A estas dos disciplinas las separa 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 los 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 (Ciencia de Datos en español) 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 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  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 sus gráficos donde trataban de definir de una forma más práctica el concepto.

Diagrama de Venn. (2016) Gartner.

Qué es Data Analytics

Hay quienes consideran el Data Analytics (en español 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 decisiones de negocio.

Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Diferenciar estos dos conceptos no es tarea fácil y si quieres formarte como Data Scientist es importante que sepas qué los hace diferentes. Porque sin duda entre áreas ellas no compiten, son áreas diferentes que trabajan para conseguir soluciones para dos campos diferentes. Por eso, después de repasar ambos conceptos, es posible notar sus primeras diferencias. Sin embargo, es más fácil dibujar la línea que las separa si hacemos comparaciones directas como las siguientes:

  • Los Data Scientists se encargan de predecir el futuro a partir de patrones del pasado, mientras que los Data Analysts son quienes extraen información significativa a partir de los datos.
  • En Data Science se proponen preguntas y en Data Analytics se formulan respuestas.
  • El Data Scientist predice problemas del futuro, mientras que el 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.

Cómo se aplica el Data Science en la vida laboral

El Data Science es una disciplina muy amplia, por lo que siempre se ha hecho cuesta arriba definirla con certeza porque en ella convergen diferentes áreas. Esto hace que tenga un campo de acción muy amplio y que se haya convertido en uno de los perfiles más buscados dentro de las empresas por el valor que aporta a través del procesamiento e interpretación de millones de datos. Muchas veces se asocia la Ciencia de Datos exclusivamente al desarrollo de negocio o a departamentos de marketing, pero, existen diversos departamentos en donde se necesitan Data Scientist. Estos 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 los usuarios 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 una cantidad muy alta, o cualquier cosa que no hagas con frecuencia. Estos mecanismos antifraude se desarrollan con Data Science.
  • Marketing: Este es el campo que la mayoría de las personas asocian con la Ciencia de Datos. Actualmente es posible clasificar clientes con “lead scoring”, una metodología que asigna puntos a los potenciales clientes 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 del usuario, 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 poca oferta de perfiles de Data Scientist, se ha posicionado como un rol muy bien pagado, incluso en roles junior.

Cuánto se gana trabajando como Data Scientist

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 (porque no es lo mismo el costo de la vida en Barcelona que en Teruel) y cuál sea tu experiencia laboral, podrás ganar más o menos dinero como Data Scientist.

Pero como sabemos que te interesa un dato concreto, podemos decirte que según LinkedIn España, el salario medio para un perfil de Data Scientist Junior es de 24.000 euros al año. Aunque, para el portal de empleo Glassdoor, esas mismas características y condiciones te aseguran más de 27.500 euros al año. Igualmente, puedes ver con detalle este artículo completo sobre cuánto gana un Data Scientist en España en 2022.

Dónde aprender Data Science

Si te interesa aprender y trabajar en el sector de los datos, una buena opción es estudiar un Bootcamp de Data Science. Se trata de una formación intensiva que en 17 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 Bootcamp de Data Science 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 de los estudiantes de HACK A BOSS.