علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الفرق بين علم البيانات وتحليلات البيانات

جلبت الزيادة الهائلة في البيانات الضخمة كلمتين طنانة أخريين في الصناعة ، علم البيانات وتحليلات البيانات. اليوم ، يساهم العالم بأسره في النمو الهائل للبيانات بأحجام هائلة ، ومن هنا جاء اسم البيانات الضخمة. ينص المنتدى الاقتصادي العالمي على أنه بحلول نهاية عام 2020 ، سيصل توليد البيانات العالمية اليومية إلى 44 زيتابايت. بحلول عام 2025 ، سيصل هذا الرقم إلى 463 إكسابايت من البيانات!

تتضمن البيانات الضخمة كل شيء - النصوص ورسائل البريد الإلكتروني والتغريدات وعمليات بحث المستخدم (على محركات البحث) ومحادثات الوسائط الاجتماعية والبيانات التي تم إنشاؤها من إنترنت الأشياء والأجهزة المتصلة - بشكل أساسي ، كل ما نقوم به عبر الإنترنت. البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم عبر العالم الرقمي واسعة ومعقدة لدرجة أن أنظمة معالجة البيانات التقليدية وتحليلها لا تستطيع التعامل معها. أدخل علوم البيانات وتحليلات البيانات.

نظرًا لأن البيانات الضخمة وعلوم البيانات وتحليلات البيانات هي تقنيات ناشئة (لا تزال قيد التطوير) ، فإننا غالبًا ما نستخدم علوم البيانات وتحليلات البيانات بالتبادل. ينشأ الارتباك بشكل أساسي من حقيقة أن كلا من علماء البيانات ومحللي البيانات يعملون مع البيانات الضخمة. ومع ذلك ، فإن الاختلاف بين محلل البيانات وعالم البيانات صارخ ، مما يغذي الجدل حول علم البيانات مقابل تحليلات البيانات.

في هذه المقالة ، سنتطرق إلى النقاش حول علم البيانات مقابل تحليلات البيانات ، مع التركيز على الفرق بين محلل البيانات وعالم البيانات.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: وجهان لعملة واحدة

يتعامل علم البيانات وتحليلات البيانات مع البيانات الضخمة ، كل منها يتخذ نهجًا فريدًا. علم البيانات عبارة عن مظلة تشمل تحليلات البيانات. علم البيانات هو مزيج من تخصصات متعددة - الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وعلوم المعلومات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

يتضمن مفاهيم مثل استخراج البيانات ، واستدلال البيانات ، والنمذجة التنبؤية ، وتطوير خوارزمية ML ، لاستخراج أنماط من مجموعات البيانات المعقدة وتحويلها إلى استراتيجيات عمل قابلة للتنفيذ. من ناحية أخرى ، تهتم تحليلات البيانات بشكل أساسي بالإحصاء والرياضيات والتحليل الإحصائي.

بينما يركز Data Science على إيجاد ارتباطات ذات مغزى بين مجموعات البيانات الكبيرة ، تم تصميم Data Analytics للكشف عن تفاصيل الرؤى المستخرجة. بمعنى آخر ، تحليلات البيانات هي فرع من فروع علم البيانات يركز على إجابات أكثر تحديدًا للأسئلة التي يطرحها علم البيانات.

يسعى Data Science إلى اكتشاف أسئلة جديدة وفريدة من نوعها يمكنها دفع الابتكار في مجال الأعمال. في المقابل ، يهدف تحليل البيانات إلى إيجاد حلول لهذه الأسئلة وتحديد كيفية تنفيذها داخل منظمة لتعزيز الابتكار القائم على البيانات.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الأدوار الوظيفية لعالم البيانات ومحلل البيانات

يستخدم علماء البيانات ومحللو البيانات البيانات بطرق مختلفة. يستخدم علماء البيانات مجموعة من التقنيات الرياضية والإحصائية والتعلم الآلي لتنظيف البيانات ومعالجتها وتفسيرها لاستخراج الرؤى منها. إنهم يصممون عمليات نمذجة البيانات المتقدمة باستخدام النماذج الأولية وخوارزميات تعلم الآلة والنماذج التنبؤية والتحليل المخصص.

بينما يقوم محللو البيانات بفحص مجموعات البيانات لتحديد الاتجاهات واستخلاص النتائج ، يقوم محللو البيانات بجمع كميات كبيرة من البيانات وتنظيمها وتحليلها لتحديد الأنماط ذات الصلة. بعد الانتهاء من جزء التحليل ، يسعون جاهدين لتقديم النتائج التي توصلوا إليها من خلال طرق تصور البيانات مثل المخططات والرسوم البيانية وما إلى ذلك. وهكذا ، يحول محللو البيانات الرؤى المعقدة إلى لغة بارعة في الأعمال يمكن للأعضاء التقنيين وغير التقنيين في المؤسسة فهمها .

يؤدي كل من الأدوار درجات متفاوتة من جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها لاكتساب رؤى قابلة للتنفيذ لاتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات. وبالتالي ، غالبًا ما تتداخل مسؤوليات علماء البيانات ومحللي البيانات.

