Big Data Vs Data Science Vs Data Analytics | Data Science vs Machine Learning | Intellipaat

Summary

El video explica las diferencias clave entre ciencia de datos, big data y análisis de datos, aclarando cómo se utilizan estas disciplinas en el mundo actual. Destaca la importancia de cada una, desde la recopilación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos en Big Data, hasta el análisis predictivo y el aprendizaje automático en Ciencia de Datos. También explora las aplicaciones de estas áreas en sectores como comercio minorista, telecomunicaciones y atención médica, y detalla los roles, habilidades y perspectivas salariales de los profesionales en cada campo, con ejemplos específicos de empresas como Amazon.

Takeaways

• 😀 Los datos están creciendo rápidamente, lo que hace esencial comprender conceptos básicos como ciencia de datos, big data y análisis de datos.
• 😀 Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos (estructurados, semi estructurados y no estructurados) generados en terabytes, que no pueden procesarse con tecnologías tradicionales.
• 😀 Big Data permite almacenar y analizar grandes volúmenes de datos a gran velocidad, utilizando herramientas como Hadoop, MapReduce, Spark y bases de datos NoSQL.
• 😀 La ciencia de datos trabaja sobre big data para extraer información valiosa mediante técnicas de predicción, análisis de sentimientos y machine learning.
• 😀 La ciencia de datos es un campo que combina matemáticas, estadísticas, programación e inteligencia artificial para obtener insights de los datos.
• 😀 El análisis de datos es un nivel básico de la ciencia de datos, enfocado en descubrir patrones a partir de datos históricos y prever oportunidades futuras.
• 😀 Las aplicaciones de Big Data incluyen la mejora de la experiencia del cliente en retail, telecomunicaciones, servicios financieros y mucho más.
• 😀 La ciencia de datos se utiliza en sistemas de recomendación, búsquedas en internet y marketing digital, mejorando la personalización y la efectividad.
• 😀 En la salud, el análisis de datos ayuda a optimizar el tratamiento y reducir costos, mientras que en la industria del gaming, se utiliza para mejorar la experiencia del usuario.
• 😀 Los profesionales en Big Data, Ciencia de Datos y Análisis de Datos deben tener habilidades en matemáticas, estadísticas, programación, y una comprensión profunda de los negocios.
• 😀 Los salarios de los profesionales varían según el área: la ciencia de datos lidera con $122,000 anuales, seguida por Big Data Specialist con $115,000 y Data Analysts con $92,000 anuales.

Q & A

¿Qué es Big Data?

Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, generados a través de canales digitales como móviles, internet y redes sociales. Estos datos no pueden ser procesados por aplicaciones tradicionales y requieren herramientas específicas para su almacenamiento y análisis.

¿Cómo se diferencia Big Data de las tecnologías tradicionales?

A diferencia de las tecnologías tradicionales como los sistemas de bases de datos relacionales (RDBMS), Big Data puede procesar grandes volúmenes de datos a una velocidad mucho mayor, lo que permite almacenar y analizar información de manera más eficiente utilizando herramientas especializadas como Hadoop y Spark.

¿Cuáles son las aplicaciones de Big Data en la industria retail?

En el sector retail, Big Data se utiliza para entender mejor a los clientes, analizando datos de transacciones, programas de lealtad y redes sociales para ofrecer experiencias personalizadas y mantenerse competitivo en el mercado.

¿En qué se especializan los Data Scientists?

Los Data Scientists utilizan técnicas avanzadas de análisis de datos, estadísticas y programación para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, a menudo no estructurados. Ellos aplican análisis predictivos, aprendizaje automático y análisis de sentimientos para generar perspectivas que guían la toma de decisiones en las empresas.

¿Qué diferencia hay entre Data Science y Data Analytics?

La principal diferencia radica en el enfoque y el alcance. Data Science abarca un conjunto más amplio de técnicas, incluidas las estadísticas, el aprendizaje automático y el análisis predictivo, mientras que Data Analytics se centra más en el análisis de datos históricos para descubrir patrones y tendencias, con un enfoque más técnico y específico.

¿Qué habilidades son necesarias para trabajar como Data Scientist?

Un Data Scientist necesita tener una sólida base en matemáticas, estadísticas, programación (especialmente en lenguajes como Python o R), y el uso de herramientas como Hadoop y SQL. También deben ser capaces de trabajar con datos no estructurados y tener una comprensión clara de los objetivos comerciales para hacer predicciones precisas.

¿Cómo ayuda Data Analytics en el sector salud?

En el sector salud, Data Analytics se utiliza para reducir los costos y optimizar los tratamientos. A través del análisis de datos de máquinas e instrumentos médicos, se pueden rastrear y mejorar la eficiencia de los tratamientos para los pacientes, lo que resulta en un uso más efectivo de los recursos.

¿Qué papel desempeñan los Data Analysts en Amazon?

En Amazon, los Data Analysts son responsables de la gestión de la cadena de suministro, el análisis de datos de inventarios, el optimización de precios de entrega, y la mejora de la experiencia del usuario mediante el análisis de cómo los productos se buscan y se ordenan en el sitio web. También se encargan de identificar fraudes y gestionar la relación con los clientes.

¿Qué tecnologías utiliza un Big Data Specialist?

Un Big Data Specialist maneja herramientas como Hadoop, Spark, MapReduce, y bases de datos NoSQL como HBase, Cassandra y MongoDB. Estas herramientas les permiten almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

¿Cuál es el salario promedio de un Data Scientist?

El salario promedio de un Data Scientist es de aproximadamente 122,000 dólares al año, lo que refleja la alta demanda de profesionales calificados en este campo debido a su capacidad para generar insights estratégicos valiosos para las empresas.