Ciencia de datos: la ciencia de datos es el estudio de los datos. Implica desarrollar métodos de registro, almacenamiento y análisis de datos para extraer información útil. El objetivo de la ciencia de datos es obtener conocimiento de cualquier tipo de datos, tanto estructurados como no estructurados. La ciencia de datos es un término para un conjunto de campos que se centran en extraer grandes conjuntos de datos y descubrir tendencias, métodos, nuevos conocimientos y procesos. Funciona en cualquier tamaño de datos. Algunas de las aplicaciones de la ciencia de datos son el comercio electrónico, la fabricación, la banca, la atención médica, el transporte, las finanzas, etc. La ciencia de datos es un «concepto para el análisis de datos, el aprendizaje automático y unifica las estadísticas» para comprender fenómenos reales con datos. .
Visualización de datos: la visualización de datos es la representación gráfica de información y datos en un formato pictórico o gráfico (Ejemplo: tablas, gráficos y mapas). Las herramientas de visualización de datos brindan una forma accesible de ver y comprender tendencias, patrones en los datos y valores atípicos. Las herramientas y tecnologías de visualización de datos son esenciales para analizar cantidades masivas de información y tomar decisiones basadas en datos. El concepto de utilizar imágenes para comprender los datos se ha utilizado durante siglos. Los tipos generales de visualizaciones de datos son gráficos, tablas, gráficos, mapas y paneles.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Data Science y Data Visualization:
| Residencia en | Ciencia de los datos | Visualización de datos |
|---|---|---|
| Definición | La ciencia de datos es el estudio de los datos. Implica desarrollar métodos de registro, almacenamiento y análisis de datos para extraer información útil. | La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos en un formato pictórico o gráfico (Ejemplo: tablas, gráficos y mapas). |
| Proceso | Limpieza de datos, modelado, medición, recolección de datos, minería de datos, recolección de datos. | Represéntalo en cualquier forma de cuadro o gráfico. |
| Concepto | Información sobre los datos. Explicación de los datos. predicciones |
Representación de los datos. |
| Solicitud | predicciones Predicciones como el próximo modelo de lanzamiento de I-Phone o los próximos ganadores de la Copa del Mundo. |
Métricas de la organización, indicadores clave de rendimiento |
| Instrumentos | Phyton, R, Matlab | Tableau, SAS, Power BI, d3 js |
| ¿Quién hace esto? | Científicos de datos, matemáticos, analistas de datos | Científicos de datos, UI/UX |
| Significado | Muchas organizaciones dependen de la ciencia de datos para la toma de decisiones. | Ayuda a los científicos de datos a comprender la fuente y cómo resolver el problema. |
| Habilidades | Estadísticas, algoritmos | Análisis de datos y técnicas de trazado. |
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Artículo escrito por simranssonu19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA