Data Science y Big Data: ¿qué son y en qué se diferencian?

Los datos siempre han sido importantes para descubrir y profundizar en los comportamientos y tendencias de la sociedad, sin embargo, en los últimos años han tomado mucha más relevancia y la cantidad en la que se producen ha pasado a ser masiva, por lo que los expertos han adoptado disciplinas como la Ciencia de Datos y el Big Data para poder recopilarlos, analizarlos y utilizarlos en favor de las empresas.

Hoy en día, los datos pueden ser significativos y definitivos en la toma de decisiones en una compañía, pues su investigación y análisis permite identificar tendencias y patrones que pueden convertirse en la base de estrategias y acciones para conectar de una forma más efectiva con los usuarios y clientes.

El Big Data y la Ciencia de Datos son conceptos que se encuentran en el universo del estudio de datos, pero que poseen diferencias marcadas que las hacen únicas en su campo de acción. Si quieres saber más sobre estas disciplinas, te invitamos a continuar leyendo este artículo donde conocerás qué es la Big data y ciencia de datos, cuáles son sus diferencias y qué otros conceptos complementan y aportan a la Ciencia de Datos.

Ciencia de Datos o Data Science

La Ciencia de Datos es la disciplina encargada de explorar, recopilar y analizar grandes bases de datos para darles sentido a través de la identificación de conceptos, tendencias o insights que brinden a las empresas nuevas oportunidades de negocios, productos o servicios que estén conectados con las necesidades y deseos de las audiencias.

En los años 60, el término “ciencia de datos” fue adoptado y usado por primera vez por John Wilder Tukey, reconocido estadístico estadounidense, en su artículo “The Future of Data Analisys”. Tukey definió la extracción del análisis de datos a través de la estadística matemática que comprende una serie de pasos conformados por los procedimientos para analizar datos, las técnicas usadas para interpretar los resultados de los procedimientos y la gestión de la planificación para la recopilación y análisis de datos, de manera más sencilla, efectiva, precisa y acertada.

El objetivo del Data Science o la Ciencia de Datos es crear valor a través del conocimiento establecido mediante la recopilación de datos, los cuales son conseguidos por medio de la interconexión de múltiples disciplinas como las matemáticas, la estadística, la ingeniería de datos, la informática, la programación y la visualización de datos.

A través de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y el machine learning, la Ciencia de Datos logra realizar predicciones y crear moldes relacionados con el comportamiento de usuarios y/o consumidores, haciendo uso de diversos algoritmos y técnicas entre las que se encuentran el Data Analytics, usado para la toma de decisiones; lagestión de datos, que permite definir estadísticas para una temática específica; y Business Analytics, con el que se recopilan y se analizan los datos para poder obtener una visualización de estos.

Big Data

El Big Data se centra en recopilar grandes volúmenes de datos, estos pueden ser datos estructurados, los cuales se encuentran en bases de datos, datos transaccionales y otros; datos semiestructurados, presentes en archivos de texto, XML y registros de sistema; y datos no estructurados, hallados en redes sociales, blogs, imágenes, audios, videos, correos electrónicos, entre otros. A través del Big Data emergen datos masivos e información de valor para el desarrollo de proyectos que involucran análisis más avanzados o tecnologías como el machine learning.

Usualmente los datos masivos que brinda el Big Data se caracterizan por su volumen, haciendo referencia a la cantidad de datos; variedad, relacionado a los distintos tipos de datos; y velocidad, es decir, la rápides con la que se deben procesar los datos. Aspectos como la veracidad, el valor y la variabilidad se han ido añadiendo con el tiempo a la lista de características que destacan al Big Data.

La utilidad del Big Data surge de la necesidad de recopilar y entender datos masivos, mismos que les permiten a las empresas anticiparse a escenarios de riesgo que puedan poner en peligro sus beneficios o reputación, así mismo, les permite innovar con más seguridad en el lanzamiento de nuevos productos y servicios.

Ahora que ya conoces de qué se trata la Ciencia de Datos y el Big Data, queremos contarte qué diferencia una disciplina de otra porque, aunque se muevan en un campo en común, tienen aspectos que hace que cada una sea relevante y diferente en su campo.

Diferencias entre Data Science y Big Data

Como mencionamos anteriormente, estos dos conceptos, Big data y ciencia de datos se encuentran en un campo en común que es la recopilación y estudio de datos con el objetivo de proporcionar información de valor a las compañías.

Sin embargo, poseen diferencias marcadas que es importante resaltar para entender de manera mucho más clara la funcionalidad de cada una de estas disciplinas. A continuación, resaltaremos cuatro de las más destacadas diferencias entre el Big Data y el Data Science:

1. A través del análisis del Big Data se realiza la recopilación y extracción de información en conjuntos de datos de gran volumen.
   
   En el caso de la Ciencia de Datos, se utilizan algoritmos de machine learning y estadística para obtener predicciones mediante el uso de ordenadores.
   
   
2. La Ciencia de Datos aporta en la construcción de estrategias que permiten una mejor toma de decisiones en los negocios y difusión de datos a través de métodos y técnicas de matemáticas, estadística, informática, entre otros.
   
   En el escenario del Big Data, este hace uso de herramientas tecnológicas relacionadas con estructuras de software de código abierto como Hadoop, lenguajes de programación como Java o sistemas de almacenamiento de datos como Hive.
   
   
3. El Big Data se caracteriza por recopilar datos con tres aspectos puntuales conocidos como las 3V (variedad, velocidad y volumen).
   
   La Ciencia de Datos, por su parte, se encarga de brindar los métodos y técnicas a través de los cuales son analizados los datos masivos.
   
   
4. El Big Data permite identificar el potencial de rendimiento de los datos en gran volumen, mientras que la Ciencia de Datos es la que, mediante metodologías teóricas y prácticas, logra darles sentido a los datos desde un enfoque con razonamiento inductivo y deductivo.

Como puedes ver Big data y ciencia de datos son dos conceptos en los cuales existen diferencias concretas, pero que, sin duda, tienen una correlación que no podemos ignorar. Son disciplinas que coexisten, teniendo objetivos distintos.

En conclusión, el universo del Big Data es usado por la Ciencia de Datos para recopilar y analizar un conjunto de datos que le permitan recabar información de valor que brinde predicciones para la toma de decisiones. Es decir, sin el Big Data, el Data Science no tendría de donde tomar información, y sin la implementación de la Ciencia de Datos, los grandes volúmenes de datos que extrae el Big Data no obtendrían tanto valor.

Ahora que conoces más sobre cómo se diferencian y se complementan el Big Data y la Ciencia de Datos, veamos qué otros conceptos se relacionan con el Data Science y cómo le aportan en su labor de recopilación y análisis de datos.

Big Data vs Data Science vs Machine Learning: ¿tienen relación?

Antes de profundizar en la relación que poseen estos tres conceptos, es importante definir qué es el Machine Learning y para qué sirve.

El Machine Learning o aprendizaje automático hace parte de las ramas de la inteligencia artificial, esta tecnología permite que las máquinas aprendan a identificar una serie de variables entre conjuntos de datos para que realicen diferentes tipos de predicciones.

A través de la estadística, el Machine Learning logra realizar acciones como recomendar películas o series en plataformas de streaming como Netflix, Amazon o HBO, también permite el reconocimiento del habla de asistentes virtuales como Siri o Alexa, está presente en funciones inteligentes de correos electrónicos como Gmail y en tecnologías como vehículos autónomos, robótica y motores de búsqueda.

La relación entre el Big Data, la Data Science y el Machine Learning radica en que para que pueda haber un aprendizaje automático efectivo se necesita, en primer lugar, un gran conjunto de datos desde donde se extrae información y, en segundo lugar, un algoritmo con el que se logre analizar los datos, con el propósito de identificar patrones que, finalmente, les permitan a las máquinas realizar recomendaciones o predicciones a los usuarios de diferentes servicios tecnológicos.

Puedes aprender más de Big data acá: Big Data Marketing ¿qué es y cómo se puede aplicar?

Lenguajes de programación más utilizados para el Data Science

El conocimiento de lenguajes de programación en la Ciencia de Datos hace parte de la formación fundamental de quienes desean dedicarse a este campo de estudio, pues son herramientas que permitirán desarrollar tareas de analítica o sistemas de datos.

