En la actualidad existen muchas profesiones tecnológicas separadas por una línea muy fina, lo que puede provocar que los términos se confundan o mezclen. Aunque los conceptos de Data Analytics y Data Science son disciplinas que tienen aspectos en común, lo cierto es que sus funciones y tareas son distintas. Te contamos cuáles son sus diferencias y cuáles son sus salidas laborales. Además, ¡te revelamos cuál es más fácil para empezar desde cero!

Qué es Data Analytics

El Data Analytics o análisis de datos es la disciplina que examina grandes volúmenes de datos para descubrir patrones ocultos y otros insights valiosos. Esto permite a las empresas optimizar sus operaciones, mejorar la toma de decisiones y aumentar su competitividad en el mercado. Según algunas expertas y expertos, el data analytics es una rama de la Data Science.

El proceso de Data Analytics incluye varias etapas, como recolectar, limpiar, procesar, analizar los datos para, más tarde, presentar esta información al equipo. Para ello, y en función de los datos y los objetivos del análisis, se utilizan distintas herramientas y técnicas, como Excel, SQL, Tableau, Power BI, y lenguajes de programación como Python.

Salidas laborales del análisis de datos

El análisis de datos ofrece oportunidades laborales muy variadas. Pero, ¿cuáles son los puestos más habituales que podemos encontrar en el mercado laboral?

• Analista de datos: su objetivo es recolectar, procesar y analizar los datos para proporcionar insights o “perspectivas” que faciliten la toma de decisiones.
• Analista de negocios: también conocido como business analyst, utiliza los datos para comprender tanto las tendencias del mercado como el comportamiento de los clientes. De esta forma, ayuda a las empresas a desarrollar estrategias más efectivas.
• Especialista en visualización de datos: es la persona encargada de transformar los datos en gráficos y visualizaciones comprensibles para diferentes audiencias.
• Analista de marketing: se encarga de examinar los datos de las campañas de marketing, de evaluar su efectividad y optimizar futuras estrategias.
• Analista financiero: utiliza datos financieros para realizar pronósticos, analizar riesgos y recomendar estrategias.

Qué es Data Sciencie

Por su parte, el Data Science o ciencia de datos es una disciplina que, para extraer información e insights, combina estadística, informática y conocimientos del sector en el que se aplica. Esta técnica también incluye el desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos. Por todo ello, se considera a la Data Science como una rama del Big Data.

La ciencia de datos recurre a técnicas avanzadas de aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial (IA) y algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones. Algunas herramientas esenciales en esta disciplina son Python, R, TensorFlow, PyTorch y bibliotecas de machine learning.

Salidas laborales de la ciencia de datos

Data Science es un campo que ofrece multitud de oportunidades laborales en diferentes sectores. A continuación te revelamos los más populares.

• Ciencia de datos: su objetivo es desarrollar modelos predictivos y prescriptivos para resolver problemas complejos. Para ello, recurre a técnicas de machine learning y estadística avanzada.
• Ingeniería de datos: diseña y mantiene la infraestructura necesaria para recolectar y procesar grandes volúmenes de datos.
• Especialista en machine learning: es quien se encarga de crear y optimizar algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones específicas.
• Investigación en IA: trabaja en el desarrollo de nuevas técnicas y aplicaciones de inteligencia artificial.
• Analista de Big Data: es la persona responsable de gestionar y analizar grandes conjuntos de datos para extraer insights de gran valor.

 Diferencias entre Data Analytics y Data Science

El análisis de datos y la ciencia de datos difieren en varios detalles, como en sus funciones, la formación y las habilidades necesarias para el puesto.

• El análisis de datos o Data Analytics es la disciplina que extrae información de valor para, más tarde, obtener datos que puedan utilizarse estratégicamente. 
• En cambio, la ciencia de datos o Data Science intenta predecir el comportamiento o las acciones adecuadas a partir de patrones en los datos. 

Dicho de otro modo, mientras Data Analytics está orientado a la interpretación y presentación de los datos, Data Science se centra en crear algoritmos y modelos avanzados.

Otra diferencia entre Data Analytics y Data Science son los estudios que se requieren para desempeñar las funciones de cada disciplina. 

• Quienes se dedican al análisis de datos suelen tener conocimientos de programación, informática, economía, administración o ingeniería. 
• Por el contrario, la ciencia de datos demanda una formación más técnica en áreas como matemáticas, física, estadística o ingeniería.
• El análisis de datos también necesita conocimientos en herramientas de análisis y visualización de datos, una comprensión básica de estadística y manejo del lenguaje de programación SQL.
• Por su parte, la ciencia de datos, además de estas habilidades, requiere conocimientos avanzados en programación, machine learning y manejo de grandes volúmenes de datos.

Además, aunque ambos puestos requieren habilidades de comunicación y pensamiento crítico, Data Analytics a menudo necesita una mayor capacidad para presentar y explicar datos a audiencias no técnicas, mientras que Data Science requiere conceptualizar y desarrollar soluciones técnicas más complejas.

Cuál es más fácil de empezar desde cero

Tanto el análisis como la ciencia de datos son buenas opciones si los números y la interpretación de la información te parecen fascinantes. Pero, ¿cuál es la profesión más adecuada si no tienes conocimientos previos? ¿Cuál es más fácil para empezar desde cero: Data Analytics o Data Science?

Si vas a empezar desde cero, aunque ya estés familiarizada con herramientas afines, te recomendamos empezar con Data Analytics. Te contamos por qué:

• El análisis de datos requiere menos conocimientos técnicos avanzados que la ciencia de datos.
• Es una disciplina que sirve para arrancar en el mundo de los datos. Una vez dentro, podrás especializarte y seguir formándote.
• La demanda de analistas de datos es alta en casi todos los sectores, lo que facilita la búsqueda de empleo incluso para las personas que se inician desde cero en esta área.
• Puedes encontrar innumerables recursos online que te permitirán mejorar tus habilidades. No obstante, si buscas una formación intensiva y práctica, siempre puedes apuntarte a un bootcamp. De hecho, en Adalab contamos con el Bootcamp de Data Analytics, con el que aprenderás todo lo que necesitas para empezar a trabajar cuanto antes.

Como ves, existen similitudes y diferencias entre Data Analytics y Data Science. De hecho, ambas disciplinas se complementan entre sí para ofrecer soluciones a las empresas. No obstante, si estás buscando una manera rápida y efectiva de introducirte en el mundo de los datos, nuestro curso intensivo en Data Analytics es tu mejor opción.