Diferencias entre Data Science y Data Analytics
¿Qué es Data Analytics?
Data Analytics es el proceso de analizar datos para extraer información relevante, generar conocimiento y facilitar la toma de decisiones. Implica desde la recolección y limpieza de datos, hasta su visualización y presentación en informes.
A diferencia de lo que muchos piensan, no se trata solo de hacer gráficos. El análisis de datos requiere una comprensión profunda de los objetivos del negocio, el contexto de la información y las herramientas necesarias para transformar datos crudos en respuestas concretas.
Herramientas comunes en Data Analytics:
- Excel: para procesamiento y análisis rápido.
- SQL: para consultas en bases de datos.
- Power BI o Tableau: para visualización.
- Python: para automatizar tareas y trabajar con grandes volúmenes de datos.
Si querés aprender desde cero, podés empezar con el curso de Data Analytics de ICARO.
¿Qué hace un Data Analyst?
Un/a Data Analyst es la persona encargada de traducir los datos en información comprensible para ayudar a otros equipos a tomar decisiones más inteligentes. Su trabajo combina habilidades técnicas, pensamiento crítico y comunicación efectiva.
Algunas de sus funciones principales:
- Identificar qué datos se necesitan recolectar.
- Limpiar, transformar y organizar la información.
- Hacer análisis descriptivos y comparativos.
- Construir tableros de visualización de KPIs.
- Detectar anomalías, oportunidades o riesgos.
- Comunicar hallazgos a través de storytelling con datos.
Ejemplo real:
Imaginá que trabajás en una app de delivery. Como Data Analyst podrías detectar que ciertos barrios tienen una caída en los pedidos los fines de semana. Tu análisis podría llevar a una acción de marketing dirigida o una mejora en la logística.
Para desarrollar este perfil paso a paso, explorá el recorrido en la Diplomatura en Data Analyst de ICARO.
Diferencias entre Data Analytics y Data Science
Muchas veces se confunden ambos términos, pero no son lo mismo.
|
Característica |
Data Analytics |
Data Science |
|
Objetivo |
Explicar lo que pasó o está pasando |
Predecir lo que va a pasar |
|
Herramientas principales |
Excel, SQL, Power BI |
Python, R, Machine Learning |
|
Nivel de programación |
Intermedio |
Avanzado |
|
Estadística y matemáticas |
Básica a media |
Alta complejidad |
|
Aplicación principal |
Informes, dashboards, decisiones de negocio |
Modelos predictivos, IA, clasificación, NLP, etc. |
Una buena analogía: el Data Analyst analiza el pasado y el presente, el Data Scientist predice el futuro.
Si ya tenés conocimientos en datos y querés profundizar, podés sumarte a la Diplomatura en Data Science de ICARO.
¿Cómo empiezo mi camino en el mundo de los datos?
No necesitás ser matemático ni programador para arrancar. Lo ideal es seguir un recorrido formativo escalonado:
- Introducción a los datos: aprender a leer, limpiar y entender información.
- Herramientas técnicas: Excel, SQL, Power BI, Python.
- Lógica de negocio: interpretar los datos en función de objetivos.
- Storytelling: saber contar lo que descubriste.
Hoy existen muchas opciones online y accesibles, pero es clave elegir formaciones con respaldo real, casos prácticos y acompañamiento.
Data Analytics es una disciplina en auge, con impacto real en la forma en que las empresas toman decisiones. Entender qué hace un Data Analyst y en qué se diferencia de un Data Scientist es el primer paso para elegir bien tu camino profesional.
Ya sea que quieras iniciarte, cambiar de carrera o subir de nivel, hoy tenés la posibilidad de formarte desde casa, con cursos de calidad y certificación oficial.
Elegí tu punto de partida y comenzá a transformar tu futuro con ICARO.
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