La diferencia entre Data Science y Data Analytics reside en el enfoque y las funciones que desempeñan. Mientras que Data Analytics se enfoca en obtener información y notar tendencias y métricas desde las fuentes de información sin procesar, Data Science se adentra más lejos, analizando y prediciendo futuro a partir de patrones pasados. Data Analytics persigue principalmente mejorar la eficiencia del negocio y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más acertadas, mientras que Data Science se dedica a descubrir patrones y formular preguntas basadas en esos patrones para buscar respuestas a través del análisis de datos.
Los Data Analysts se encargan de extraer información de una sola fuente, mientras que los Data Scientists utilizan varias fuentes en busca de una información completa. En lo que concierne a las herramientas que utilizan, los Data Analysts emplean lenguajes de programación como R y Python, mientras que los Data Scientists usan el Machine Learning para extraer información. Estas diferencias permiten a los Data Scientists tomar decisiones basadas en un alcance más amplio de información.
De todo lo mencionado, el enfoque de Data Analytics se centra en mejorar los negocios con soluciones a problemas existentes, mientras que Data Science va más allá, buscando descubrir patrones y predecir el futuro en base a estos patrones. Esto es logrado por medio de la suministración de información más amplia y el uso de Machine Learning. Aunque ambas disciplinas son valiosas, sus propósitos son distintos y se complementan entre sí en respuesta a diferentes necesidades de negocio.
¿Qué es el data science y para qué se utiliza?
El data science, o ciencia de datos, es un campo multidisciplinario que se focaliza en la extracción e interpretación de información a partir de una gran cantidad de datos recopilados por una entidad. Su principal objetivo es analizar estos datos para generar conocimiento valioso y ayudar a predecir comportamientos futuros basados en patrones previos. Las predicciones son de gran utilidad en sectores como inteligencia artificial, salud, blockchain o motores de búsqueda en la web.
Los profesionales especializados en data science se apoyan en técnicas avanzadas de estadística y matemáticas para explorar los datos, utilizando herramientas como data warehouse, ETL y business intelligence. Además, poseen destreza en la visualización de datos y conocimiento del ámbito de negocio en el que se desenvuelven. Así, pueden tomar decisiones adecuadas con base en la información obtenida.
En cuanto a sus aplicaciones, la ciencia de datos se utiliza en diversos sectores, entre ellos el retail, el turismo, la salud y el marketing. En retail, se emplea para analizar los patrones de compra de los clientes y anticipar sus preferencias futuras. En el turismo, se utiliza para obtener información sobre los destinos más populares o para prever la fluctuación de precios en los boletos de avión. En salud, se aprovecha para predecir enfermedades o para reducir los tiempos de espera en hospitales. Finalmente, en marketing, se utiliza para personalizar y optimizar las estrategias de promoción y ventas de productos y servicios.
Qué es el Data Analytics y cómo se utiliza
El Data Analytics es una rama de la ciencia de datos que se enfoca en la interpretación de la información. Mientras que el data science busca extraer los datos disponibles, el data analytics se encarga de analizar las preguntas que ya están planteadas en el negocio. Esto se logra mediante algoritmos matemáticos avanzados basados en la estadística, el aprendizaje automático y otras metodologías. Este proceso ayuda a la toma de decisiones en diferentes sectores, desde inteligencia artificial hasta retail.
- En el ámbito de la salud, por ejemplo, el data analytics se utiliza para analizar grandes volúmenes de información médica con el fin de identificar patrones de enfermedad y recomendaciones de tratamiento.
- En el sector del turismo, se utiliza para predecir patrones de viaje y preferencias de los clientes con el fin de crear ofertas y experiencias personalizadas.
- En el marketing, se usa para analizar el comportamiento del cliente, las tendencias y las preferencias para mejorar las estrategias de marketing.
Aparte de analizar la información, el data analytics también se encarga de visualizar los patrones detectados. Esto es especialmente útil para los encargados de la toma de decisiones, ya que les permite interpretar fácilmente los datos y tomar decisiones informadas.
