Para definir qué es Data Science hay que tener en cuenta su significado que es ciencia de datos. Se trata de un sistema que sirve para estudiar grandes cantidades de datos. El objetivo de ese estudio es extraer la información, analizarla minuciosamente y tomar decisiones con base en las conclusiones que se obtienen.
¿Para qué sirve el Data Science?: La ciencia detrás de grandes conjuntos de datos
El uso del Data Science se centra en recopilar y en procesar todos los datos que recoge una empresa y usarlos posteriormente para identificar patrones y tendencias. Hoy en día muchas empresas han detectado que organizar y analizar los datos de los que disponen las convierte en entidades competitivas en el ejercicio de su actividad.
Actualmente, las entidades recopilan información sobre los patrones de actuación que tienen sus clientes. Para obtener esos datos emplean el contacto que existe entre el cliente y la entidad a través de las plataformas de comunicación que tienen las propias empresas. Por lo general, la información que recopilan las compañías sobre sus clientes se centra en aspectos como de dónde proceden o el tiempo que están navegando por sus páginas webs. El Data Science interviene en el trazado de la estrategia de comunicación de la empresa y en la creación de las páginas webs y aplicaciones de la propia entidad.
Data Analyst vs. Data Science: ¿En qué se diferencian?
El Data Analyst y el Data Science son dos disciplinas que realizan una labor similar, pero que tienen una clara diferencia. El aspecto que más destaca al distinguir entre ambas es que el Data Science se emplea con el objetivo de plantear preguntas que puedan afectar a una entidad de cara al futuro y transforma los datos en información útil, mientras que el Data Analyst busca soluciones para resolver esos problemas.
