La analítica de datos tiene diferentes ramas que a veces se estudian en distintos cursos, por ello, para comenzar a explicar por qué formarse en Data Analytics, hay que empezar por diferenciarlo del propio Data Science.
Una posible confusión es la diferencia que existe entre Data Science y Data Analytics o análisis de datos, dos conceptos muy parecidos, pero con ciertas diferencias entre sí. A pesar de que ambas se basan en las matemáticas, la estadística y la programación, tienen finalidades distintas y, por lo tanto, los perfiles profesionales de una y otra no tienen nada que ver. Si estás pensando en formarte en alguna de ellas y estudiar un curso en Data Analytics, presta mucha atención.
El Data Scientist se encarga de intentar predecir a partir de patrones del pasado que le proporcionan los datos, mientras que el Data Analyst puede entenderse como alguien que se dedica a extraer la información relevante que se deriva de esos datos para tomar decisiones. A partir de ese futuro que hay que predecir, el científico de datos se hace preguntas y el analista de datos se encarga de responderlas.
Con respecto al campo de aplicación, quien estudia un curso de Data Analytics se centra única y exclusivamente en problemas de negocio, mientras que, un científico de datos actuará más allá de este campo. También existen diferencias en cuanto a las herramientas que utilizan, un Data Scientist utiliza el Machine Learning para extraer la información y el Data Analyst es posible que sólo utilice lenguajes de programación como Python.
¿Por qué se utiliza Python?
Para quién todavía no lo conozca, Python es el lenguaje de programación número uno a nivel mundial, esto se debe, entre otras cosas, a que es un lenguaje interpretado, es de código abierto, multiplataforma y que se ha extendido como la pólvora en los últimos años.
Muchas veces podemos caer en el error de pensar que un lenguaje de programación sirve únicamente para desarrollar software, aplicaciones web, aplicaciones móviles o algo parecido, pero, la verdad es que Python es el gran aliado de las herramientas científicas. De hecho, los científicos de datos están destinados a ir de la mano con Python para desarrollar sus proyectos.
En un proyecto estándar de Data Science, pasaremos por las siguientes etapas cruciales:
- Extracción de datos
- Procesamiento de los datos
- Aplicación de algoritmos
- Evaluación de los resultados
¿Qué diferencia hay entre Data Science y Data Analytics?
La persona que estudia un curso en Data Analytics podrá encontrar en el mercado de trabajo opciones a puestos como Data Analyst, cuyas labores se pueden resumir en las siguientes:
- Identificación de problemas de calidad de los datos en su adquisición.
- Resolución de problemas de negocios.
- Mapeado y rastreo de datos.
- Coordinación con el equipo de ingenieros con el objetivo de recopilar nuevos datos.
- Análisis estadístico de números comerciales.
- Documentación de la tipología y estructura de los datos.
¿Cuál es el mejor curso de Data Analytics?
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