Diferencias entre Data Science y Data Analytics: Metodologías, Técnicas y Objetivos
La Data Science y Data Analytics son dos disciplinas que aunque relacionadas, tienen diferencias significativas en sus metodologías, técnicas y objetivos. En términos de metodologías, la Data Science se centra en la creación de algoritmos y modelos predictivos; mientras que la Data Analytics se enfoca en extraer información valiosa desde los datos existentes. Con esto dicho, un científico de datos puedededebe tener conocimientos sólidos de estadística, matemáticas, lenguaje SQL y herramientas como Python, R, SAS o Scala. Por otro lado, los analistas de datos dedependen más de herramientas de análisis ya estructurados.
Las técnicas manejadas también diferencian a ambas disciplinas. Los expertos en Data Science deben comprender a profundidad estadística, matemáticas y la programación, mientras que los especialistas en Data Analytics se enfocan más en el diseño y manejo de bases de datos a través de herramientas específicas.
En cuanto a los objetivos de ambas disciplinas, varían de igual manera. La Data Science tiene como objetivo principal la predicción del futuro a través de los patrones históricos, mediante la búsqueda de soluciones a problemas futuros. Por su parte, la Data Analytics se enfoca en la resolución de problemas preexistentes del negocio por medio del análisis de datos existentes.
Por último, es de notar que las diferencias entre estas dos disciplinas radican en su campo de actuación, su nivel de conocimientos necesarios y su objetivo principal. Data Science posee un campo de actuación bastante amplio y es requerido dominar la estadística y matemáticas de forma avanzada. Por otro lado, Data Analytics se centra en la extracción de información significativa a partir de los datos, se ayuda de herramientas específicas y busca soluciones a problemas empresariales que ya han sido detectados.
Habilidades requeridas para ser un data scientist en México
Un data scientist en México necesita una serie de habilidades específicas para tener éxito en su carrera. Estas habilidades incluyen la capacidad de trabajar en varios sectores como la inteligencia artificial, la salud y el blockchain, lo cual demuestra la amplitud de la aplicación de la ciencia de datos en la actualidad. También es crucial tener experiencia en la extracción de conclusiones de diversas fuentes de datos, lo que requiere habilidades de manejo de datos. Los data scientists mexicanos deben estar familiarizados con herramientas como el data warehouse, ETL y la inteligencia de negocio para poder trabajar de manera efectiva en su campo.
También son importantes las habilidades técnicas, como un amplio conocimiento de lenguajes de programación, especialmente Python y R, que permiten la extracción y manipulación de datos, conocidas como data wrangling. Además, un buen data scientist debe tener experiencia en la visualización de datos, lo que le permite presentar e interpretar las conclusiones derivadas del análisis de datos. En este sentido, la capacidad de tomar decisiones bien informadas basadas en los hallazgos también juega un papel clave en el éxito de un data scientist.
- Es importante destacar que las habilidades técnicas mencionadas pueden estar acompañadas por un máster especializado en Data Science, que proporciona una base sólida de conocimientos y una comprensión profunda del campo. Además, se requieren habilidades avanzadas en programación, como Python, machine learning y estadísticas.
- El manejo de Big Data también se considera crítico para los profesionales de datos en México. El manejo adecuado de grandes cantidades de datos, junto con herramientas como TensorFlow, puede ayudar a hacer frente a los desafíos que plantean conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos.
- Finalmente, las habilidades en estadísticas y las competencias en herramientas de visualización de datos, como Excel, SQL y Power BI, son necesarias para llevar a cabo un análisis de datos efectivo.
Sabiendo todo esto, para ser un data scientist en México, deben combinarse una serie de habilidades técnicas, conocimientos sobre programación, estadísticas y cómo visualizar datos, además de la experiencia en un sector específico de aplicación. Todo esto contribuye a la creación de un único perfil de data scientist que es muy buscado por las empresas por el valor que puede aportar a través de la interpretación y el procesamiento de grandes cantidades de datos.
Habilidades requeridas para ser un Data Analyst en México
Un Data Analyst es una profesión muy demandada y en constante crecimiento en México. Se requieren habilidades técnicas y conocimientos específicos para sobresalir en este campo. Entre las habilidades más esenciales, se encuentran las siguientes:
- Manejo de datos: Un Data Analyst sabe cómo extraer conclusiones de diferentes fuentes de información. Esta tarea requiere destreza en el manejo de bases de datos, familiaridad con herramientas como Data Warehouse, ETL y Business Intelligence, y experiencia en la extracción y manipulación de datos.
- Python y R: Es crucial contar con un buen dominio de estos dos lenguajes de programación, ya que son fundamentales para la manipulación y análisis de datos.
