Los datos están en demanda. Y no sorprende que los trabajos que ayudan a recopilar, identificar y utilizar datos estén creciendo… y rápidamente.
Se prevé que las ocupaciones que manejan datos tendrán un «fuerte» crecimiento del empleo hasta 2031, según la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos. A modo de contexto, se espera que, en promedio, todas las ocupaciones crezcan un 5%. Los científicos de datos, como solo un ejemplo de interacciones con datos, aumentan siete veces esa cantidad: hasta el 36%.
Además, las ocupaciones relacionadas con datos tenían un salario medio anual superior al promedio para todas las ocupaciones en 2022, y los científicos de datos en particular ganan el doble del salario medio en los Estados Unidos.
Según Wade Fagen-Ulmschneider, profesor de informática en la Universidad de Illinois, los términos ciencia de datos y científico de datos sólo se han vuelto populares en la última década. Por otro lado, el análisis de datos existe desde hace mucho tiempo y es un campo en el que terminan muchos estudiantes de estadística, economía e incluso algunas ciencias sociales.
Dado que las dos áreas a menudo se discuten juntas, es posible que se pregunte: ¿cuál es la diferencia real entre ciencia de datos y análisis de datos? Existencia está aquí para ayudar.
¿Qué es la ciencia de datos?
En términos generales, la ciencia de datos es el estudio del uso y aplicación de datos para resolver problemas del mundo real. Cubre muchas áreas, incluido el aprendizaje automático de IA y los algoritmos, y está estrechamente relacionado con temas como informática, estadística y negocios. También puede incluir el propio análisis de datos.
«La ciencia de datos a menudo trata de estimar fenómenos desconocidos y predecir eventos futuros», dice Joel Shapiro, profesor clínico de economía gerencial y ciencias de la decisión en la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern. Existencia. «La ciencia de datos puede implicar la recopilación y gestión de datos, la creación de algoritmos y la interpretación de resultados».
Fagen-Ulmschneider ya lo ha dicho Existencia que cree que las habilidades en ciencia de datos pronto estarán tan extendidas como el conocimiento de las habilidades de Microsoft Office.
¿Qué es el análisis de datos?
En lugar de mirar hacia el futuro, el análisis de datos se centra más en el futuro, así como en el presente.
El análisis de datos utiliza datos históricos para identificar tendencias y revelar los resultados de esas tendencias, dice Shapiro. Los expertos en el campo también dominan las técnicas de visualización de datos.
El campo es importante, añade Shapiro, porque ayuda a historias que de otro modo no se verían ni se verían.
«Hay muchas cosas que se pueden medir, y es imposible para una persona rastrearlas todas, y mucho menos comprender exactamente cómo se relacionan entre sí. Estas tendencias y relaciones nos permiten comprender y sintetizar eventos pasados, que luego pueden ser para tomar decisiones futuras», dice Shapiro.
¿Cómo encajan la ciencia de datos y el análisis de datos?
No hay duda de que la ciencia de datos y el análisis de datos son intrínsecamente similares. Y desde una perspectiva empresarial, ambos pueden ser componentes importantes de la toma de decisiones.
En términos de habilidades, quienes trabajan en ciencia y análisis de datos probablemente trabajarán como parte de un equipo de profesionales, por lo que es importante tener habilidades efectivas de comunicación y colaboración.
Desde una perspectiva técnica, Fagen-Ulmschneider señala que la ciencia y el análisis de datos se beneficiarán del aprendizaje de habilidades en estadística, matemáticas e informática. Para aquellos que estén particularmente interesados en la ciencia de datos, recomienda que los estudiantes se centren en ciencias de la computación, y para los estudiantes que quieran convertirse en consultores, deberían centrarse en estadística o incluso actuarial/finanzas.
Shapiro va más allá y señala que la ciencia de datos requiere un conocimiento más profundo de cosas como estadísticas, aprendizaje automático, codificación, pruebas y modelos predictivos. La ciencia de datos, añade, es mejor a nivel personal, como experiencias personalizadas para los clientes, precios optimizados y mensajes diferenciados para los usuarios digitales.
Por otro lado, el análisis de datos, afirma Shapiro, normalmente requiere conocimientos de gestión básica de datos, algunas estadísticas y técnicas y tecnologías de visualización de datos.
Entonces, si cosas como la IA, el aprendizaje automático y los modelos predictivos le entusiasman, centrarse en la ciencia de datos podría ser para usted, mientras que si utiliza datos para identificar y detectar tendencias, es posible que desee examinar más de cerca el lado analítico. .
Sin embargo, en general, la ciencia de datos o el análisis de datos están estrechamente relacionados y muchas de las habilidades y experiencia necesarias para tener éxito en ambas áreas son similares. Ni la ciencia de datos ni el análisis de datos se excluyen mutuamente y ambos desempeñan un papel clave en la solución de los mayores problemas del mundo actual.
