Ciencia de datos versus análisis de datos

Las organizaciones utilizan cada vez más los datos para obtener una ventaja competitiva. Dos disciplinas clave han surgido a la vanguardia de este enfoque: la ciencia de datos y el análisis de datos.

Si bien ambos campos le ayudan a extraer información de los datos, el análisis de datos se centra más en analizar datos históricos para guiar las decisiones en el presente. Por el contrario, la ciencia de datos le permite crear algoritmos basados ​​en datos para pronosticar resultados futuros.

Estas disciplinas difieren significativamente en sus metodologías, herramientas y resultados. Comprender estas diferencias es vital no solo para los profesionales de datos sino también para cualquiera que trabaje con datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio de datos que combina análisis, matemáticas y estadísticas para extraer información útil y guiar las decisiones comerciales. Al ser un campo interdisciplinario, implica la colaboración entre múltiples partes interesadas:

• Expertos en dominios
• Ingenieros de datos para gestionar la infraestructura de datos.
• Especialistas en aprendizaje automático (ML) para desarrollar modelos predictivos

El objetivo es proporcionar información que no sólo sea de naturaleza descriptiva (explicando lo que ha sucedido), sino también predictiva (pronosticando lo que podría suceder) y prescriptiva (recomendando acciones a tomar).

La ciencia de datos cubre el ciclo de vida completo de los datos: desde la recopilación y limpieza hasta el análisis y la visualización. Los científicos de datos utilizan diversas herramientas y métodos, como el aprendizaje automático, el modelado predictivo y el aprendizaje profundo, para revelar patrones ocultos y hacer predicciones basadas en datos. Estos son los componentes críticos de la ciencia de datos:

• Recolectar Datos: Acumular datos de diversas fuentes como bases de datos, APIy raspado web.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: Garantizar calidad de los datos gestionando valores faltantes, eliminando duplicados, normalizando datos y preparándolos para el análisis.
• Análisis de datos exploratorios (EDA): Aprovechar técnicas estadísticas y herramientas de visualización para comprender las distribuciones y relaciones de datos.
• Construcción del modelo: Creación y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para predecir resultados y clasificar datos.
• Evaluación y Optimización: Evaluar el rendimiento del modelo utilizando exactitud, precisión y métricas de recuperación y refinar los modelos para mejorar la precisión.
• Despliegue: Implementación de modelos en entornos de producción para realizar predicciones en tiempo real y automatizar la toma de decisiones.

¿Qué es el análisis de datos?

Aunque la análisis de datos es parte de la ciencia de datos, examina datos históricos para descubrir tendencias, patrones y conocimientos. Le ayuda a aprovechar sistemáticamente técnicas estadísticas y cuantitativas para procesar datos y tomar decisiones informadas.

El objetivo principal del análisis de datos es analizar datos históricos para responder preguntas comerciales específicas, identificar patrones, tendencias e ideas, y ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, un objetivo de análisis podría ser comprender los factores que afectan la pérdida de clientes u optimizar las campañas de marketing para obtener tasas de conversión más altas.

Los analistas utilizan el análisis de datos para crear informes y paneles detallados que ayudan a las empresas a monitorear los indicadores clave de desempeño (KPI) y tomar decisiones basadas en datos. El análisis de datos suele ser más sencillo y menos complejo que la ciencia de datos, ya que no implica algoritmos avanzados de aprendizaje automático ni construcción de modelos.

Ciencia de datos frente a análisis de datos: diferencias clave

Tanto la ciencia de datos como el análisis implican trabajar con datos y pueden usarse para predecir resultados futuros. Sin embargo, la diferencia crítica radica en el alcance y la profundidad de sus enfoques.

Análisis de Datos generalmente está más enfocado y tiende a responder preguntas específicas basadas en datos anteriores. Se trata de analizar conjuntos de datos para proporcionar información útil que ayude a las empresas a tomar decisiones informadas. Si bien puede implicar análisis predictivos para pronosticar tendencias futuras, su objetivo principal es comprender qué sucedió y por qué.

Por otra parte, Data science Es un campo más amplio que incluye análisis de datos y otras técnicas como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo. Los científicos de datos suelen trabajar en problemas más complejos y utilizan algoritmos y modelos avanzados para predecir eventos futuros y automatizar la toma de decisiones, lo que conduce a nuevos productos y funciones basados ​​en datos.

En otras palabras, mientras que el análisis de datos puede proporcionar conocimientos e informar decisiones, la ciencia de datos utiliza datos. para fabricar sistemas que puedan comprender datos y tomar decisiones o predicciones. Es como la diferencia entre comprender los datos y crear nuevas formas de interactuar con ellos. Ambos son valiosos pero tienen diferentes propósitos y requieren diferentes habilidades.

