La ciencia de datos y la analítica de datos son campos estrechamente relacionados que implican trabajar con información para detectar patrones, responder preguntas y respaldar la toma de decisiones. Como las titulaciones en estas áreas pueden tener nombres parecidos y asignaturas que se solapan, a los estudiantes puede resultarles difícil entender en qué se diferencian.

Una titulación en analítica de datos suele centrarse en examinar datos, detectar tendencias, elaborar informes y visualizaciones y utilizar la información para respaldar las decisiones empresariales u organizativas. Una titulación en ciencia de datos puede abarcar estas áreas, pero pone un mayor énfasis en la programación, la modelización estadística, el aprendizaje automático y los métodos computacionales.

La distinción no es idéntica en todas las universidades. Los requisitos de las asignaturas, los nombres de los programas y la preparación profesional pueden variar, por lo que los estudiantes que comparan titulaciones deben examinar el plan de estudios real en lugar de fiarse únicamente del nombre del programa.

Las titulaciones en analítica de datos

Los programas de analítica de datos suelen enseñar a los estudiantes a recopilar, organizar, analizar y comunicar información.

Entre las materias habituales pueden figurar:

  • Estadística
  • Análisis de datos
  • SQL y bases de datos
  • Visualización de datos
  • Inteligencia de negocio
  • Análisis con hojas de cálculo
  • Analítica predictiva
  • Elaboración de informes

Muchos programas también vinculan los métodos analíticos con aplicaciones empresariales. Los estudiantes pueden trabajar con conjuntos de datos relacionados con ventas, marketing, finanzas, operaciones o comportamiento de los clientes.

El objetivo suele ser ayudar a los estudiantes a comprender los datos existentes y utilizarlos para responder a preguntas prácticas. Por ejemplo, un analista podría examinar el rendimiento de las ventas, detectar cambios en el comportamiento de los clientes o evaluar los resultados de una campaña de marketing.

El plan de estudios de analítica de negocio de la University of Michigan-Dearborn incluye estadística, visualización de datos, programación, aprendizaje automático, previsión y otras materias analíticas, lo que ilustra cómo los programas de analítica pueden combinar asignaturas técnicas y asignaturas orientadas a la empresa.

Las titulaciones en ciencia de datos

Los programas de ciencia de datos suelen combinar estadística, matemáticas, programación y métodos computacionales.

Los estudiantes pueden estudiar:

  • Modelización estadística
  • Programación
  • Aprendizaje automático
  • Minería de datos
  • Bases de datos
  • Algoritmos
  • Visualización de datos
  • Modelización predictiva

La ciencia de datos puede implicar no solo el análisis de la información existente, sino también el desarrollo de modelos que identifiquen patrones o generen predicciones.

La U.S. Bureau of Labor Statistics afirma que "los científicos de datos utilizan herramientas y técnicas analíticas para extraer conclusiones relevantes de los datos" y que, por lo general, necesitan al menos un título de grado en matemáticas, estadística, informática o un campo afín.

La cantidad de matemáticas e informática que incluye un programa de ciencia de datos varía según la institución.

Diferencias clave en las asignaturas

Una de las formas más claras de comparar las titulaciones es examinar sus asignaturas.

Los programas de analítica de datos pueden poner un mayor énfasis en el análisis de conjuntos de datos existentes, la elaboración de informes, la visualización, la inteligencia de negocio y la aplicación de métodos analíticos a cuestiones organizativas.

Los programas de ciencia de datos pueden poner un mayor énfasis en la programación, el aprendizaje automático, la modelización estadística, los algoritmos y el análisis computacional.

Existe un solapamiento considerable. Ambos programas pueden incluir estadística, programación, bases de datos, visualización y analítica predictiva.

Por ello, los estudiantes deben comparar las asignaturas obligatorias en lugar de suponer que todas las titulaciones de analítica de datos o de ciencia de datos siguen la misma estructura.

Matemáticas y estadística

Ambos campos pueden exigir competencias cuantitativas, pero el nivel de formación matemática y estadística puede ser distinto.

Los programas de analítica pueden presentar la estadística principalmente como una herramienta para comprender e interpretar los datos empresariales. Los estudiantes pueden aprender estadística descriptiva, probabilidad, regresión y otros métodos.

Los programas de ciencia de datos pueden profundizar más en la modelización estadística y en los conceptos matemáticos que sustentan el aprendizaje automático y los métodos computacionales.

Los estudiantes que prefieran un enfoque más matemático pueden revisar los requisitos previos y las asignaturas de matemáticas obligatorias al comparar programas.

Programación y competencias técnicas

La programación es otro ámbito en el que los programas pueden diferir.

Los programas de analítica de datos pueden introducir SQL y lenguajes de programación como Python o R, sobre todo cuando el programa incluye analítica avanzada.

Los programas de ciencia de datos suelen poner un mayor énfasis en la programación, ya que los estudiantes pueden necesitar construir modelos, procesar grandes conjuntos de datos, implementar algoritmos y trabajar con técnicas de aprendizaje automático.

