, es necesario definir ambos conceptos:
Qué es Data Science
Actualmente, todo el mundo habla sobre Data Science porque es una de las ramas del Big Data que ha cobrado mayor relevancia en los últimos años. No solo por todo lo que puede aportar en la creación de negocios en una empresa, sino también por las soluciones que proporciona, además de los competitivos salarios que cobran quienes trabajan como Data Scientists.
Es posible definir el Data Science (o Ciencia de Datos) como un área multidisciplinar que, a través de diferentes campos como la estadística, informática y matemáticas, extrae de diferentes fuentes una gran cantidad de datos con el objetivo de obtener conocimiento profundo (o deep learning) y predecir acciones basándose en patrones del comportamiento de los datos en el pasado.
Aunque Data Science es un término que salió a la luz por primera vez en 1996, no empezó a popularizarse hasta hace 13 años, en 2009. Posteriormente, empezó en las redes el debate de los diagramas de Venn, donde diferentes especialistas en el área crearon gráficos para tratar de definir de una forma más práctica el concepto.
En qué consiste Big Data
Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que desafían las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento y análisis. Estos conjuntos de datos suelen ser tan vastos y variados que requieren enfoques y tecnologías especiales para ser gestionados y aprovechados eficazmente. El Big Data tiene tres características clave, conocidas como las "Tres V":
- Volumen: Se refiere a la inmensidad de los datos generados, recopilados y almacenados. Con el aumento de la digitalización, la cantidad de datos producidos ha alcanzado proporciones colosales.
- Variedad: Los datos provienen de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos móviles, transacciones financieras y más. Estos datos pueden ser estructurados (tablas, bases de datos), no estructurados (texto, imágenes, videos) o semi estructurados (XML, JSON).
- Velocidad: La velocidad a la que se generan y recopilan los datos es asombrosa. En muchos casos, los datos deben ser procesados en tiempo real o cerca de tiempo real para extraer información valiosa.
La ciencia de datos navega en las aguas del Big Data, extrayendo tanta información como sea posible, de tal forma que las empresas tomen la delantera en entornos altamente competitivos. Es una habilidad increíblemente valorada en el mercado laboral actual, y en HACK A BOSS enseñamos Big Data en nuestro Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial.
Qué es Data Analytics
Hay quienes consideran el Data Analytics (o Análisis de Datos) como una vertiente del Data Science, porque es visto como una subárea que ejecuta acciones más específicas dentro de la ciencia de datos.
Quienes se desempeñen como profesionales de este sector deben saber recopilar datos y analizarlos de forma estadística con facilidad para ofrecer soluciones o asesoría de negocio a partir de los patrones y tendencias identificadas en el comportamiento de los datos.
En concreto, el Data Analytics tiene como propósito principal extraer, procesar, agrupar y analizar datos masivos de una fuente específica y, a partir de ellos, generar informes con soluciones para poder sacar conclusiones y optimizar la toma de decisiones de negocio.
Qué diferencia hay entre Ciencia de Datos y Análisis de Datos
Distinguir estos dos conceptos no es tarea fácil y si quieres formarte como Data Scientist es importante que sepas qué los hace diferentes. Sin duda, entre estas áreas no existe competencia: están interrelacionadas y trabajan para conseguir soluciones para dos campos distintos. Por eso, ahora que hemos explorado en qué consiste cada una, es posible notar sus primeras singularidades. Sin embargo, es más fácil dibujar la línea que las separa si hacemos comparaciones directas como las siguientes:
- Los perfiles Data Scientists se encargan de predecir el futuro a partir de patrones del pasado, mientras que los de Data Analyst son quienes extraen información significativa a partir de los datos.
- En Data Science se proponen preguntas y en Data Analytics se formulan respuestas.
- Las y los profesionales Data Scientist predicen problemas del futuro, mientras que su contraparte Data Analyst, resuelve problemas de negocio.
- En Data Science se convierten los datos en información y en Data Analytics se convierten los datos en insights de negocio.
- En Data Science se recaba la información desde diferentes fuentes y en Data Analytics desde una sola.
- En Data Science se investigan soluciones y se crean estrategias para lo que está por venir y en Data Analytics se buscan soluciones a problemas ya detectados a través de datos y variables conocidas.