- Visualización de Datos: La capacidad de transformar los datos en información visualmente comprensible es una habilidad especialmente valiosa. Comprender cómo hacer que los datos sean accesibles y atractivos para un público no técnico es parte del trabajo del Data Analyst.
- Enfocarse en sectores específicos de la industria como retail, travel, healthcare o marketing, puede ser beneficioso para los Data Analyst, ya que desarrollarán un mayor conocimiento en esas áreas y podrán ofrecer un valor agregado a las empresas.
Ahora bien, son estas habilidades las que abren las puertas a un rol de Data Analyst en México, pero también es indispensable combinarlas con conocimientos del negocio y habilidades de toma de decisiones. Esto se debe a que los Data Analyst no solo deben entender los datos, sino también su aplicación práctica en el contexto empresarial. Este entendimiento es vital para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y estratégicas.
Finalmente, cabe destacar que en México existe un tipo de campo de actuación muy amplio debido a la gran cantidad de sectores que pueden aprovechar el análisis de datos. Esto incluye sectores emergentes como la inteligencia artificial, la salud, el blockchain y los motores de búsqueda en la web, donde contar con un Data Analyst puede marcar la diferencia en la toma de decisiones basadas en datos.
Panorama de la demanda laboral de Data Science en México: salarios, demanda de la industria y perspectivas laborales
En México, el campo de la Demandante laboral de Data Science muestra no solo salarios atractivos, sino también una alta demanda en la industria, siendo una de las profesiones con mayor inserción laboral. Según la Guía del Mercado Laboral de Hays, los salarios en ciudades como Barcelona, Madrid, Bilbao, Sevilla y Valencia para un Data Analyst y un Data Scientist superan los 26,000 euros brutos anuales, correspondiendo estos a profesionales con menos de dos años de experiencia y que aumentan a medida que se adquiere más experiencia.
El campo de Data Science abarca diversas áreas y las responsabilidades de un Data Scientist son más amplias y variadas que las de un Data Analyst. Estas tareas incluyen la limpieza y procesamiento de datos, la predicción de problemas de negocios, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, el data mining y la presentación de resultados de manera clara. Para convertirse en un Data Scientist, una opción recomendada es estudiar un Bootcamp de Data Science & IA, que ofrece una formación intensiva en 16 semanas para adquirir las habilidades técnicas necesarias para ingresar al mercado laboral.
Las habilidades requeridas para un Data Scientist incluyen la creatividad en el manejo de datos, conocimientos en Python y R, experiencia en la extracción y manipulación de datos, destreza en la visualización de datos, un entendimiento del negocio y la empresa, y habilidades para la toma de decisiones. Además, es clave estar familiarizado con data warehouse, herramientas ETL y business intelligence.
- Los Data Scientists tienen responsabilidades más amplias que los Data Analysts.
- Este trabajo requiere habilidades técnicas especificas.
- Los salarios pueden variar según la formación, experiencia y ubicación.
- Un Bootcamp de Data Science & IA puede ser útil para adquirir las habilidades requeridas.
Empresas en México que aplican Data Science y Data Analytics
En México, un considerable número de empresas está apostando por aprovechar las ventajas del Data Science y Data Analytics en su operación. Estas innovaciones han demostrado su eficacia en áreas como el retail, la salud, el mercado, las telecomunicaciones y el turismo. Sus aplicaciones son variadas y, en ocasiones, pueden pasar desapercibidas para el gran público, pero su impacto puede ser gratificante.
Empresas enfocadas en salud utilizan Data Analytics para optimizar la atención a los pacientes, mejorando la eficiencia de los centros sanitarios. Por su parte, las compañías del sector retail aplican estas disciplinas para extraer información de los datos de ventas y las preferencias de los clientes, y así perfeccionar la gestión de su inventario. Cabe mencionar que, muchas veces, detrás de nuestras recomendaciones personalizadas cuando visitamos un restaurante o compramos en línea, hay un algoritmo de Machine Learning trabajando.
En el sector turístico, empresas utilizan Data Analytics para conseguir un mejor conocimiento sobre las preferencias de los turistas que los visitan, brindándoles así experiencias más acordes a sus gustos y necesidades. Por otro lado, las compañías del marketing se benefician del Data Science y Data Analytics para analizar datos de mercado, segmentar audiencias y mejorar sus estrategias.