Por tanto, la cantidad de programación exigida debe ser un factor importante para los estudiantes que comparan ambos campos.

Aprendizaje automático y modelización predictiva

El aprendizaje automático suele asociarse a la ciencia de datos, aunque también puede aparecer en los programas de analítica avanzada.

Los programas de ciencia de datos pueden abordar los algoritmos de aprendizaje automático con mayor profundidad, incluido el modo en que se desarrollan, evalúan y mejoran los modelos.

Los programas de analítica pueden utilizar las técnicas predictivas de forma más directa para aplicaciones empresariales como la previsión de la demanda, la identificación de segmentos de clientes o la estimación de resultados empresariales.

La distinción depende del plan de estudios concreto, por lo que los estudiantes deben revisar las asignaturas de aprendizaje automático y analítica predictiva que ofrece cada institución.

Posibles trayectorias profesionales

Ambas titulaciones pueden preparar a los estudiantes para puestos relacionados con los datos, pero las trayectorias profesionales pueden diferir en función del programa y de las competencias técnicas del estudiante.

Entre las posibles áreas para los titulados en analítica de datos pueden figurar:

  • Análisis de datos
  • Análisis de negocio
  • Inteligencia de negocio
  • Análisis de operaciones
  • Investigación de mercados
  • Elaboración de informes y visualización

Entre las posibles áreas para los titulados en ciencia de datos pueden figurar:

  • Ciencia de datos
  • Aprendizaje automático
  • Análisis estadístico
  • Trabajos relacionados con la ingeniería de datos
  • Análisis cuantitativo
  • Modelización predictiva

Estas categorías no son absolutas. Los titulados pueden pasar de un puesto a otro relacionado en función de su formación, su experiencia y sus capacidades técnicas.

La Bureau of Labor Statistics prevé que el empleo de científicos de datos crezca un 35 % entre 2025 y 2035, con unas 24.800 vacantes previstas de media cada año. Esta proyección se refiere específicamente a la ocupación de científico de datos, no a todos los puestos asociados a las titulaciones en analítica de datos o ciencia de datos.

Comparación entre las titulaciones en ciencia de datos y en analítica de datos

Los estudiantes pueden tener en cuenta varios factores al comparar ambas:

Plan de estudios: revisar las asignaturas obligatorias en lugar de fiarse del nombre de la titulación.

Matemáticas: comprobar cuánta probabilidad, estadística, cálculo, álgebra lineal u otras asignaturas cuantitativas se exigen.

Programación: determinar si los estudiantes aprenden SQL, Python, R u otras tecnologías de programación.

Aprendizaje automático: comprobar si el aprendizaje automático es introductorio o un componente principal del programa.

Orientación empresarial: los programas de analítica pueden ofrecer más asignaturas vinculadas directamente a las funciones empresariales, aunque esto varía según la institución.

Objetivos profesionales: tener en cuenta los tipos de puestos para los que el programa pretende preparar a los estudiantes.

Experiencia práctica: buscar prácticas, proyectos, casos prácticos y proyectos finales que permitan a los estudiantes trabajar con conjuntos de datos reales.

¿Qué titulación se ajusta a cada tipo de interés?

Un estudiante interesado principalmente en los informes empresariales, los paneles, el análisis del rendimiento y el apoyo a la toma de decisiones puede encontrar que un plan de estudios centrado en la analítica se ajusta mejor a esos intereses.

Un estudiante interesado en la programación, el aprendizaje automático, la modelización estadística y los métodos computacionales quizá prefiera estudiar con más detenimiento los programas de ciencia de datos.

Se trata de distinciones generales, no de reglas fijas. Un programa de analítica con un enfoque técnico puede incluir una cantidad considerable de programación y aprendizaje automático, mientras que un programa de ciencia de datos orientado a la empresa puede incluir un número importante de asignaturas de gestión y administración de empresas.

Por ello, comparar los requisitos reales de las asignaturas resulta más útil que elegir basándose únicamente en el nombre de la titulación.

Reflexiones finales

Las titulaciones en ciencia de datos y en analítica de datos comparten muchas materias, pero su enfoque puede diferir. Los programas de analítica de datos suelen centrarse en analizar la información y comunicar las conclusiones con fines empresariales u organizativos, mientras que los programas de ciencia de datos pueden poner un mayor énfasis en la programación, la modelización estadística, el aprendizaje automático y los métodos computacionales.

Ninguna de las dos titulaciones sigue un plan de estudios universal. Las universidades utilizan distintas estructuras de programa, requisitos de asignaturas y especializaciones, lo que significa que los estudiantes deben examinar los detalles de cada programa antes de presentar su solicitud.

Revisar las asignaturas, los requisitos técnicos, las matemáticas, la programación, los proyectos prácticos y las posibles trayectorias profesionales puede ayudar a los estudiantes a comprender lo que ofrece cada titulación y a determinar qué orientación formativa se ajusta a sus intereses.

Referencias