Las cinco formas principales de distinguir la ciencia de datos del análisis de datos

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La ciencia de datos no solo es importante, sino también útil para las empresas. Pero la ciencia de datos y el análisis de datos tienen diferentes significados según la empresa o la situación.

Si bien las definiciones pueden variar, aquí hay cinco cosas para ayudar a distinguir la ciencia de datos del análisis de datos.

  1. Un científico de datos generalmente hace modelos. Los científicos de datos desarrollan algoritmos para ayudar a hacer predicciones sobre las cosas. A veces se trata de cosas específicas; a veces se trata de un tipo de cosas más generales. Pero en cualquier caso implica más incógnitas.
  2. Los analistas de datos utilizan modelos. Los analistas de datos a menudo responden a una pregunta específica sobre una necesidad empresarial. Un analista de datos sabe qué algoritmo podría ser el mejor para obtener una respuesta.
  3. Código de científicos de datos. Mucho. Usan SQL, Python, Spark, Hadoop y similares para administrar big data en grandes plataformas como AWS y Databricks.
  4. Los analistas de datos administran principalmente bases de datos. Quiero decir que también usarán SQL y Python, pero también Excel y SAS. Los analistas de datos extraen, almacenan y gestionan datos.
  5. Ambos pueden responder a sus preguntas comerciales. Pero un analista de datos actuará más como un consultor, haciendo pruebas A / B e identificando las necesidades de información. Un científico de datos, por otro lado, tomará una enorme montaña de datos no estructurados y le dará sentido. Incluso pueden responder preguntas que no sabía que tenía.

Existe una delgada línea entre los dos y es probable que necesite un poco de ambos para su negocio. Pero esto puede ayudarlo a comprender la diferencia en la forma en que las personas usan los términos

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