El mundo digital está creciendo a una velocidad impresionante, y con él, la demanda de expertos en datos. Se estima que la demanda de profesionales en Data Science va a crecer un 25% anual desde 2021 hasta 2030.
Esto abre grandes oportunidades laborales, pero también muchas dudas como ¿cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics? Si estás pensando en una carrera en este campo, en esta nota vas a conocer ambas disciplinas para elegir la que mejor se adapte a vos.
¿Qué es el Data Science?
Es una disciplina que combina estadísticas, programación, matemáticas y conocimientos de negocio para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. Los profesionales usan algoritmos de machine learning y modelos predictivos para identificar patrones y tendencias que ayudan a las empresas a tomar decisiones estratégicas.
Trabajás con datos crudos, que muchas veces están desorganizados o incompletos, y tu objetivo es transformarlos en insights útiles. Usás lenguajes de programación como Python o R, técnicas de modelado avanzado y plataformas de big data para resolver problemas complejos.
La ciencia de datos no solo se enfoca en el análisis, sino que también busca predecir futuros escenarios y automatizar procesos a través de la inteligencia artificial. Si te gusta crear modelos predictivos, trabajar con algoritmos y sos fan de la tecnología, Data Science es un camino ideal.
¿Qué es el Data Analytics?
El análisis de datos se enfoca en interpretar datos existentes para responder a preguntas específicas y ayudar a la toma de decisiones. A diferencia de Data Science, que trabaja mucho con predicciones y modelos complejos, Data Analytics se concentra en examinar y procesar datos para encontrar tendencias y resultados claros.
En esta área, utilizás herramientas como SQL, Excel, y software de visualización de datos como Tableau o Power BI para analizar la información. La meta es identificar patrones dentro de los datos y presentar resultados concretos que guíen a las empresas en sus operaciones diarias.
Por ejemplo, un analista de datos puede estudiar el comportamiento de los clientes para mejorar una campaña de marketing o analizar las ventas para optimizar el inventario. Si sos una persona meticulosa, te gusta trabajar con números y te apasiona descubrir el “por qué” detrás de los datos, entonces data analytics puede ser tu mejor opción.
¿Qué diferencia hay entre Ciencia de Datos y Análisis de Datos?
Aunque parecen similares, sus enfoques son distintos. La principal diferencia radica en sus objetivos: data science se enfoca en predecir futuros escenarios y crear modelos avanzados, mientras que data analytics analiza datos históricos para responder preguntas concretas.
Otra diferencia importante es el uso de herramientas y técnicas. Los científicos de datos usan machine learning y algoritmos complejos para encontrar soluciones innovadoras. En cambio, los analistas de datos se centran en la visualización y en la interpretación directa de los datos con herramientas más accesibles.
Además, los profesionales de data science suelen trabajar más con datos no estructurados, que necesitan ser procesados y organizados, mientras que los analistas trabajan principalmente con datos ya organizados. Ambos roles son esenciales, pero cada uno aborda el mundo de los datos desde una perspectiva diferente.
Quién gana más: Data Science o Data Analytics
El sueldo es un factor clave al momento de elegir una carrera, y en este aspecto, Data Science suele ofrecer salarios más altos. En promedio, los científicos de datos ganan más debido a la complejidad de sus tareas y la alta demanda de sus habilidades especializadas.
A medida que adquirís experiencia, los sueldos pueden aumentar considerablemente, especialmente si te especializás en machine learning o big data, áreas muy valoradas en el mercado.
Si tu meta es maximizar tu ingreso, especializarte en data science podría ser la mejor elección. Sin embargo, acordate de que el salario no lo es todo; la satisfacción personal y el interés por tu trabajo también son fundamentales.
Diferencias según sus labores profesionales
Data Scientist
Identifica problemas de negocio y plantea soluciones basadas en datos. Desarrolla y entrena modelos predictivos usando machine learning y técnicas avanzadas. Trabaja con datos no estructurados y busca insights innovadores. Necesita habilidades de programación, estadísticas y conocimientos de negocio.
Data Analyst
Analiza datos históricos y genera reportes claros que responden preguntas específicas. Trabaja principalmente con datos estructurados usando herramientas como SQL y Excel. Se enfoca en visualizar datos y generar insights accionables para mejorar procesos. No suele desarrollar modelos complejos como los científicos de datos.
Ambos roles tienen sus desafíos y oportunidades, pero la diferencia principal está en la profundidad de análisis y la complejidad de las herramientas utilizadas.
¿Querés aprender Data Science?
Si te apasiona el análisis, la predicción y querés formar parte de la transformación digital de las empresas, la carrera de Data Science de Teclab es ideal para vos. Esta carrera está cocreada con AWS y te permite aprender a predecir, analizar y procesar datos con lenguajes específicos y machine learning, habilidades altamente valoradas en el mercado laboral.
En Teclab, ofrecemos educación 100% online, con títulos oficiales acreditados por el Ministerio de Educación. Nuestras carreras están diseñadas para brindarte una alta salida laboral. Además, el aprendizaje experiencial te permite aplicar lo que aprendés en situaciones reales, preparándote de la mejor manera para tu futuro profesional.
No te quedes afuera de la revolución digital, ¡animate a ser protagonista del futuro y transformá datos en decisiones que cambian el mundo!
