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Aprende todo lo que necesitas saber de los principales programas de recopilación de datos: Big Data y Data Science

La constante evolución y transformación digital ha supuesto muchos cambios sustanciales en las actividades del hombre y en cada entorno de la vida de las personas,  tanto en el personal, como en el ámbito profesional de cada uno. Los datos, la tecnología y el correcto uso de la información son de gran importancia para cualquier clase de actividad, es por eso que surgen conceptos para la recopilación de estos factores. En esta oportunidad queremos hablar sobre ellos y explicar la diferencia entre Big Data y Data Science.

diferencia entre big data y data science

Ambos términos están asociados al manejo de un gran volumen de datos que no dejarán de multiplicarse en ningún momento de cada día. Estas herramientas ayudan a transformar toda esa gran cantidad de información en valor corporativo o, en otras palabras, en datos que favorezcan la toma de decisiones dentro de las empresas.

Big Data y Data Science emergieron para poder transformar y dotar de sentido al panorama digital y tecnológico contemporáneo.

¿Qué es el Big Data?

Pero antes de hablar de la principal diferencia entre Big Data y Data Science, debemos estudiarlos por separado.

El Big Data es un término en desarrollo que describe a una gran cantidad de datos que pueden ser estructurados, no estructurados y semiestructurados y cuyo potencial está fundamentado en el papel que desarrollan en proyectos de aprendizaje automático o de análisis avanzado. Para entenderlos mejor podríamos señalar que se manejan de esta forma:

  • Datos no estructurados: redes sociales, correos, tweets, imágenes digitales, datos móviles, páginas web, archivos de audio o video, etc.
  • Datos semiestructurados: archivos de registro de sistema, archivos de texto, archivos XML, etc.
  • Datos Estructurados: bases de datos, datos de transacciones y otro tipo de formato que existan.

Estos datos masivos se caracterizan por volumen (la gran cantidad de datos), variedad (por los muchos tipos de datos que hay) y velocidad (la presteza con la que deben ser procesados). A pesar de esto, con el paso del tiempo se agregaron otras características para poder evaluarlos y utilizarlos, los cuales son la veracidad, el valor y la variabilidad.

diferencia entre big data o data science

¿Y el Data Science, qué es?

Para entender la diferencia entre Big Data y Data Science tenemos que conocer más sobre este último, que surge como un método de procesamiento de grandes datos lejos de métodos de análisis tradicionales.

El Data Science es un estudio detallado del flujo de información a partir de datos presentes en el repositorio de una organización, permite el aplicar técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados que dan la oportunidad de extraer información valiosa para las empresas.

Surge para obtener información significativa a partir de datos sin procesar y no estructurados que se analizan a través de habilidades analíticas, de programación y de negocios. Para ello reúne muchas de las habilidades que impulsan a cualquier compañía, como perfiles concretos que ayuden a reducir costes, entrar en nuevos mercados, aumentar la efectividad de campaña y el lanzamiento de productos nuevos, lo que la convierte en una ciencia que juega un papel clave en el éxito de cualquier clase de organización actual.

Cursos de Big Data

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Diferencia entre Big Data y Data Science

Obviamente, hay diferencia entre Big Data y Data Science, las cuales veremos a continuación:

  • Los macrodatos de Big Data se distinguen por variedad, volumen y velocidad, en cambio el Data Science proporciona métodos o técnicas para analizarlos.
  • La inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento mientras que la ciencia de ellos utiliza enfoques variados, además de razonamiento deductivo e inductivo.
  • El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos; por otro lado, el Data Science utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar y obtener predicciones. De esa forma, la Ciencia de Datos no deberá confundirse con el análisis de los Macrodato
  • Big Data está más relacionado con la tecnología, la computación distribuida y herramientas y software de análisis, el Data Science se enfoca en estrategias para decisiones, diseminación de datos, estadística, etc.

De cualquier manera, ambos tipos de profesionales son muy demandados en el mercado contemporáneo, lo que supone una excelente oportunidad para poder formarte con el Máster de Data Science de Euroinnova, con el que podrás aprender mucho más acerca del tema y serás un especialista en el análisis de datos para trazar mejor tu camino profesional y así construirte un mejor futuro. No pierdas esta gran oportunidad de ser un experto del área con Euroinnova.

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Opiniones de diferencia entre big data y data science

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Comentarios:

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