Las carreras en data science y computer science tienen un gran potencial de ingresos e inmensas oportunidades de crecimiento profesional. Sin embargo, estos trabajos tienen diferentes requisitos.
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre el data science y computer science, y qué carrera es mejor?
En este blog, veremos las diferencias entre las carreras de data science y computer science, incluidas las descripciones de cada campo, información sobre salarios, trabajos potenciales y cuál es el adecuado para ti.
También aprenderás sobre las diferentes habilidades que necesitarás y cómo puedes tomar un curso de introducción a la programación o un bootcamp de data science a través de Coding Dojo para adquirir estas habilidades.
Si tienes curiosidad acerca de tus opciones de carrera en estos campos y deseas saber más sobre lo que necesitarás estudiar, sigue leyendo.
¿Qué es el Data Science?
El data science es un campo de estudio que revisa grandes cantidades de datos utilizando herramientas y técnicas para descubrir patrones, interpretarlos y usar esa información para tomar decisiones comerciales.
Muchas oportunidades laborales esperan a los científicos de datos porque el data science es una herramienta fundamental que se utiliza en una amplia gama de industrias en la actualidad.
A lo largo de los años, esta área ha ganado popularidad a medida que las personas han comenzado a comprenderla e implementarla por completo. Ahora, las empresas utilizan técnicas de data science para aumentar sus ganancias.
Se ha proyectado que las oportunidades para los científicos de datos crezcan un 36% entre 2021 y 2031, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones tecnológicas.
¿Qué es el Computer Science?
El Computer Science o informática es el campo de estudio que abarca hechos sobre computadoras y sistemas computacionales.
Este campo incluye una amplia gama de temas, que incluyen inteligencia artificial, ciberseguridad, gráficos, lenguajes de programación, ingeniería de software y teoría de la computación.
Data Science vs Computer Science: Habilidades Requeridas
Hay algunas habilidades comunes y cierta superposición en el software utilizado por estas dos profesiones diferentes. Una habilidad utilizada en ambas carreras es la visualización de datos, que te permite compartir tus resultados con los stakeholders no técnicos de tu empresa de una manera fácilmente comprensible.
Sin embargo, estas dos carreras también requieren diferentes conjuntos de habilidades y el uso de diferentes herramientas de software.
Entonces, ¿qué necesitas aprender?
Habilidades requeridas de un científico de datos
- Lenguajes de programación como Python, SQL y Scala
- Habilidades matemáticas introductorias que incluyen cálculo, álgebra lineal y estadística
- Herramientas de visualización y análisis de datos, incluidos Tableau y Power BI
- Herramientas de web scraping como Scrapy o BeautifulSoup
- Comprensión del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Habilidades requeridas de un científico informático
- Habilidades de programación, incluidos los lenguajes de programación Python, Java y C.
- Data Science y visualización
- Habilidades matemáticas introductorias incluyendo álgebra y cálculo.
- Habilidades de redacción técnica.
- Habilidades de marketing digital, incluida la optimización de motores de búsqueda (SEO) y el marketing por correo electrónico
Data Science vs Computer Science: roles y responsabilidades
Las personas que tienen talento para el pensamiento lógico y que pasaron por los cursos de matemáticas podrían preguntarse cuál de estas dos carreras deberían elegir. Después de todo, el data science y el computer science parecen incluir responsabilidades similares y requieren conjuntos de habilidades relacionadas.
Entonces, ¿qué es un científico de datos y qué es un científico informático? En realidad, es en los roles y responsabilidades donde vemos cómo estas dos carreras realmente difieren.
Si bien comparten algunas herramientas de software y conjuntos de habilidades comunes, los roles de un científico de datos y un científico informático varían en lo que respecta al trabajo real del día a día que realizan.
Si bien a veces emplean la ciencia de datos en su trabajo, un científico informático no necesita ser un experto en datos. Por otro lado, un científico de datos vive y respira datos: qué significan, qué patrones surgen y cómo la historia que cuentan los datos se puede utilizar para hacer crecer un negocio.
Entonces, ¿cuáles son exactamente las diferencias entre los roles de un científico de datos y un científico informático?
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos utiliza complejos algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos.
Capturan datos, los procesan, los analizan y luego informan sobre los datos a las partes interesadas de su empresa.
Funciones y responsabilidades del científico de datos
- Adquisición y entrada de datos, recepción de señales, extracción de datos
- Almacenamiento, limpieza y preparación de datos
- Procesamiento de datos: minería, modelado y resumen
- Análisis: minería de texto, análisis predictivo, regresión
- Informes de datos: visualización
¿Qué hace un científico informático?
Un científico informático se ocupa principalmente del software y los sistemas: su teoría, diseño, desarrollo y aplicación.
