Introducción
Las estadísticas se remontan a mediados del siglo XVIII, mientras que la ciencia de datos es un concepto relativamente nuevo. El término ciencia de datos se creó en la década de 18 y está muy arraigado en las estadísticas, pero ahora ha evolucionado hacia la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, etc.
La ciencia de datos ha experimentado un crecimiento drástico debido al desarrollo exponencial de Internet. La industria de la ciencia de datos evoluciona constantemente a medida que más y más empresas buscan aumentar sus ventas y ganancias. Esto hace que sea gratificante y exigente para sus profesionales evolucionar constantemente y generar nuevas ideas y formas de recopilar, almacenar y analizar datos.
Debido a la alta demanda de científicos de datos, la demanda de estadísticos se ha reducido significativamente. Y si está buscando cambiar su carrera de estadístico a científico de datos, ha llegado al lugar correcto.
Espero que al final de este artículo, aprenda las similitudes y diferencias entre un científico de datos y un estadístico, qué habilidades adicionales se le requerirán para aprender como científico de datos y qué cursos podría tomar para convertirse en un científico de datos exitoso. científico.
En las verdaderas palabras de un "sabelotodo" el Sr. Sherlock Holmes: "Es un error capital teorizar antes de tener datos".
Recopilemos todos los datos antes de tomar los pasos necesarios para convertirse en un científico de datos.
Antes de profundizar más, veamos las diferencias y similitudes entre un estadístico y un científico de datos.
Índice del contenido
Similitudes entre un estadístico y un científico de datos
La gente suele decir que hay una gran diferencia entre un científico de datos y un estadístico, eso es cierto, pero también hay algunas similitudes entre los dos.
- Fuertes habilidades estadísticas: Tanto los científicos de datos como los estadísticos tienen un profundo conocimiento de los conceptos y métodos estadísticos. Usan una combinación de habilidades matemáticas, estadísticas y de software para identificar patrones, relaciones y tendencias en los datos.
- Competencia en programación: Tanto los científicos de datos como los estadísticos deben dominar lenguajes de programación como R, Python o SAS. Usan estos lenguajes para manipular y analizar datos.
- Experiencia en modelado de datos: Tanto los científicos de datos como los estadísticos tienen experiencia en el modelado de datos, lo que implica el desarrollo de modelos matemáticos para describir las relaciones entre las variables en un conjunto de datos.
- Atención al Detalle: Tanto los científicos de datos como los estadísticos requieren atención a los detalles en su trabajo, ya que deben asegurarse de que sus datos sean precisos y sus análisis sean apropiados.
- Habilidades para resolver problemas: Tanto los científicos de datos como los estadísticos deben poder resolver problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras para los desafíos relacionados con los datos.
- Técnica de extracción de datos: Tanto los científicos de datos como los estadísticos diseñan e implementan técnicas de extracción de datos para ubicar y obtener datos útiles y así compartir varias habilidades, incluida la capacidad de encontrar datos, emplear análisis, comprender tendencias y crear visualizaciones.
- mismo objetivo: Tanto los científicos de datos como los estadísticos trabajan en estrecha colaboración con los datos para comprender mejor el pasado y el presente y, basándose en ellos, hacen predicciones sobre el futuro que conducirían al éxito de una empresa.
Ahora que hemos echado un vistazo a las similitudes, veamos ahora las diferencias.
Diferencias entre un estadístico y un científico de datos
Ser un científico de datos y un estadístico es como comparar manzanas y naranjas. Entonces, vamos a compararlos.