مسؤوليات علماء البيانات

• لمعالجة وتنظيف والتحقق من سلامة البيانات.
• لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية على مجموعات البيانات الكبيرة.
• لأداء التنقيب عن البيانات عن طريق إنشاء خطوط أنابيب ETL.
• لإجراء تحليل إحصائي باستخدام خوارزميات ML مثل الانحدار اللوجستي ، KNN ، Random Forest ، أشجار القرار ، إلخ.
• لكتابة التعليمات البرمجية للأتمتة وبناء مكتبات تعلم الآلة الحيلة.
• لتجميع رؤى الأعمال باستخدام أدوات وخوارزميات التعلم الآلي.
• لتحديد الاتجاهات الجديدة في البيانات لعمل توقعات الأعمال.

مسؤوليات محللي البيانات

• لجمع وتفسير البيانات.
• لتحديد الأنماط ذات الصلة في مجموعة البيانات.
• لإجراء الاستعلام عن البيانات باستخدام SQL.
• لتجربة أدوات تحليلية مختلفة مثل التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية والتحليلات الوصفية والتحليلات التشخيصية.
• لاستخدام أدوات تصور البيانات مثل Tableau ، و IBM Cognos Analytics ، وما إلى ذلك ، لتقديم المعلومات المستخرجة.

قراءة: مهنة في علم البيانات

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: المهارات الأساسية

يجب أن يكون علماء البيانات بارعين في الرياضيات والإحصاء والخبرة في البرمجة (Python و R و SQL) والنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي. يجب أن يكون محللو البيانات ماهرين في استخراج البيانات ، ونمذجة البيانات ، وتخزين البيانات ، وتحليل البيانات ، والتحليل الإحصائي ، وإدارة قواعد البيانات والتصور. يجب أن يكون علماء البيانات ومحللو البيانات حلاً ممتازًا للمشكلات ومفكرين نقديين.

يجب أن يكون محلل البيانات:

• ضليعا في قاعدة بيانات Excel و SQL.
• يبرع في استخدام أدوات مثل SAS و Tableau و Power BI ، على سبيل المثال لا الحصر.
• يبرع في برمجة R أو Python.
• بارعون في تصور البيانات.

يجب أن يكون عالم البيانات:

• ضليع في الاحتمالات والإحصاء وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والجبر الخطي.
• يبرع في البرمجة في R و Python و Java و Scala و Julia و SQL و MATLAB.
• بارع في إدارة قواعد البيانات ، ومناقشة البيانات ، والتعلم الآلي.
• من ذوي الخبرة في استخدام منصات البيانات الضخمة مثل Apache Spark و Hadoop وما إلى ذلك.

الخروج: مهارات علوم البيانات

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: المنظور الوظيفي

المسار الوظيفي لعلوم البيانات وتحليلات البيانات متشابه تمامًا. يجب أن يكون لدى الطامحين في علوم البيانات أساس تعليمي قوي في علوم الكمبيوتر أو هندسة البرمجيات أو علوم البيانات. وبالمثل ، يمكن لمحللي البيانات الحصول على درجة جامعية في علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات أو الرياضيات أو الإحصاء.

علم البيانات مقابل تحليلات البيانات: أيهما مناسب لك؟

عادةً ما يكون علماء البيانات أكثر تقنية ، ويتطلبون عقلية رياضية ، ويتخذ محللو البيانات نهجًا إحصائيًا وتحليليًا. من منظور مهني ، فإن دور محلل البيانات هو أكثر من منصب مبتدئ. يمكن للطامحين الذين يتمتعون بخلفية قوية في الإحصاء والبرمجة أن يشغلوا وظائف محلل البيانات في الشركات.

عادةً ، عند تعيين محللي البيانات ، يفضل القائمون بالتوظيف المرشحين الذين لديهم 2-5 سنوات من الخبرة في المجال. على العكس من ذلك ، فإن علماء البيانات هم خبراء متمرسون لديهم أكثر من عشر سنوات من الخبرة.

عند الحديث عن الراتب ، يدفع كل من Data Science و Data Analytics بشكل جيد للغاية. متوسط ​​راتب علماء البيانات في الهند يتراوح بين روبية. 813500 - 900000 ، في حين أن محلل البيانات هو روبية. 4،24،400 - 5،04،000 . وأفضل جزء في اختيار بناء مهنة في علوم البيانات أو تحليلات البيانات هو أن مسار حياتهم المهنية إيجابي ، ويتزايد باستمرار. اقرأ المزيد عن راتب عالم البيانات في الهند.

فيما يلي الاختلافات بين علم البيانات وتحليلات البيانات. في الختام ، على الرغم من أن علوم البيانات وتحليلات البيانات تسير على نفس المنوال ، فإليك حصة عادلة من الاختلافات بين الأدوار الوظيفية لمحلل البيانات وعالم البيانات. ويعتمد الاختيار بين هذين الأمرين إلى حد كبير على اهتماماتك وأهدافك المهنية.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات ليكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات.