Diferencias entre data analytics, data science y data engineering: una visión completa

Cuáles son las diferencias entre una tan genial y un data science en este contenido lo vamos a ver Quiero que tengas en cuenta que este contenido es una recopilación de una entrevista que realicé a una profesional del área del data science, así que si te interesa, te lo dejo por acá y si no, también abajo en la descripción puedes encontrarlo.
Te invito a seguir leyendo hasta el final, porque te vamos a contar todo lo que necesitas saber acerca de estas tres profesiones y cómo se interrelacionan entre sí.

Tipos de divisiones dentro de la data science

Hay tres tipos de divisiones dentro de lo que es la data science en ingeniería. La primera división es la analítica descriptiva, que puede ser desde un modelo más sencillo hasta el más complejo en el análisis. Esto implica recibir datos en forma tabular, como una planilla de cálculo o una base de datos en la que estás acostumbrado a trabajar en Excel, por ejemplo. A partir de esos datos, se realiza un análisis y se utilizan herramientas de visualización, como PowerBI o Tableau, para generar gráficos y obtener insights o descubrir patrones, como por ejemplo, identificar una zona con alta tasa de devoluciones de paquetes de una empresa de mensajería. Este análisis se basa en visualizar los datos y extraer conclusiones.

El segundo rol es el de un científico de datos, que toma los datos existentes y genera nueva información. A partir de toda la información recolectada, este rol se enfoca en aportar información novedosa o realizar predicciones sobre lo que va a suceder en el futuro. Su trabajo se basa en la creación de modelos predictivos, utilizando el data existente. Ya no se trata solo de un análisis descriptivo, sino de realizar predicciones sobre futuros eventos.

El tercer rol es el de un ingeniero de datos, que se encarga de la recolección, organización y disponibilidad de los datos. Este rol es fundamental para que los datos sean accesibles y estén en formato de base de datos, con la periodicidad necesaria para un buen análisis. Un ingeniero de datos necesita tener conocimientos técnicos y un dominio de programación, estadística y matemáticas. Su función es organizar los datos para facilitar el acceso y análisis de los científicos de datos y analistas.

La interrelación de los tres roles

Estos tres roles, la análitica descriptiva, el data science y la ingeniería de datos, trabajan en conjunto para proporcionarnos los datos que necesitamos. Cada uno tiene sus propias habilidades y conocimientos especializados. Mientras que la análitica descriptiva se enfoca en visualizar y entender los datos existentes, el data science genera nuevas perspectivas y predicciones. En cuanto al ingeniero de datos, su labor es asegurar la disponibilidad y accesibilidad de los datos.

En resumen, podemos decir que la análitica descriptiva nos muestra "qué ha pasado", el data science nos dice "qué podría pasar" y el ingeniero de datos se encarga de que los datos estén disponibles para su análisis. Estos tres profesionales trabajan en conjunto para proporcionar la información que necesitamos y establecer relaciones significativas entre los distintos datos.

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