| parámetros | Estadístico | Datos Científico |
| Tradicional vs. Moderno | La estadística, con sus teorías bien establecidas y sus raíces más tradicionales, tiene sus aplicaciones enraizadas en métodos de recopilación de datos a menor escala, como encuestas, sondeos, etc. | Data Science, con sus raíces más digitalizadas y globalizadas, recopila enormes cantidades de datos de varias fuentes, como el monitoreo de redes sociales, el seguimiento en línea, las recomendaciones, etc. |
| Uso de datos | Los estadísticos utilizan los datos recopilados para proporcionar información y explicaciones sobre un fenómeno específico. | Los científicos de datos utilizan los datos recopilados para predecir los resultados de un determinado fenómeno. |
| con que trabajan | Los estadísticos suelen trabajar con variables numéricas y variables categóricas, por lo que la información que se puede almacenar es pequeña. | Los científicos de datos trabajan con variables variadas como texto, voz, imagen, video, etc., que ocupan un espacio astronómico. |
| Consumo de tiempo | Los estadísticos cuentan con datos ordenados, por lo que suelen dedicar la mayor parte de su tiempo a construir modelos en lugar de limpiar datos. | Los científicos de datos reciben datos imperfectos y tienen que dedicar una cantidad considerable de tiempo a preprocesar y discutir los datos antes de introducirlos en el modelo. |
| Métodos y Herramientas | Los estadísticos usan métodos estadísticos como prueba de hipótesis, desviación, análisis inferencial, etc., para analizar e interpretar datos. | Los científicos de datos utilizan una variedad de herramientas y técnicas, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, análisis estadístico y visualización de datos, para analizar e interpretar datos. |
| fexibles | Los estadísticos prefieren trabajar para mejorar un modelo único y simple para que se ajuste mejor a los datos. | Los científicos de datos se centran en comparar varios métodos diferentes para crear el mejor modelo de aprendizaje automático. |
| Antecedentes Educativos | Los estadísticos suelen tener formación en matemáticas. | Los científicos de datos tienden a tener antecedentes en ingeniería. |
| Visión para los negocios | Los estadísticos pueden centrarse más en el análisis técnico. | Se espera que los científicos de datos tengan una visión empresarial. |
Solo para aclarar, puede haber ocasiones en las que un científico de datos necesite ayuda con ciertos conjuntos de datos de alguien con experiencia en estadísticas y, al mismo tiempo, un estadístico también puede necesitar la ayuda de un científico de datos cuando tiene una gran cantidad de datos. con muchas variables diferentes.
¡Tener una base sólida en conocimientos estadísticos siempre es un punto a favor!
Tipos de científicos de datos
Antes de comenzar su carrera, conozcamos todos los tipos de científicos de datos que existen.
La ciencia de datos ha invadido casi todos los dominios de la vida, desde la industria del comercio electrónico hasta la industria manufacturera y la industria de la salud. Con la creciente popularidad de la ciencia de datos, también han surgido roles de trabajo adecuados para los diversos dominios, como científico actuarial, analista de negocios, ingeniero de datos, experto en minería de datos, analista de calidad de datos, experto en computación en la nube, analista de programación de software y muchos más.
Para un científico de datos, su carrera se vería así:
Habilidades adicionales requeridas para convertirse en un científico de datos
Además de sus habilidades estadísticas, para convertirse en un científico de datos exitoso, necesitaría tener las siguientes habilidades:
- Habilidades en programación: uno debe saber Python, R, y Lenguajes de programación SQL para tener un mejor dominio, ya que estos son los lenguajes de programación más populares y mejor utilizados para la ciencia de datos.
- Conocimiento del negocio: Una buena comprensión de la estrategia comercial será una parte integral del trabajo para convertirse en un Científico de datos experto.
- Computación en la nube (Cloud Computing): A diferencia de cómo los estadísticos están acostumbrados a almacenar sus datos en su computadora, como científico de datos, necesitaría almacenar sus datos en la nube. Por lo tanto, comprender los principios básicos de cómo funciona puede ser una habilidad útil para los científicos de datos.
- Pensamiento innovador: Como científico de datos, debe estar abierto a nuevas formas de pensar, ya que puede generar nuevos conocimientos.
Cursos a tomar para convertirse en un científico de datos
Para obtener una ventaja sobre otros científicos de datos, uno debe considerar realizar los siguientes cursos:
- Ofertas IIT Madrás CCE Certificación avanzada de ciencia de datos durante 7 meses a Rs 5,500/- por mes, donde una persona aprenderá a dominar todas las habilidades necesarias requeridas, como Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia artificial , etc.
- Introducción a AI y ML por Analytics Vidhya
- IIM Kozhikode también ofrece Curso de Certificación en Ciencia de Datos por Rs 71,750 durante el período de 12 semanas para profesionales de cualquier dominio que buscan avanzar en sus carreras.