Con la masiva producción y recolección de datos, los profesionales en Ciencia de Datos son cada vez más requeridos, lo que hace necesario el conocimiento y manejo de los principales lenguajes de programación.

A continuación, conoce los lenguajes de programación más utilizados en la Ciencia de Datos:

• Python: se destaca como el lenguaje de programación más utilizado por su flexibilidad y sencillez. Además de implementarse en la Ciencia de Datos, también es implementado en el desarrollo web y de software.
  
  
• R: caracterizado por ser un lenguaje popular de código abierto para el cálculo estadístico, el análisis de datos y el aprendizaje automático. Actualmente es usado por grandes empresas como Google, Facebook y Twitter para la estadística y el análisis de datos.
  
  
• Julia: en los últimos años ha logrado aumentar su uso y popularidad, debido a la combinación de las mejores características de lenguajes de programación como Python, Lisp, R, Ruby, C y Motolab. Es realmente útil en la programación general y disciplinas como la informática, machine learning, minería de datos, entre otros.
  
  
• Scala: lenguaje de programación profesional de nivel superior ejecutado en Java Virtual Machine o JavaScript. Se caracteriza por ser más veloz que Python y Java. Scala generalmente es usado en trabajos relacionados con grandes volúmenes de datos, informática, matemáticas, bases de datos, entre otros.
  
  
• Java: uno de los más conocidos, usados y tradicionales. Es un lenguaje de programación que se destaca por ser completo y usable en casi cualquier caso. Normalmente es usado en apps móviles y web, pero combinado con herramientas como Hadoop o Spark logra ser muy útil en el análisis de data pesada.
  
  
• Matlab: popular y altamente utilizado entre ingenieros y científicos en proyectos relacionados con la estadística y la computación matemática. Este lenguaje converge en un solo espacio la posibilidad de trabajar aspectos como el análisis de datos y el machine learning.
  
  
• C++: aunque es usado, principalmente, para la creación de sistemas operativos y aplicaciones, ha tenido una repercusión importante en la Ciencia de Datos, ya que diversas bibliotecas, usadas por otros lenguajes, están desarrolladas y escritas en C++.

Estudia pregrado o posgrado en Ciencia de Datos en Continental University of Florida

La  es ciencia de datos online, sin duda, un campo de estudio que está en auge y que continuará marcando tendencia en el mercado laboral por su capacidad de convertir los datos en información valiosa que impacte las decisiones y el desarrollo de las empresas y los comportamientos de los consumidores a nivel global.

Si estás interesado en posgrado en Ciencia de Datos, es importante que te asegures de recibir formación profesional de alta calidad y adaptada a las necesidades globales actuales, pues como ves, es una carrera que demanda conocimientos profundos en análisis, procesamiento y administración de datos para la toma de decisiones inteligentes en distintos y variados entornos de trabajo.

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Diferenciales del Pregrado en Ciencia de Datos:

• Orienta al presente y al futuro para la resolución y análisis de problemas de datos.
  
  
• Profundiza y aplica el uso y procesamiento de datos para la toma de decisiones de acuerdo a la necesidad empresarial y de negocio.
  
  
• Capacita en contextos actuales que contemplan la diversidad y las características de la sociedad global y local.
  
  
• Desarrolla habilidades de liderazgo y trabajo en equipo, innovación, negociación y gestión.
  
  
• Desarrolla habilidades de Data Management, Machine Learning y Minería de datos.

Diferenciales de la Maestría en Ciencia de Datos:

• Orienta al presente y al futuro para la resolución y análisis de problemas de datos multidisciplinarios.
  
  
• Propone su formación para cualquier profesional de cualquier especialidad.
  
  
• Desarrolla habilidades de: digitalización organizacional, inteligencia y análisis de datos, gestión organizacional, cultural y de aprendizaje, innovación y gestión del capital intelectual, toma de decisiones y comportamiento innovador.
  
  
• Profundiza y aplica el uso y procesamiento de datos para la toma de decisiones de acuerdo a la necesidad empresarial y de negocio.

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