Ciencia de datos versus análisis de datos: diferencias en el proceso

Los procesos involucrados en la ciencia y el análisis de datos también difieren, lo que refleja sus distintos objetivos y metodologías.

Proceso de ciencia de datos

1. Objetivo de negocio: Aquí es donde comienza. It ayudaría si que tú agarrado lo que el cliente quiere lograr fully. Usted define los objetivos comerciales, evalúa la situación, determina los objetivos de la ciencia de datos y planifica el proyecto. Se trata de sentar una base sólida para tu proyecto.
2. Recopilación e integración de datos: En este paso, debe recopilar grandes conjuntos de datos de diversas áreas, como fuentes no estructuradas, bases de datos, API y web scraping. Una vez que se recopilan los datos, se someten a integración. Integración de datos combina datos de muchas fuentes en un visión unificada. Implica transformación de datos, limpieza y carga para convertir los datos sin procesar a un estado adecuado. Los datos integrados luego se almacena en un parche de Almacenamiento de Datos o Lago de datos. Estos sistemas de almacenamiento son importante en análisis de datos y datos ciencia, proporcionando la infraestructura necesaria para almacenar y procesar grandes cantidades de datos.
3. Limpieza y preparación de datos: Limpieza de datos y la preparación implica preprocesamiento de los datos para hacerlo adecuado para el análisis. Incluye el manejo de valores faltantes, que podrían Ser llenado utilizar diversos métodos de imputación y abordar valores atípicos que podrían sesgar los resultados. Los datos también se transforma en un formato adecuado para el análisis, como normalizar datos numéricos o codificar datos categóricos.
4. Análisis de datos exploratorios (EDA): EDA se trata de descubrir conocimientos iniciales. Implica visualizar los datos mediante gráficos y gráficos para identificar patrones, tendencias y relaciones entre variables. Resumen estadístico también se calculan para proporcionar una descripción cuantitativa de los datos.
5. Construcción del modelo: Este paso utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos. La elección del algoritmo depende de la naturaleza de los datos y del problema en cuestión. Los equipos de datos dividen estos datos en dos conjuntos: conjuntos de entrenamiento y pruebas. Entrenan el modelo en el conjunto de entrenamiento.
6. Evaluación del modelo: Después de construir el modelo, los equipos evalúan su desempeño utilizando métricas como exactitud, precisión y recuperación. Estas métricas proporcionan información sobre qué tan bien funciona el modelo. se desempeña al predecir correctamente los resultados.
7. Despliegue: Finalmente, estás listo para compartir tus hallazgos. Una vez que el modelo es evaluado y ajustado, se implementa en un entorno del mundo real para la toma de decisiones automatizada. Debe planificar la implementación, monitorear y mantener el modelo, producir el informe final y revisar el proyecto.
8. Monitoreo y Mantenimiento: Los equipos realizan un seguimiento continuo del rendimiento del modelo después de la implementación para garantizar que siga siendo eficaz. con el tiempo. Si el rendimiento del modelo disminuye, es posible que necesiten ajustarlo o volver a entrenarlo con nuevos datos. Este paso es vital para garantizar el modelo sigue siendo relevante a medida que llegan nuevos datos.

Proceso de análisis de datos

1. El establecimiento de metas: El primer paso en cualquier proyecto de análisis es establecer objetivos claros y mensurables con las partes interesadas. Estos objetivos deben alinearse con los objetivos comerciales generales. y should ser específico, mensurable, alcanzable, relevante y limitados en el tiempo. Las partes interesadas pueden ser cualquiera, desde ejecutivos y gerentes hasta usuarios finales. que tienen un interés creado en el resultado del proyecto de análisis.
2. Recopilación e integración de datos: En este paso, debe recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, servicios en línea y formularios de usuario. Los almacenes de datos y los lagos de datos desempeñan un papel clave papel aquí. Almacenan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, respectivamente, y proporcionan un depósito central de datos que han sido limpiados, integrados y listos para el análisis.
3. Limpieza de datos: La limpieza de datos le permite garantizar la calidad de los datos corrigiendo errores, solucionando valores faltantes y estandarizando formatos. Herramientas como SQL para datos estructurados y Hadoop o se puede utilizar Spark para big data en este proceso. Se trata de garantizar que los datos sean confiables y estén listos para el análisis.
4. Análisis de Datos: Ahora es el momento de explorar los datos y descubrir patrones y tendencias. Utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático, nuestro objetivo es comprender los datos y predecir resultados futuros. Esta etapa suele requerir herramientas como R y Python y bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn.
5. Visualización de datos: aquí es donde se crean representaciones visuales de los datos para ayudar a comprender los patrones y tendencias. Herramientas como Tableau, PowerBI o bibliotecas como Matplotlib y Seaborn en Python, ayuda en creación eficaz visualizaciones.
6. Informes de datos: Finalmente, debe resumir sus hallazgos en informes y paneles, asegurándose de que sean fáciles de entender y respondan las preguntas comerciales que iniciaron el proceso. Las herramientas de informes como Tableau y PowerBI le permiten crear paneles interactivos que los tomadores de decisiones pueden utilizar para obtener los conocimientos necesarios.

Habilidades necesarias para la ciencia de datos frente al análisis de datos

Las habilidades necesarias para la ciencia y el análisis de datos reflejan sus diferentes enfoques y metodologías.

Habilidades necesarias para la ciencia de datos

• Programación: Necesitará dominio de Python, R y Java. Esta habilidad es esencial para escribir guiones para procesar, analizar y visualizar datos.
• Aprendizaje automático (Machine learning & LLM): Comprender algoritmos y marcos como scikit-aprender, TensorFlow y PyTorch son cruciales. Estos le permiten crear modelos predictivos y extraer patrones de conjuntos de datos complejos.
• Estadística y Matemáticas: Se requiere una base sólida en métodos estadísticos, probabilidad y álgebra lineal. clave. Estos son los componentes básicos de los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis estadístico.
• Manipulación de datos: Experiencia con herramientas de procesamiento de datos como Pandas y NumPy es importante. Estas herramientas le permiten limpiar, transformar y preparar datos para el análisis.
• Tecnologías de Big Data: Conocimiento de Hadoop, Sparky otros marcos de big data son beneficiosos. Le permite manejar y analizar grandes conjuntos de datos. común en los entornos actuales ricos en datos.
• Experiencia en el campo: Es vital entender y aplicar conceptos de ciencia de datos a problemas específicos de la industria. Este le ayuda a proporcionar información y soluciones significativas que se relevante para el negocio.

Habilidades necesarias para el análisis de datos

• SQL: Competencia en consultas y gestión. bases de datos relacionales es un deber. Le permite recuperar y manipular datos eficientemente.
• Visualización de datos: Se requiere experiencia en herramientas como Tableau, Power BI y D3.js. importante. Le ayuda a presentar datos de una manera visualmente atractiva y comprensible.
• Análisis estadístico: Understanding descriptive and inferential statistics is crucial. It lets you summarize data and make inferences about populations based on sample data. For deeper mathematical analysis, working with matrices is essential in data science and analytics. For instance, you can use tools to quickly find the determinant of a matrix calculator for your calculations.
• Excel: Son beneficiosas las habilidades avanzadas en manipulación y análisis de hojas de cálculo. Excel es una herramienta ampliamente utilizada para el análisis y visualización de datos.
• Comunicación: La capacidad de presentar los hallazgos claramente a las partes interesadas no técnicas es clave. Garantiza que los responsables de la toma de decisiones puedan comprender sus conocimientos y aplicarlos.
• Visión para los negocios: Comprender el contexto empresarial y convertir los conocimientos en recomendaciones estratégicas es esencial. Garantiza que su análisis se alinee con los objetivos comerciales y agregue valor.

Ciencia de datos versus análisis de datos: herramientas

Las herramientas utilizadas en ciencia y análisis de datos se adaptan a sus tareas y requisitos específicos.

Herramientas de ciencia de datos:

• Lenguajes de programación: Pitón, R, Java.
• Bibliotecas de aprendizaje automático: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
• Procesamiento de datos: Pandas, NumPy.
• Plataformas de Big Data: Hadoop, chispa.
• Visualización: Matplotlib, Seaborn.
• Entornos de desarrollo integrados (IDE): Jupyter, RStudio.

Herramientas de análisis de datos:

• Bases de datos SQL: MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
• Visualización de datos: Tableau, Power BI, QlikView.
• Software estadístico: Excel, SAS, SPSS.
• Herramientas de BI: Mirador, Domo.
• Lenguajes de secuencias de comandos: Python para secuencias de comandos y automatización.
• Presentación de informes: Microsoft Excel, Google Data Studio.

Ciencia de datos versus análisis de datos: los casos de uso

Tanto la ciencia de datos como el análisis tienen amplias aplicaciones, pero sus casos de uso varían en alcance y complejidad.

Casos de uso de ciencia de datos:

1. Mantenimiento predictivo: Las fallas de las máquinas pueden causar importantes tiempos de inactividad y pérdidas financieras en industrias como la manufacturera o la aviación. Con la ciencia de datos, las empresas pueden utilizar máquinas aprendiendo a procesar datos de sensores y predecir cuándo podría fallar una máquina. Este proceso implica analizar fallas pasadas y predecir las futuras basándose en patrones complejos de datos de sensores en tiempo real.
2. Detección de fraude: Fraude financiero suele ser complejo y evoluciona rápidamente, lo que dificulta su detección con sistemas basados ​​en reglas. Sin embargo, con el aprendizaje automático, los científicos de datos pueden identificar patrones inusuales que pueden indicar fraude. Esta detección va más allá del análisis de datos tradicional, que puede que solo señale transacciones en función de reglas o umbrales predefinidos.
3. Sistemas de recomendación: Empresas como Netflix y Amazon recomiendan productos o películas según las preferencias del usuario, incluso si nunca se han comprado o visto artículos similares. Técnicas, como el filtrado o el aprendizaje profundo, predicen preferencias en función de patrones en los datos. Por el contrario, el análisis de datos sólo puede segmentar a los usuarios en función de su comportamiento pasado, lo que es menos eficaz para la personalización.
4. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Las aplicaciones como asistentes de voz o chatbots deben comprender y responder al lenguaje humano. naturalmente. Los científicos de datos utilizan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para comprender la semántica y el contexto del lenguaje, algo que el análisis de datos tradicional no puede lograr.
5. Reconocimiento de imagen: En campos como la atención médica y los vehículos autónomos, el reconocimiento de imágenes, como la identificación de enfermedades en imágenes médicas o el reconocimiento de objetos en la carretera, es esencial. Los métodos avanzados de ciencia de datos, como las redes neuronales convolucionales, pueden identificar patrones dentro de los datos de imágenes. Esta capacidad es algo para lo que el análisis de datos, que normalmente trata con datos numéricos o categóricos estructurados, no está preparado.
6. Análisis de los sentimientos: Comprender el sentimiento del cliente implica analizar datos no estructurados, como reseñas de clientes o comentarios en publicaciones de redes sociales. Los científicos de datos utilizan PNL y aprendizaje automático para discernir el sentimiento detrás de los datos de texto, lo que está más allá de las capacidades del análisis de datos tradicional.

Casos de uso de análisis de datos:

• Análisis de tendencias de ventas: El análisis de datos permite a las empresas minoristas analizar datos históricos de ventas, revelando patrones y tendencias. Esta información les permite identificar productos populares, temporadas altas y áreas potenciales para el crecimiento de las ventas, lo que da forma a sus decisiones de inventario.
• Segmentación de clientes: Las empresas pueden profundizar datos de los clientes a través del análisis de datos, identificando características compartidas como el comportamiento de compra o la demografía. Análisis de datos se utiliza para procesar datos de clientes, aplicando algoritmos de agrupamiento para agrupar clientes en función de características compartidas. Esta segmentación informa las estrategias de marketing específicas. Te ayuda a crear Saber más campañas de marketing personalizadas, mejorar la retención de clientes y aumentar las ventas.
• Optimización de la cadena de suministro: El análisis de datos puede ayudarle a examinar los niveles de inventario, el desempeño de los proveedores y los tiempos de entrega. El análisis estadístico puede ayudar a identificar cuellos de botella y proporcionar una hoja de ruta para mejorar los procesos.
• Gestión de riesgos: El análisis de datos examina las tendencias históricas del mercado y los datos sobre el rendimiento de las inversiones en el sector financiero. Este análisis ayuda en la evaluación de riesgos e informa las decisiones sobre la asignación de recursos y las estrategias de inversión futuras.
• Análisis sanitario: En la atención médica, el análisis de datos rastrea los resultados de los pacientes e identifica factores de riesgo para diferentes afecciones. Este análisis ayuda a los proveedores de atención médica a tomar decisiones basadas en datos sobre los planes de tratamiento.
• Analítica de sitios web: El análisis de datos es crucial para comprender las interacciones de los usuarios con los sitios web. Procesa datos sobre las interacciones de los usuarios con sitios web, lo que implica análisis estadísticos y posiblemente pruebas A/B. Los resultados pueden incluir una mejor experiencia del usuario, mayores tasas de conversión y un diseño de sitios web más eficaz. Las empresas pueden mejorar su sitio web analizando las visitas a la página, el rebote tasas de interésy tasas de participación.

Última Palabra

La ciencia de datos y el análisis de datos son vitales para extraer conocimientos de los datos. Cada campo tiene objetivos, procesos, habilidades, herramientas y casos de uso únicos. A medida que navegamos por las complejidades de la ciencia de datos frente al análisis de datos, queda claro que una solución sólida de gestión de datos es la base para crear canales de datos que permitan un flujo de datos fluido tanto para tareas de ciencia de datos como de análisis de datos.

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