Ciencia actuarial:
El estudio de ciencias actuariales es similar a una doble especialización en matemáticas y ciencias de la computación, y amplificado por la economía. La diferencia entre un estudiante actuarial no está en la capacidad cuantitativa, sino en el pragmatismo empresarial. Ven el negocio en términos de riesgo y desarrollo de la empresa.
La profesión actuarial está más cerca de los negocios, en riesgo y gestión. Tradicionalmente se centra en los seguros, donde el modelado y la predicción del riesgo son necesarios para un negocio rentable. Esto cubre el seguro de todas las compañías, desde compañías comerciales, de vida y salud, industriales, gubernamentales o incluso otras compañías de seguros. Es un negocio muy conservador, y los profesionales buscan dominar el riesgo.
El trabajo espera la aplicación de matemáticas y estadísticas sobre riesgo. Los cursos de finanzas y economía son obligatorios, al igual que los cursos relacionados con negocios que se recomiendan. También practican artes liberales amplias y todas las disciplinas necesarias para informar no solo el modelado cuantitativo, sino también las políticas y las leyes.
La profesión tiene dos sociedades que organizan las actividades de los miembros. Las posiciones varían en unas diez pruebas, desde asociado a compañero. Los exámenes son como CFA o CPA, y se usan como elegibilidad y competencia en estudios actuariales. La capacidad de aprobar las pruebas es el criterio para practicar, no solo títulos y experiencia.
Ciencia de los datos:
La ciencia de datos se estableció recientemente en matemáticas aplicadas, estadísticas e informática. El conocimiento cubre programación, bases de datos, análisis estadístico y modelos matemáticos. Esta es una habilidad cuantitativa básica. Se hace valioso con fuertes lazos comerciales y experiencia en la empresa y en todo el mercado. Esto culmina en el aprendizaje de cualquier tema relacionado con los negocios necesarios, para desarrollar la perspicacia comercial. No se trata únicamente de riesgo, ni de gestión.
El campo se expresa mejor como el uso de datos para mejorar la toma de decisiones y el desarrollo de productos y servicios. El riesgo se incluye en dicho apoyo, pero no es el trabajo principal. La ciencia de datos está menos organizada como sociedad. No tiene exámenes estándar y estatus profesional, como los profesionales financieros. Depende más de los títulos académicos, especialmente los estudios de doctorado y de investigación en disciplinas matemáticas.
Evaluación disciplinaria:
La ciencia actuarial tiene una sociedad profesional altamente desarrollada. También han demostrado competencia en su nicho, en el negocio conservador de seguros. Han demostrado competencia en políticas y leyes, necesarias para informar sus modelos. Se mantienen al día con las decisiones sociales sobre los negocios.
La ciencia de datos es más joven y una continuación de las disciplinas pesadas cuantitativas tradicionales. Se centra en núcleos de matemática aplicada, estadística e informática. La base de conocimiento es sintética y se aplica en empresas particulares a medida que sus necesidades surgen en los datos. Es un trabajo muy conectado y denso, incluso con un equipo. Esto se debe a que los datos se han convertido en el medio para realizar negocios, creciendo con la máquina e Internet. La necesidad de las empresas de aplicar con éxito datos sobre decisiones estratégicas no disminuirá.
Conclusión disciplinaria:
Ambas disciplinas, de hecho, comparten muchos cursos comunes. Si considera que los dos se aplican en las empresas para tomar decisiones estratégicas, la ciencia de datos es más desarrollada y tolerante al riesgo; y la ciencia actuarial más conservadora y aversión al riesgo. La diferencia se mantiene con la capacidad tecnológica, así como con el modelado comercial y la capacidad económica. La ciencia de datos se centra menos en aspectos comerciales, para el desarrollo tecnológico. La ciencia actuarial se centra menos en el desarrollo tecnológico, para una mayor estabilidad empresarial y control de riesgos.
El uso efectivo de la ciencia de datos y la ciencia actuarial es mejor para la empresa en el desarrollo del mercado. Se quita menos carga de las disciplinas y cada especialidad. Los esfuerzos combinados facilitarán la separación tecnológica y económica. Luego, las empresas desarrollarán un equilibrio entre dos intereses en competencia.