El Big Data y el Data Science  son términos realmente importantes en la actualidad. Son conjuntos de procesos y técnicas que nos permiten entender los activos más importantes con los que podemos contar en la era digital; los datos. Gracias a el Big Data  y el Data Science hoy en día podemos sacar un provecho gigantesco a los datos que nos rodean para nuestra vida, nuestros negocios y proyectos.

Adicionalmente estas áreas por si solas han abierto caminos a procesos formativos, carreras profesionales ampliamente valoradas en el mercado y constantes innovaciones que nos obligan a estar actualizandonos. A continuación, descubriremos un poco más sobre Big Data y Data Science, su importancia, alcance y futuro.

Conceptos y Diferencias

Big Data

El Big Data es un proceso profundo de análisis de conjuntos de datos de gran tamaño. Gracias a este tipo de proceso podemos entender y procesar conjuntos de datos estructurados o no estructurados de forma rápida y con alto grado de fiabilidad.

En la actualidad el Big Data forma parte integral de nuestra vida. El avance de la tecnología es causa y consecuencia de ello. El crecimiento acelerado de las tecnologías de la información puso a prueba y supero los limites de los métodos tradicionales de revisión, gestión y procesamiento de datos, abriendo paso a métodos flexibles y adaptables para entender mejor los problemas que plantean los datos.

Gracias al Big Data podemos extraer información de los conjuntos de datos. Podemos analizar de forma especializada y veraz grandes conjuntos de datos. El Big Data además de ser veloz y de poder manejar conjuntos amplos y diferenciados de datos, también es ampliamente visualizable y adaptable a los contextos de análisis que se requieran.

Data Science

Por su parte el Data Science o ciencia de datos es un área más profunda. Es una disciplina científica dedicada a descubrir y entender las grandes fuentes de datos de las cuales podemos extraer información para comprender la realidad de los factores y eventos que nos rodean, identificar patrones que nos permitan evaluar y tomar decisiones de calidad.

Para poder encontrar respuestas y convertir los datos estructurados o no estructurados en información valiosa, el data science combina y aplica herramientas de otras áreas de la ciencia como la matemática, estadística e informática para permitirnos validar y cumplir los objetivos. Gracias a estos procesos podemos desarrollar modelos de optimización de procesos, innovación y toma de decisiones.

Esta área científica está en pleno desarrollo y cada dia tiene un rol más relevante en el mercado laboral. Las altas laborales en el campo de ciencia de datos en los últimos años han crecido de forma impresionante, así que si deseas encontrar toda la información que necesitas sobre esto, te recomendamos aprender más de Data Science en la UCM. 

Diferencias principales entre ambos conceptos

Aunque como podemos observar el Big Data y el Data Science se ocupan de elementos diferentes, existe dentro del mundo digital una ligera confusión se debe aclarar. El Big Data es un conjunto de procesos que permite analizar volúmenes de datos para extraer información. Por su parte la Ciencia de Datos genera modelos inteligentes que permiten aprender de su aprendizaje partiendo de modelos teóricos y experimentales.

La ciencia de datos implementa técnicas de Machine Learning e inteligencia artificial para aprender y descubrir nuevos elementos dentro de su rango de análisis, mientras que el Big Data nos ayuda a visualizar y entender datos existentes. Es vital entender que ambos conceptos son importantes y que se complementan de forma maravillosa.

El entendimiento y aplicación de ambas son vitales en cualquier empresa en la actualidad para ser competitivos, es por esto que los profesionales dedicados a estas áreas son muy requeridos por el mercado laboral.

Roles y salidas profesionales de un especialista en ciencia de datos

Las necesidades en estas áreas es creciente, en especial en el mundo de la ciencia de datos. Las exigencias y la dinámica del mercado crecen todos los días y se requiere de perfiles profesionales especializados para dominar la ciencia de datos, pero,¿cuáles salidas profesionales puede tener una personas que se especialice en Data Science? Veamos a continuación:

Data Analyst

El rol de Data Analyst es un perfil técnico orientado al análisis de datos. Los profesionales de esta área deben estar plenamente capacitados y entrenados en el aprovechamiento de herramientas de Business Intelligence para aprovechar los procesos de minería, extracción y recuperación de datos para transformar los datos en conocimiento orientado a la toma de decisiones.

Data Scientist

Por su parte el Data Scientist se trata de un perfil más profesionalizado y específico. Este perfil requiere una especialización profunda en la aplicación de herramientas estadísticas, matemáticas, lenguajes de programación, aprovechamiento de herramientas de Machine Learning e IA, para generar modelos predictivos en base a patrones que permitan establecer cursos de acción adecuados dentro de las organizaciones.

Data Engineer

A niveles más especializados se encuentra el rol de Data Engenieer. Este profesional se encarga de ejecutar los modelos de datos elegidos para gestionar los datos. Sus tareas son de especial importancia ya que existen otros usuarios de información que se nutrirán del diseño, desarrollo, construcción, prueba y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos que realice.

Data Architect

Por último, debemos señalar al Data Architect. Este perfil precisa una visión amplia y global que permita integrar y centralizar las diferentes fuentes de datos. El profesional formado en esta área es el encargado de diseñar la arquitectura en la cual se analizarán los datos, demandando conocimientos muy avanzados en gestión y administración de bases de datos, especialización en lenguajes de programación y algunas otras habilidades que permitan adaptarse al entorno de gestión.

Esperamos que esta información sea de especialidad utilidad para ti y te invitamos a visitar más de Grapheverywhere.