InicioData ScienceData Science y Big data ¿Conoces su relación y diferencias?

Data Science y Big data ¿Conoces su relación y diferencias?

Data Science y Big data son disciplinas estrechamente relacionadas, debido a la implosión de ideas que ha generado el Big data en recientes años.

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Data Science y Big data son disciplinas estrechamente relacionadas, debido a la implosión de ideas que ha generado el Big data en recientes años. Su aplicación dentro de las empresas ha promovido cierta cantidad de herramientas que facilitan la labor de la dirección de la empresa. Sobre todo, cuando se trata de tomar decisiones y establecer diferentes estrategias. 

Aunque, al mismo tiempo esta relación también guarda ciertas diferencias, por lo que establecerlas es de suma importancia. A pesar de que ambas, de manera integrada son parte de las actividades que se llevan a cabo en el sector empresarial. En la actualidad, son muchas las empresas que hacen uso de sus favores para el procesamiento de sus labores. Con el propósito de aumentar la eficiencia que proporcionan dichas herramientas. 

Es justamente por la atención prestada que ejercieron las empresas más destacadas de diversos sectores y los resultados notorios extraídos de estas. Que se ha comprobado eficazmente que se han convertido en una de las mejores soluciones a diferentes problemas.  Sin embargo, es necesario conocer en detalle qué significan cada una de estas disciplinas, Tanto la Data Science y Big data y, cómo establecen una relación y una diferencia. 

De qué se trata la Data Science y Big Data

Tanto la Data Science y Big data son términos que hacen referencia al manejo de datos. La Data Science se trata de una serie de herramientas y técnicas que sirven para el manejo de grandes volúmenes de datos. Mientras el Big data es la disciplina que se encarga del manejo de dichos datos. Los cuales pueden llegar a presentarse de forma estructurada, semiestructurada o no estructurada. 

La Data Science permite que con el soporte de un especialista se logren analizar datos de manera simple a través del uso de métodos comunes. Es allí en dónde radica la importancia del empleo de técnicas especializadas para los sistemas de modelados de datos. Lo cual puede llegar a extraer información de gran relevancia para las organizaciones. 

Dando como resultado un estudio en el cual la información generada sé dé a partir de cantidades enormes de datos contenidas en un gran depósito dentro de las empresas. A partir de allí obtener la información adecuada y precisa basada en datos que son analizados por medio de determinadas habilidades. Las mismas con base en el análisis, la programación y los negocios. 

¿Qué puede llegar a lograr un especialista en la Data Science? 

Entre las muchas habilidades que puede llegar a desarrollar un especialista en Data Science se encuentran la posibilidad de reducir los costos y permitir que la organización se sumerge en nuevos mercados. Asimismo, es posible que exista un aumento de los niveles de efectividad de las campañas de mercadeo a desarrollar. 

Además, logra que los productos a desarrollar sean lanzados según sean las necesidades de los clientes. Es así como el éxito de la organización puede llegar a asegurarse. En donde la ciencia de datos logra integrarse eficazmente y rendir frutos dentro de los procesos corporativos. 

Por lo tanto, ¿En qué se diferencian?

Tanto la Data Science y Big data pueden establecer grandes diferencias, a pesar de depender una de la otra. Algunas de las mismas son: 

  • Dentro del Big data las grandes cantidades de datos pueden llegar a presentar variedades, velocidades y diferentes volúmenes. A su vez, en la Data Science se aplican métodos y técnicas que permiten el manejo de estos grandes volúmenes de datos. 
  • A pesar de que el Big data es el que posee las capacidades para prestar mayores rendimientos. Es la Data Science la que permite que se apliquen las teorías necesarias y de experimentación. De la misma manera que la aplicación de los métodos inductivos y deductivos. 
  • El Big data dentro de sus procesos logra extraer datos que se convierte en información de utilidad dentro de los grandes conjuntos o bancos de datos. Por su lado, la Data Science hace uso de algoritmos automatizados y aplicaciones estadísticas para integrar en los ordenadores y de esta manera obtener las predicciones necesarias. 
  • Cabe destacar que el Big data se encuentra de manera estrecha relacionada con lenguajes de programación como el Java o Python. Además de herramientas como Hadoop o Hive, dedicadas a la distribución y  la aplicación en software de análisis. Lo que en oposición aplica en la Data Science, en donde existe un enfoque en el cual se toman decisiones, estrategias y estadísticas. 

¿Es necesario el Big data para que pueda ser aplicada la Data Science? 

La Data Science y Big data, tomando en consideración las diferencias que establecen ambas prácticas, es perfectamente observable que la data Science trabaja en función de encontrarse integrada al Big data. Por lo que es importante destacar que esta disciplina es necesaria en diferentes ámbitos de su aplicación. 

Por tanto, la Data Science hace posible que la misma pueda desarrollarse en diferentes áreas del Big data, en donde se recoge información determinante para los análisis predictivos. Con base en ellos, se toman las decisiones necesarias e inteligentes dentro de las organizaciones. Bajo esta premisa, el Big data necesita de la Data Science para poder desenvolverse. Asimismo, sucede que para esta última disciplina, el Big data puede llegar a perder valor o no podría desarrollar el mismo que posee. 

En definitiva, puede entenderse que un profesional de la Data Science es capaz de convertirse en una carrera profesional con gran demanda y con alto nivel de desarrollo dentro de las organizaciones. Es así como es fundamental el ingreso a una Maestría en Data Science y ser parte de las nuevas generaciones formadas en este sector. 

Maestría en Data Science

  • Título: Maestría en Data Science (Título Académico Profesional expedido por el Centro Europeo de Postgrado – CEUPE). 60 ECTS.
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  • Título válido internacionalmente.
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