Roles y responsabilidades del científico informático
- Creación/revisión de algoritmos informáticos
- Evaluación de nuevos sistemas informáticos.
- Escribir nuevos lenguajes de programación o código.
- Diseño de modelos para resolver problemas informáticos.
- Creación de un diseño web fácil de usar
Data Science vs Computer Science: tipos de trabajo
Existe una gran oportunidad para aquellos que buscan una carrera en data science y computer science.
Los informáticos disfrutan de una variedad de opciones en diferentes industrias y pueden encontrar un trabajo emocionante como desarrolladores web, arquitectos de sistemas e incluso ingenieros de inteligencia artificial.
También pueden encontrar empleo fácilmente como desarrolladores de aplicaciones móviles, analistas de seguridad de la información o diseñadores UX: ¡algunas opciones interesantes para alguien que busca un puesto que puede ser tanto técnico como creativo!
Por otro lado, los científicos de datos ocupan un lugar destacado en la investigación sobre los mejores trabajos tecnológicos y muchos expertos predicen que el data science es la carrera del futuro.
Las habilidades de los científicos de datos tienen una demanda particularmente alta en estos días porque el campo está creciendo exponencialmente: la ciencia de datos se está adoptando en una gran cantidad de industrias que incluyen marketing digital y medios/entretenimiento.
Como científico de datos, puedes ganarte la vida sustancialmente como analista de inteligencia hasta ingeniero de software.
Entonces, ¿cuáles son algunas opciones de carrera en estos campos?
Empleos de Analista de Datos
- Analista médico y de atención de la salud
- Analista de Investigación de Mercado
- Analista de Inteligencia de Negocios
- Analista de inteligencia
- Analista de Investigación de Operaciones
Empleos de Científico Informático
- Técnico TI
- Administrador de base de datos
- Analista de seguridad de la información
- Desarrollador web
- Ingeniero en hardware
Data Science vs Computer Science: Salario promedio
Convertirse en informático o científico de datos puede reducirse a una decisión basada en cuántas oportunidades hay en el mercado, la seguridad laboral y, por supuesto, el salario.
Ambas trayectorias profesionales son financieramente gratificantes y lucrativas, con rangos de salario en EEUU desde $70.000 a más de $200.000.
Si bien los salarios promedio varían según tu nivel de experiencia y la empresa para la que trabajas, puedes estar seguro de encontrar un puesto que tenga un salario inicial sólido.
El salario medio anual de los científicos de datos principiantes en Chile es de poco más de $16.000.000 de pesos, alrededor de $20.000 dólares.
Esto es lo que puedes esperar de los salarios de los científicos de datos e informáticos de nivel básico.
Data Science vs Computer Science: ¿Qué carrera es la adecuada para ti?
El potencial de ingresos es a menudo una prioridad para las personas que están investigando opciones de carrera. Por lo tanto, es bueno tener en cuenta que tanto los científicos de datos como los informáticos tienen un alto potencial de ingresos. Los salarios iniciales de los científicos de datos superan a los salarios de nivel de entrada de los científicos informáticos, pero a medida que avanzan las carreras, se obtienen cambios potenciales.
Pero los salarios no son la única consideración para elegir una carrera, porque la gente también quiere satisfacción laboral.
¿A qué se reduce la satisfacción laboral? Significa diferentes cosas para diferentes personas: la satisfacción puede significar flexibilidad, variedad de tareas, tener un impacto valioso en la sociedad y sentirse desafiado por el trabajo que realizas.
Aquí hay algunas características de estas carreras que pueden ayudarte a decidir.
Razones para aprender Data Science
- Gran mercado para científicos de datos
- Rango de oportunidades en diferentes industrias
- Alto potencial de ganancias
- La ciencia de datos es un campo de rápido crecimiento
- La seguridad laboral está casi garantizada debido a la alta demanda
Razones para aprender Computer Science
- Campo emocionante y desafiante
- Gran potencial de ganancias
- No necesitas un título universitario
- Los informáticos están en constante demanda
- Trayectoria profesional flexible con muchas opciones
Aprende Data Science en Coding Dojo
El Data Science es un campo nuevo con un crecimiento explosivo en una variedad de industrias emocionantes y significativas, que incluyen la medicina, el transporte y las comunicaciones.
Además, las visualizaciones de datos, por ejemplo, son divertidas de crear utilizando varios software artísticos y son un componente importante para el data science.
Coding Dojo simplifica el aprendizaje del data science. ¡Puedes estudiar tu nueva carrera sin necesidad de renunciar a tu actual trabajo!
¡Inscríbete en el bootcamp y aprende habilidades de data science hoy!
Autor original: Brad Mitchell