Similitudes y diferencias entre Ciencia de Datos y Análisis de Datos

El mundo y todo lo que nos rodea están repleto de datos y lo más increíble es que la producción de los mismos no hace más que crecer a un ritmo cada vez más acelerado. Si este ritmo vertiginoso de creación de datos no hace más que crecer, ¿Cómo manejamos estas gigantescas cantidades de información? Aquí es donde intervienen tres disciplinas que si bien tienen sus similitudes, tendrán sus grandes diferencias y aquí hablaremos un poco de ellas: la Ciencia de Datos, el análisis de datos y el Big Data.

Entender a nuestra sociedad con base en datos nos trae una nueva problemática y esa es la de tratar con inmensas cantidades de información tanto estructurada como no-estructurada. La Ciencia de Datos es precisamente el campo de estudio donde convergen los procesos colectivos, teorías y tecnologías que permiten la revisión, análisis y extracción de conocimiento de valor e información de datos duros..

Ciencia de datos

La Ciencia de Datos tiene sus áreas más comunes de aplicación en: la publicidad digital, investigación web, sistemas de recomendación (Netflix, Amazon, Spotify, Facebook), aplicaciones de reconocimiento de voz y de escritura (como Siri o Google Assistant). Por lo regular, en esta disciplina resultan de mucha utilidad las siguientes herramientas: Python (lenguaje de programación avanzado), SAS (suite de software integrado para análisis avanzado) y SQL (lenguaje de gestión de base de datos que almacena información de forma tabular).

Big Data

Dentro de la misma área de información y datos, nos encontramos al Big Data, que se explica como el conjunto de voluminosas cantidades de. Este conjunto de información puede extraerse y analizarse para beneficio comercial. Su uso sea popularizado en áreas como la comunicación (sobre todo en el periodismo), en la compra y venta de bienes, servicios financieros y en el sector educativo.

Análisis de datos

Por otra parte, análisis de datos es el proceso de estudio de un conjuntos de datos con el propósito de alcanzar conclusiones sobre la información que contienen. Este análisis se realiza con el apoyo de sistemas y software especializados. Su aplicación también es multidisciplinaria y abarca a todo tipo de industrias y usos.

Las herramientas que resultan de mucha utilidad para el análisis de datos son R (lenguaje de programación y entorno de software para computación estadística y gráficas), Tableau Public (servicio gratuito que permite a cualquier persona publicar visualizaciones interactivas de datos en línea) y Apache Spark.

Ahora que ya conoces un poco más acerca de las similitudes y diferencias entre cada una de estas disciplinas relacionadas con los datos, te compartimos oferta de diplomados con cursos relacionados con lo antes mencionado.

Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics de Avantika Monnappa en http://simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article