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Aprende todo lo que necesitas saber de los principales programas de recopilación de datos: Big Data y Data Science

La constante evolución y transformación digital ha supuesto muchos cambios sustanciales en las actividades del hombre y en cada entorno de la vida de las personas, tanto en el personal, como en el ámbito profesional de cada uno.

Los datos, la tecnología y el correcto uso de la información son de gran importancia para cualquier clase de actividad, es por eso que surgen conceptos para la recopilación de estos factores. En esta oportunidad queremos hablar sobre ellos y explicar la diferencia entre Big Data y Data Science.

Ambos términos están asociados al manejo de grandes cantidades de datos que no dejarán de multiplicarse en ningún momento de cada día. Estas herramientas ayudan a transformar toda esa gran cantidad de información en valor corporativo o, en otras palabras, en datos que favorezcan la toma de decisiones dentro de las empresas. Sin duda, saber controlar altos volúmenes de datos es, actualmente, una ventaja competitiva para cualquier empresa.

Big Data y Data Science emergieron para poder transformar y dotar de sentido al panorama digital y tecnológico contemporáneo. ¿Nos acompañas a presenciar la relación Data Science vs. Big Data? ¡Empezamos!

¿Qué encontrarás aquí?

1. Aprende todo lo que necesitas saber de los principales programas de recopilación de datos: Big Data y Data Science
1.1. ¿Qué es el Big Data?
1.2. ¿Y qué es él data Science o ciencia de datos?
2. Big data vs. data Science: diferencias clave
2.1. Big data vs. data Science: similitudes
3. Estudia big data y data Science con Euroinnova
4. CURSOS DE ANÁLISIS DE DATOS
5. CURSOS DE MARKETING
6. CURSOS DE LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN

¿Qué es el Big Data?

Pero antes de hablar de la principal diferencia entre Big Data y Data Science, debemos estudiarlos por separado. Por eso, queremos ofrecerte la definición de big data.

diferencia entre big data y data science

El Big Data es un término en desarrollo que describe a una gran cantidad de datos que pueden ser estructurados, no estructurados y semiestructurados y cuyo potencial está fundamentado en el papel que desarrollan en proyectos de aprendizaje automático o de análisis avanzado. Para entenderlos mejor podríamos señalar que se manejan de esta forma:

Datos no estructurados: redes sociales, correos, tweets, imágenes digitales, datos móviles, páginas web, archivos de audio o video, etc.
Datos semiestructurados: archivos de registro de sistema, archivos de texto, archivos XML, etc.
Datos Estructurados: bases de datos, datos de transacciones y otro tipo de formato que existan.

Estos datos masivos se caracterizan por volumen (la gran cantidad de datos), variedad (por los muchos tipos de datos que hay) y velocidad (la presteza con la que deben ser procesados). A pesar de esto, con el paso del tiempo se agregaron otras características para poder evaluarlos y utilizarlos, los cuales son la veracidad, el valor y la variabilidad.

¿Y qué es él data Science o ciencia de datos?

Para entender la diferencia entre Big Data y Data Science tenemos que conocer más sobre este último, que surge como un método de procesamiento de datos lejos de métodos de análisis tradicionales. Por supuesto, de enormes conjuntos de datos.

El data Science es un estudio detallado del flujo de información a partir de datos presentes en el repositorio de una organización. Permite aplicar técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados que dan la oportunidad de extraer información valiosa para las empresas.

Surge para obtener información significativa a partir de datos sin procesar y no estructurados que se analizan a través de habilidades analíticas, de programación y de negocios. Para ello reúne muchas de las habilidades que impulsan a cualquier compañía, con perfiles laborales concretos que ayuden a reducir costes, entrar en nuevos mercados, aumentar la efectividad de campaña y el lanzamiento de productos nuevos. Este hecho la convierte en una rama científico-tecnológica que juega un papel troncal en el éxito de cualquier clase de organización actual.

Big data vs. data Science: diferencias clave

Obviamente, hay diferencia entre Big Data y Data Science, las cuales veremos a continuación:

Los macrodatos de Big Data se distinguen por variedad, volumen y velocidad, en cambio, el Data Science proporciona métodos o técnicas para analizarlos.
La inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento, mientras que la ciencia de ellos utiliza enfoques variados, además de razonamiento deductivo e inductivo.
El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos; por otro lado, el Data Science utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar y obtener predicciones. De esa forma, la ciencia de datos no deberá confundirse con el análisis de los macrodatos.
Big Data está más relacionado con la tecnología, la computación distribuida y herramientas y software de análisis, el Data Science se enfoca en estrategias para decisiones, diseminación de datos, estadística, etc.

diferencia entre big data y data science

Big data vs. data Science: similitudes

Ambas disciplinas se ocupan de la gestión y el análisis de grandes cantidades de datos.
Ambos requieren de un alto nivel de especialización y de la implementación de técnicas avanzadas de análisis de datos, así como de machine learning como de visualización de datos. Por norma general, estos expertos poseen un nivel avanzado en matemáticas, estadística y ciencias de la computación.
El espectro de aplicación de ambas ramas es muy amplio. Puede abarcar ámbitos tan dispares como administración, salud, políticas públicas, transportes y un largo etcétera.

Estudia big data y data Science con Euroinnova

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Con esta formación, podrás aprender mucho más acerca del big data y la ciencia de datos. En definitiva, te convertirás en un especialista en el análisis de datos para trazar mejor tu camino profesional y así construirte un futuro digital.

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