- Data Science requiere habilidades avanzadas en programación como Python, machine learning y estadísticas, junto con la capacidad de trabajar con Big Data y herramientas como TensorFlow. En contraste, en Data Analytics, es fundamental tener habilidades en estadísticas, matemáticas y conocimiento de herramientas como Excel, SQL y visualización de datos (por ejemplo, Power BI)
Los conocimientos especializados en ciencia de datos son los que permiten la creación y el entrenamiento de inteligencias artificiales. Las IA son desarrolladas de tal forma que, a partir de una incalculable cantidad de datos en línea, consiguen emular procesos y generar resultados cada vez más acertados.
Para qué sirve el Data Science
El Data Science es una disciplina muy amplia, por lo que siempre se ha hecho cuesta arriba definirla con certeza, ya que en ella convergen diferentes áreas. Esto hace que tenga un campo de acción muy amplio. El perfil del Data Scientist se ha convertido en uno de los más buscados dentro de las empresas por el valor que aporta a través del procesamiento e interpretación de millones de datos. Amazon es una de ellas, ¡siempre tienen vacantes abiertas para este perfil!
Muchas veces se asocia la Ciencia de Datos exclusivamente al desarrollo de negocio o a departamentos de marketing, pero existen diversas áreas en donde se necesitan Data Scientist. Estas son los principales:
- Ciberseguridad: A través del desarrollo de algoritmos nutridos por datos es posible detectar comportamientos extraños que, al romper el patrón habitual, permiten identificar posibles amenazas de forma automatizada.
- Finanzas: Sucede como en el caso anterior. Con los datos se identifican los patrones de comportamiento de las personas usuarias y el día que ocurre algo inesperado, saltan las alarmas. Quizás te ha pasado que te llaman del banco porque has intentado hacer una transacción que no es común para ti: una compra por internet en otro país, el pago de un monto muy alta, o cualquier cosa que no hagas con frecuencia. Estos mecanismos antifraude se desarrollan con ciencia de datos.
- Marketing: Este es el campo que la mayoría de las personas asocia con la Ciencia de Datos. Actualmente, es posible clasificar potenciales clientes con “lead scoring”, una metodología que asigna puntos a los prospectos de una empresa a partir de su comportamiento, características y datos, para identificar quiénes tienen más probabilidad de comprar.
- Lo mismo sucede con la venta cruzada. A través de la interpretación de los datos, es posible desarrollar un sistema que, basado en los intereses de la persona usuaria, recomiende otros productos que pueda interesarle comprar y, de esta forma, incrementar el ticket medio de compra.
En conclusión, el Data Science es un campo que abarca muchas más áreas que el Data Analytics. Ocupa una posición importante dentro de las empresas por su alto valor comercial, previsor y de seguridad dentro de las organizaciones. Por eso se ha convertido en una de las profesiones con más inserción laboral. Asimismo, debido a la escasez de perfiles de Data Scientist, se ha posicionado como un rol muy bien pagado, incluso en roles junior.
Quién gana más: Data Science o Data Analytics
Existen tres factores fundamentales por los que se suelen regir los salarios. Estos son la formación, la ubicación y la experiencia. Dependiendo de qué nivel de formación tengas, dónde vivas y cuántos años de experiencia laboral tengas en el área, podrás tener un salario mayor o menor como Data Scientist.
Pero como sabemos que te interesa un dato concreto, podemos decirte que el salario medio para un perfil de Data Scientist Junior, según el portal de empleo Glassdoor, es de 28.636 euros al año. Igualmente, puedes ver con detalle este artículo completo sobre cuánto gana un Data Scientist en España.
Además, según la Guía del Mercado Laboral de Hays, tanto las posiciones de Data Analyst como las de Data Scientist superan la media de los 26.000 euros brutos anuales. Esto contempla a Barcelona, Madrid, Bilbao, Sevilla y Valencia, y es una cifra que corresponde a profesionales con menos de dos años de experiencia, ¡la suma incrementa mientras más experiencia se acumule!
Qué debo estudiar si quiero ser Data Scientist
Si te interesa aprender y trabajar en el sector de los datos, una buena opción es estudiar un Bootcamp de Data Science & IA. Se trata de una formación intensiva que en 16 semanas te enseña todas las habilidades técnicas necesarias para entrar en el mercado laboral, ¡uno de los que ha tenido mayor crecimiento en el último año!
Además, nuestro programa académico fue diseñado junto a NTT DATA, una de las empresas más grandes del mundo en el sector IT, y lo hicimos con el objetivo de perfilar el contenido académico hacia lo que las compañías realmente necesitan y están buscando, para así incrementar el nivel de empleabilidad del estudiantado de HACK A BOSS.
