¿Qué es mejor para una carrera, análisis de datos o programación?

La respuesta es ninguno de los dos, según lo que le interese.

¡El camino que desea seguir en su carrera debe ser determinado por usted, no por lo que dice su salario o su vecino!

Dicho esto, ambos campos tienen oportunidades decentes en el momento actual y ninguno va a morir antes.

Data Analytics definitivamente lo ayudará si es bueno con los números, si desea resolver analíticamente las cosas. Algunas personas toman un camino de científico de datos desde aquí; Eso sí, eso también incluye programación. Las empresas basadas en SAAS pueden brindarle un gran aprendizaje y exposición en análisis de datos.

En cuanto a la programación, no respondería por un lenguaje en particular aquí; Esa es una pelea en sí misma de nuevo. Pero preferiría decir que debería ir por algo en lo que tiene que ver con la resolución de problemas involucrados, no solo el simple dictado de unas 50-60 líneas de código por día. Si comprende bien por qué y qué está escribiendo mientras programa, eso hace que la programación sea divertida. No necesito nombrar compañías que se ocupan de la programación, probablemente todos en un idioma u otro.

Espero que eso ayude.

Bueno, análisis, programación, ciencia de datos, big data, etc. son todos jergas que se usan indistintamente con demasiada frecuencia y crean confusión en las masas.

Si busca en Google, la definición de análisis es la siguiente

analítica

anəˈlɪtɪks /

sustantivo

  1. El análisis computacional sistemático de datos o estadísticas.
  1. “El análisis de contenido es relevante en muchas industrias”
  • información resultante del análisis sistemático de datos o estadísticas “.
    1. estos análisis pueden ayudarlo a decidir si es hora de entregar contenido de diferentes maneras “

    Entonces, Analytics se puede hacer usando Excel, programación o cualquier otra herramienta. En el mundo de los datos, el análisis se realiza a través del lenguaje de programación. Hay una serie de tareas que se ejecutan de forma independiente y el resultado de una tarea se puede ingresar a otras tareas. Estos trabajan juntos de manera asíncrona para construir un sistema sincrónico que se llama plataforma de análisis. Ahora, para hacer análisis en el mundo de los datos, necesita programación. La programación también se utiliza para otros fines distintos de la analítica. Hoy en día, existe una gran demanda para trabajar en la programación que está alineada con el análisis, la visualización, la extracción, etc. Ahora, no puede decir que haré análisis sin programación a menos que esté en el lado comercial que quiera interpretar los datos que se llaman Analista Comercial o tomadores de decisiones clave.

    Espero haber respondido, de lo contrario dejar un comentario.

    La carrera estará en ese campo en el que te interesará más, lo que crees que puedes hacer de por vida sin aburrirte.

    Y en Canadá si usted dice que tengo el mismo interés en ambos campos, entonces busque la industria que tiene más demanda, ya sea análisis de datos o programación, y elíjala.

    La programación es más genérica y una carrera más antigua. Data Analytics requiere programación en lenguajes de script como ‘R’ y conocimiento de modelado estadístico y su auge durante los próximos 20 años.

    Dependiendo de cuán experto pueda ser en las habilidades y el oficio