Aunque estén relacionados y sean complementarios, existen diferencias fundamentales en las características del Big Data y de Data Science. Por eso hemos decidido escribir este artículo. Para ayudarte a resolver todas tus dudas acerca de qué es Data Science y cuáles son sus diferencias con Big Data.

Si estás familiarizado con el auge de las tecnologías de análisis de datos, es probable que te suene los dos términos de los que vamos a hablar en el artículo de hoy. También es habitual que, en nuestras cabezas, a veces, se entremezclen conceptos que provienen de un mismo campo.

En cualquier caso, en Tokio School somos especialistas en las tecnologías del futuro, así que hoy vamos a ayudarte a entender qué es Data Science y en qué se diferencia de Big Data. Además, también haremos un repaso por las posibilidades de formación en lo que los expertos consideran ya una realidad.

 

¿Qué es Data Science?

Cuando hablamos de Data Science o Ciencia de Datos, estamos hablando de un campo de estudio que implica trabajar con una gran cantidad de datos. Datos que se emplean para construir modelos analíticos predictivos y prescriptivos. Para ello, los especialistas en Data Science:

  • Se realiza un minado de datos para tener material con el que trabajar. Como veremos más adelante, esto es lo que fundamenta el Big Data.
  • Capturan datos. Se guarda los datos minados para proceder a la construcción del modelo predictivo o prescriptivo.
  • Valida el modelo construido con base en los datos minados y capturados.
  • Utilizan los modelos. Una vez el modelo ha sido validado, los científicos de datos implementan el mejor modelo.

Podemos decir, pues, que Data Science es una intersección de datos y análisis computacional. Es una combinación de campos como la informática, los negocios y la estadística. Todos juntos nos arrojan la imagen de una disciplina científica que se ha convertido en la base para el Big Data.

Todo esto está muy bien, pero entonces, ¿en que se diferencia Data Science de Big Data? Para poder ahondar después mejor en las características comparadas de ambas disciplinas y ahora que ya hemos profundizado en qué es Data Science, vamos a arrojar una breve definición de Big Data:

Big Data es un término que hace referencia a datos enormes, grandes o voluminosos, así como a la información o las estadísticas relevantes adquiridas gracias a esta técnica. Su principal utilidad radica en descubrir patrones y tendencias para mejorar la toma de decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la tecnología de interacción.

 

¿Cuáles son las diferencias entre data science y big data?

Para que se vean claramente las diferencias entre Big Data y Data Science vamos a hacer una comparativa entre las características más diferenciales de ambas disciplinas:

Data Science Big Data
La ciencia de datos es un área específica de conocimiento, una ciencia. Big Data es una técnica para recopilar, mantener y procesar información enorme.
Se trata de recopilar, procesar, analizar y utilizar datos en diversas operaciones. Es más conceptual.

 

 Se trata de extraer la información vital y valiosa de una gran cantidad de datos.

 
Es un campo de estudio al igual que la informática, la estadística aplicada o la matemática aplicada. Es una técnica de seguimiento y descubrimiento de tendencias de conjuntos de datos complejos.
El objetivo es el análisis científico de los datos recopilados.

 

 El objetivo es hacer que los datos sean más utilizables. Esto se hace extrayendo solo información importante de los grandes conjuntos de datos.
Las herramientas que se utilizan principalmente en Data Science incluyen SAS, R, Python, entre otras. Las herramientas que se utilizan principalmente en Big Data incluyen Hadoop, Spark, Flink, entre otras.
Es un superconjunto de Big Data, ya que el Data Science consiste en el desguace de datos, limpieza, visualización, estadísticas, entre otras técnicas. Es un subconjunto de la ciencia de datos. Por ejemplo, como actividades mineras referidas a la extracción de los datos para su posterior análisis.
Data Science se emplea principalmente con fines científicos. Su utilidad radica en fines comerciales y se orienta a la satisfacción del cliente.
Está centrada, sobre todo, en el análisis científico de los datos recopilados. Se centra en los procesos de manejo de datos voluminosos, como su extracción.

Como puedes ver en la tabla, ambas disciplinas parte de una misma base, no son exactamente iguales, aunque se complementan entre ellas.

No obstante, sus propósitos suelen ser distintos. Y es que, de todas estas características enfrentadas, quizás lo principal a destacar es que Data Science está enfocada al estudio y análisis científico mientras que el Big Data es una aplicación comercial de resultados derivados.

 

¿En qué me especializo? ¿Cuál de las dos me ofrece mejores perspectivas?

Llegados a este punto, ya sabes qué es Data Science y en qué se diferencia del Big Data. Hemos hecho un repaso muy visual por sus principales características, las hemos enfrentado y comparado para que puedas determinar qué campo se ajusta mejor a lo que puedes necesitar para mejorar tu futuro laboral.

Data Science es un campo, una disciplina científica que requiere de muchos conocimientos y especialización. No obstante, esta relacionado con el Big Data, por lo que formarte en esta técnica puede ayudarte a dar tus primeros pasos en un sector que está claramente en alza.

En Tokio School contamos con un curso de Big Data que se adapta a la realidad laboral de esta disciplina. Una formación en la que te prepararás de la mano de los mejores profesores y especialistas de forma completamente online. A tu ritmo, desde tu casa, cómo, cuándo y dónde tú quieras.

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