Diferencia entre ciencia de datos e investigación de operaciones

1. Ciencia de datos:

Es un conjunto de metodologías de tomar miles de formas de datos que están disponibles para nosotros hoy y usarlos para sacar conclusiones significativas. Los datos se recopilan a nuestro alrededor, cada me gusta, clic, correo electrónico, pase de tarjeta de crédito o tweet es una nueva pieza de datos que puede describir mejor el presente o predecir mejor el futuro.

En ciencia de datos, generalmente tenemos cuatro pasos para completar cualquier proyecto:

Recopilación de datos :

Primero, recopilamos datos a través de diferentes formas, como encuestas, publicaciones en redes sociales con etiquetas geográficas, resultados de tráfico web, transacciones financieras, etc. Una vez recopilados, los almacenamos de manera segura y accesible.

Predicción de datos:

Ahora, los datos están sin procesar, por lo que el siguiente paso es prepararlos, lo que incluye limpiarlos, por ejemplo, encontrar valores faltantes o duplicados, o convertir los datos en una forma más organizada.

Exploración y visualización:

Luego, exploramos y visualizamos los datos, esto podría implicar la creación de un panel, el seguimiento de cómo cambian los datos con el tiempo o la realización de comparaciones entre dos conjuntos de datos.

Experimentación y predicción:

Finalmente, realizamos experimentos y predicciones sobre los datos, por ejemplo, para encontrar qué página web requiere más clientes.

2. Investigación de operaciones :

La investigación operativa es un enfoque científico que se ocupa de la aplicación de métodos analíticos avanzados para ayudar a tomar mejores decisiones o conclusiones. Utilizando técnicas de las ciencias matemáticas como el análisis estadístico, la optimización matemática, el modelado matemático, la investigación operativa llega a la solución de problemas complejos de toma de decisiones. Normalmente lo llevan a cabo equipos de científicos e ingenieros provenientes de una variedad de disciplinas. La investigación de operaciones no es una ciencia en sí misma, sino más bien la aplicación de la ciencia a la solución de problemas gerenciales y administrativos.

Diferencia entre ciencia de datos e investigación operativa:

Sno.	Ciencia de los datos	La investigación de operaciones
1.	Data Science utiliza datos para obtener información a partir de los datos.	La Investigación Operativa es un método analítico de resolución de problemas y toma de decisiones útil para la gestión empresarial.
2.	Los datos involucrados aquí pueden ser no estructurados o semiestructurados.	Los datos involucrados aquí están mayormente estructurados.
3.	La programación y la codificación están involucradas.	No hay codificación involucrada aquí.
4.	Estudia patrones en los datos para predecir posibilidades futuras.	El objetivo es encontrar la mejor solución posible a una pregunta.
5.	Comúnmente utilizado en el comercio electrónico, las finanzas y el sector de estudios.	Uso en programación y gestión del tiempo, gestión de inventario, gestión de riesgos, etc.
6.	La ciencia de datos avanzada implica la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático.	Implica la aplicación de Optimización, Simulación, Probabilidad y Estadística que también son sus características.

Conclusión :

Estos términos pueden sonar similares entre sí, pero ambos tienen un trabajo diferente. Dado que ambos términos requieren datos y funcionan con datos, las personas se confundieron entre los dos. La investigación operativa es un enfoque científico para resolver problemas usando ciencias matemáticas, mientras que la ciencia de datos se usa para visualizar el presente y predecir el futuro usando datos.