¿Cuál es la diferencia entre la Carrera de Data Science y la Carrera de Data Analytics?

Te explicamos en qué se diferencian estas propuestas educativas y qué puntos deberías tener en cuenta para elegir una opción que se adecúe a ti.

Dos de las carreras más destacadas en la actualidad son Data Science y Data Analytics -ambas disponibles en Henry- pero ¿qué distingue a una de la otra? En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre estas dos disciplinas, ayudándote a comprender mejor cuál podría ser la opción adecuada para tu carrera.

Data Science: El arte de descubrir patrones y predecir el futuro

La carrera de Data Science se centra en la extracción de conocimiento valioso a partir de grandes conjuntos de datos. Los data scientists utilizan una combinación de habilidades en programación, estadísticas y conocimientos de dominio para:

• Recopilar y limpiar datos: La mayor parte del tiempo de un data scientist se invierte en la adquisición y limpieza de datos, asegurando que estén listos para su análisis.
• Exploración y visualización de datos: Se exploran los datos mediante gráficos y visualizaciones para identificar patrones y tendencias.
• Modelado predictivo y análisis estadístico: Los data scientists aplican algoritmos avanzados para predecir eventos futuros o comprender mejor los datos.
• Machine Learning y Deep Learning: Estas técnicas se utilizan para entrenar modelos que pueden hacer predicciones más precisas a partir de datos.
• Automatización de tareas: Los data scientists pueden automatizar procesos para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

En resumen, la Carrera de Data Science -como la que ofrecemos en Henry- se enfoca en la exploración profunda de datos y la construcción de modelos avanzados para resolver problemas complejos, tomar decisiones informadas y predecir tendencias futuras.

Data Analytics: Interpretación de datos para la toma de decisiones

Por otro lado, la carrera de Data Analytics se centra en el análisis de datos para proporcionar información accionable que ayude a las empresas a tomar decisiones informadas. Las principales responsabilidades de un analista de datos incluyen:

• Recopilación y limpieza de datos: Similar a los data scientists, los analistas de datos también trabajan en la preparación de datos para el análisis.
• Análisis descriptivo: Se utilizan herramientas estadísticas y de visualización para resumir datos y describir lo que ha sucedido en el pasado.
• Generación de informes y visualización de datos: Los analistas crean informes y tableros de control que ayudan a las empresas a comprender su rendimiento y tomar decisiones basadas en datos.
• Optimización de procesos: Los analistas de datos pueden identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y proponer soluciones.
• Apoyo a la toma de decisiones: Proporcionan recomendaciones basadas en datos a los líderes de la empresa.

Resumiendo, la Carrera de Data Analytics se centra en el análisis de datos históricos para brindar información que respalde la toma de decisiones operativas y estratégicas en una organización.

👉Artículo recomendado: Por qué estudiar Data Analytics y qué puedo hacer siendo analista de datos

¿Cuál deberías elegir?

La elección entre una carrera en Data Science y Data Analytics depende de tus intereses y objetivos profesionales. Si te apasiona explorar datos a fondo, desarrollar modelos predictivos y resolver problemas complejos, Data Science podría ser la elección adecuada. Por otro lado, si prefieres enfocarte en la interpretación de datos para tomar decisiones empresariales efectivas y estratégicas, entonces Data Analytics puede ser lo mejor para ti.

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Ambas carreras son altamente demandadas en el mercado laboral, ofrecen MUCHAS oportunidades y están disponibles en Henry, donde podrás estudiar de manera full-time o part-time, con clases 100% online y en vivo y a cero costo inicial o con descuentos y garantía de empleo. Además, recibirás todo nuestro apoyo para conseguir tu primer trabajo en Data ;)

Es importante destacar que algunas personas comienzan en Data Analytics y luego avanzan hacia Data Science a medida que adquieren más habilidades y experiencia. En última instancia, la elección es tuya y si ya estás imaginando tu futuro en este rubro, vas por buen camino ;)

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