Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics [Parte 1]

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Diego-ucharima

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Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics [Parte 1]

Mensaje por Diego-ucharima » 02 Dic 2018, 20:19

Los datos están en todas partes. De hecho, la cantidad de datos digitales que existen crece a un ritmo acelerado, se duplica cada dos años y cambia la forma en que vivimos. Según IBM , en 2012 se generaron 2.500 millones de gigabytes (GB) de datos todos los días.

Un artículo de Forbes afirma que los datos crecen más rápido que nunca y para el año 2020, se crearán aproximadamente 1,7 megabytes de información nueva cada segundo para cada ser humano en el planeta.

Lo que hace que sea extremadamente importante al menos conocer los conceptos básicos del campo. Después de todo, aquí es donde está nuestro futuro.

En este post, diferenciaremos entre Data Science, Big Data y Data Analytics, en función de qué es, dónde se usa, las habilidades que necesita para convertirse en un profesional en el campo y las perspectivas salariales en cada campo.

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Primero comencemos con entender cuáles son estos conceptos.

Lo que ellos son:
Data Science: que trata con datos no estructurados y estructurados, Data Science es un campo que comprende todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos.

La ciencia de datos es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de formas ingeniosas, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpieza, preparación y alineación de los datos.

En términos simples, es el paraguas de las técnicas utilizadas al intentar extraer información e información de los datos.

Big Data: Big Data se refiere a enormes volúmenes de datos que no pueden procesarse de manera efectiva con las aplicaciones tradicionales que existen. El procesamiento de Big Data comienza con los datos sin procesar que no se agregan y, por lo general, es imposible almacenarlos en la memoria de una sola computadora.

Una palabra de moda que se usa para describir inmensos volúmenes de datos, tanto desestructurados como estructurados, Big Data inunda una empresa diariamente. Big Data es algo que se puede usar para analizar información que puede llevar a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

La definición de Big Data, dada por Gartner, es: "Big Data es un gran volumen de información, y los activos de información de alta velocidad y / o gran variedad que demandan formas de procesamiento de información innovadoras y rentables que permiten una mejor comprensión, toma de decisiones, y automatización de procesos ”.

Data Analytics: es la ciencia de examinar los datos en bruto con el fin de sacar conclusiones acerca de esa información.

Data Analytics implica la aplicación de un proceso algorítmico o mecánico para obtener información. Por ejemplo, ejecutar una serie de conjuntos de datos para buscar correlaciones significativas entre sí.

Se utiliza en una serie de industrias para permitir a las organizaciones y empresas tomar mejores decisiones, así como verificar y refutar las teorías o modelos existentes.

El enfoque de Data Analytics reside en la inferencia, que es el proceso de derivar conclusiones que se basan únicamente en lo que el investigador ya sabe.: Análisis de datos de la ciencia de examinar los datos en bruto con el fin de sacar conclusiones acerca de esa información.

Fuente: SimpliLearn
Diego Ucharima Ortiz
Universidad Nacional de ingeniería
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