- Analytics Vidhya también ofrece Programa AI y ML Blackbelt Plus, donde obtiene tutoría uno a uno, aprende habilidades a nivel de la industria, más de 50 proyectos del mundo real, preparación de entrevistas dedicadas y apoyo de colocación a solo Rs 64,999 / -
- IBM también ofrece un curso de Certificado de profesión de ciencia de datos para impulsar su carrera. Es un curso gratuito de 5 meses donde puedes aprender Python, SQL, habilidades de ciencia de datos, etc.
- La Universidad de Harvard, con su programa de certificación de ciencia de datos de Harvard, le enseñará los fundamentos de la ciencia de datos y los conceptos estadísticos y aprenderá a implementar algoritmos de aprendizaje automático. Es un programa a su propio ritmo a $ 792.8
- Analytics Vidhya también ofrece una Bootcamp inmersivo de ciencia de datos, que es un programa de capacitación con garantía de empleo que lo ayuda a conseguir el trabajo de sus sueños con las mejores empresas a Rs 59,999/- durante 8 meses. Uno podría aprender más de 12 herramientas de ciencia de datos, practicar más de 30 entrevistas simuladas y más de 20 proyectos de la industria.
- La Universidad de Michigan te enseña cómo estudiar el lenguaje de programación Python para estudiar Data Science durante un período de 32 semanas.
¿Por qué las empresas contratan más científicos de datos y no estadísticos?
Ahora, antes de considerar cambiar su carrera, uno debe esperar saber por qué las empresas están contratando trabajos de científicos de datos en comparación con los estadísticos. Bueno, la respuesta es bastante simple.
- En el mundo altamente computarizado donde todos están constantemente en sus teléfonos y computadoras portátiles, los científicos de datos recopilan grandes cantidades de datos y, con eso, necesitarían las habilidades necesarias para administrar esos datos, y como leímos anteriormente, los estadísticos trabajan con cantidades más pequeñas de datos. datos y no necesariamente tienen las habilidades informáticas requeridas.
- Los científicos de datos también deben tener conocimientos estadísticos y, por lo tanto, las empresas ven esto como una oferta dos en uno.
- Es un consenso común que los científicos de datos tienden a ser mejores programadores que estadísticos y, por lo tanto, los hace más eficaces para la mayoría de las organizaciones, donde los datos están desorganizados y desordenados.
- Los científicos de datos tienen un conocimiento profundo del negocio, lo que los convierte en una propiedad de moda en el mundo actual.
- Los científicos de datos, para compartir sus hallazgos con los gerentes comerciales, las partes interesadas, etc., deben tener fuertes habilidades de comunicación.
- Los científicos de datos pueden comprender a sus clientes a un nivel muy granular, lo que ayuda a la empresa a crear políticas que se adapten mejor a la experiencia del cliente, lo que conduce a un aumento de las ventas y las ganancias.
Los puntos anteriores se pueden simplificar en esta frase:
Conclusión
La ciencia de datos ha experimentado un crecimiento drástico en el mundo actual y no parece detenerse pronto. Da el salto y obtén la oportunidad de aprender y crecer.
Aquí hay algunos más recomendaciones podrías añadir a tu cesta-
- Aproveche los recursos en línea: muchos recursos están disponibles en línea, como blogs, videos de YouTube, libros electrónicos, audiolibros, etc., que se pueden aprovechar para mejorar sus habilidades como científico de datos.
- Vive en la comunidad de ciencia de datos: nada es mejor que aprender de otros que ya están en la industria, puede ser beneficioso para tu carrera y ayudarte a ampliar tus horizontes.
- Redes y conferencias: obtener conocimiento en línea es tan importante como hacer conexiones y asistir a conferencias y eventos que se llevan a cabo todo el tiempo para aprender cosas nuevas y construir conexiones profesionales.
- Encuentre un mentor: tener una persona con el conocimiento y la experiencia para ser un científico de datos puede ser de gran ayuda.
Espero que con este artículo, hayas aprendido:
- Las similitudes y diferencias entre un Estadístico y un Científico de Datos.
- Habilidades y cursos adicionales que necesitaría para convertirse en un científico de datos exitoso.
- Toma tu decisión de cambiar de carrera.
Relacionado:
- Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
- Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/how-can-a-statistician-become-a-data-scientist/
