Diferencias entre DA y DS
Los perfiles en Data Science y Data Analytics, hoy día son dos de los puestos de trabajo más de moda y demandados en las áreas de Big Data y Data Science. Sin embargo, suelen confundirse a menudo las funciones y roles de ambos perfiles de forma errónea.
Si bien, ambas ramas gestionan y realizan procesos de extracción, depuración y análisis de datos. Existen importantes diferencias y aquí están las principales:
Data Analytics
Analiza los datos actuales de la organización, generando reportes de información con tablas y gráficas fáciles de entender, lo que ayuda a los líderes y directores de la empresa a tomar decisiones con datos y conocer si sus estrategias son efectivas.
Un analista de Datos, debe poder consultar los datos y las diferentes fuentes para encontrar respuestas a las preguntas de su empresa, pudiendo identificar correlaciones y descubrir tendencias.
Trabaja de la mano con los equipos de Data Engineering para recopilar nuevos datos, identifica problemas en la calidad de estos y aplica nuevas métricas para la mejora continua de los datos; por último, diseña y elabora informes o Dashboard utilizando diferentes herramientas de reporting (como Tableau o PowerBi, entre otros) para una mejor visualización de la información y poder mejorar la toma de decisiones.
Data Science
Explora datos de múltiples fuentes sin aparente conexión entre sí, con el objeto de identificar nuevas oportunidades de servicios y productos, que potencien nuevas vías de crecimiento y desarrollo para su empresa.
Mientras que un Analista de Datos se centra en resolver preguntas planteadas por su empresa, el Data Scientist se encarga de formular las preguntas cuya solución beneficiará a la empresa. Todo esto por el desarrollo de modelos estadísticos y el dominio del Machine Learning.
La ciencia de datos involucra eventualmente modelos de inteligencia artificial para predecir o clasificar información, todo con el fin de conocer aquello que agrega valor al negocio.
En resumen, uno se encarga de responder las preguntas planteadas por la organización y otro a generar nuevas preguntas que beneficien al desarrollo de la organización.
Un Data Scientist predice el futuro a partir de patrones del pasado, el Data Analyst, por el contrario, se encarga de extraer información significativa a partir de los datos.
