Data Science vs. Data Analytics: Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics

Der Aufschwung von Big Data hat zwei weitere Schlagworte in der Branche hervorgebracht, Data Science und Data Analytics. Heute trägt die ganze Welt zu einem massiven Datenwachstum in kolossalen Mengen bei, daher der Name Big Data. Das Weltwirtschaftsforum gibt an, dass die tägliche globale Datengenerierung bis Ende 2020 44 Zettabyte erreichen wird. Bis 2025 wird diese Zahl 463 Exabyte an Daten erreichen!

Big Data umfasst alles – Texte, E-Mails, Tweets, Benutzersuchen (in Suchmaschinen), Chatter in sozialen Medien, Daten, die aus IoT und verbundenen Geräten generiert werden – im Grunde alles, was wir online tun. Die Daten, die täglich über die digitale Welt generiert werden, sind so umfangreich und komplex, dass herkömmliche Datenverarbeitungs- und Analysesysteme sie nicht bewältigen können. Geben Sie Data Science und Data Analytics ein.

Da Big Data, Data Science und Data Analytics aufstrebende Technologien sind (sie entwickeln sich immer noch), verwenden wir Data Science und Data Analytics häufig synonym. Die Verwirrung entsteht vor allem dadurch, dass sowohl Data Scientists als auch Data Analysts mit Big Data arbeiten. Trotzdem ist der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist krass, was die Debatte zwischen Data Science und Data Analytics anheizt.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Debatte zwischen Data Science und Data Analytics und konzentrieren uns dabei auf den Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist.

Data Science vs. Data Analytics: Zwei Seiten derselben Medaille

Data Science und Data Analytics befassen sich mit Big Data und verfolgen jeweils einen eigenen Ansatz. Data Science ist ein Dach, das Data Analytics umfasst. Data Science ist eine Kombination aus mehreren Disziplinen – Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Es umfasst Konzepte wie Data Mining, Dateninferenz, Vorhersagemodellierung und Entwicklung von ML-Algorithmen, um Muster aus komplexen Datensätzen zu extrahieren und sie in umsetzbare Geschäftsstrategien umzuwandeln. Andererseits befasst sich die Datenanalyse hauptsächlich mit Statistik, Mathematik und statistischer Analyse.

Während sich Data Science darauf konzentriert, aussagekräftige Korrelationen zwischen großen Datensätzen zu finden, ist Data Analytics darauf ausgelegt, die Besonderheiten extrahierter Erkenntnisse aufzudecken. Mit anderen Worten, Data Analytics ist ein Zweig von Data Science, der sich auf spezifischere Antworten auf die Fragen konzentriert, die Data Science hervorbringt.

Data Science versucht, neue und einzigartige Fragen zu entdecken, die Geschäftsinnovationen vorantreiben können. Im Gegensatz dazu zielt die Datenanalyse darauf ab, Lösungen für diese Fragen zu finden und zu bestimmen, wie sie innerhalb einer Organisation implementiert werden können, um datengesteuerte Innovationen zu fördern.

Data Science vs. Data Analytics: Jobrollen von Data Scientist und Data Analyst

Datenwissenschaftler und Datenanalysten nutzen Daten auf unterschiedliche Weise. Datenwissenschaftler verwenden eine Kombination aus mathematischen, statistischen und maschinellen Lerntechniken, um Daten zu bereinigen, zu verarbeiten und zu interpretieren, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Sie entwerfen fortschrittliche Datenmodellierungsprozesse unter Verwendung von Prototypen, ML-Algorithmen, Vorhersagemodellen und benutzerdefinierten Analysen.

Während Datenanalysten Datensätze untersuchen, um Trends zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen, sammeln Datenanalysten große Datenmengen, organisieren sie und analysieren sie, um relevante Muster zu identifizieren. Nachdem der Analyseteil abgeschlossen ist, bemühen sie sich, ihre Ergebnisse durch Datenvisualisierungsmethoden wie Diagramme, Grafiken usw. zu präsentieren. Auf diese Weise wandeln Datenanalysten die komplexen Erkenntnisse in eine geschäftserfahrene Sprache um, die sowohl technische als auch nichttechnische Mitglieder einer Organisation verstehen können .

Beide Rollen führen unterschiedliche Grade der Datenerfassung, -bereinigung und -analyse durch, um umsetzbare Erkenntnisse für die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu gewinnen. Daher überschneiden sich die Verantwortlichkeiten von Data Scientists und Data Analysts oft.

Verantwortlichkeiten von Data Scientists

• Um die Integrität von Daten zu verarbeiten, zu bereinigen und zu validieren.
• Zur Durchführung einer explorativen Datenanalyse an großen Datensätzen.
• Um Data Mining durch Erstellen von ETL-Pipelines durchzuführen.
• Zur Durchführung statistischer Analysen mit ML-Algorithmen wie logistischer Regression, KNN, Random Forest, Entscheidungsbäumen usw.
• Um Code für die Automatisierung zu schreiben und einfallsreiche ML-Bibliotheken zu erstellen.
• Mit ML-Tools und -Algorithmen geschäftliche Erkenntnisse gewinnen.
• Um neue Trends in Daten zu identifizieren, um Geschäftsprognosen zu erstellen.

Verantwortlichkeiten von Datenanalysten

• Daten sammeln und interpretieren.
• Um relevante Muster in einem Datensatz zu identifizieren.
• Um Datenabfragen mit SQL durchzuführen.
• Experimentieren mit verschiedenen Analysetools wie Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, Descriptive Analytics und Diagnostic Analytics.
• Verwendung von Datenvisualisierungstools wie Tableau, IBM Cognos Analytics usw. zur Präsentation der extrahierten Informationen.

Lesen Sie: Karriere in der Datenwissenschaft

Data Science vs. Data Analytics: Kernkompetenzen

Data Scientists müssen Mathematik und Statistik beherrschen und über Kenntnisse in Programmierung (Python, R, SQL), Predictive Modeling und Machine Learning verfügen. Datenanalysten müssen über Kenntnisse in den Bereichen Data Mining, Datenmodellierung, Data Warehousing, Datenanalyse, statistische Analyse sowie Datenbankverwaltung und -visualisierung verfügen. Datenwissenschaftler und Datenanalysten müssen hervorragende Problemlöser und kritische Denker sein.

Ein Datenanalyst muss:

• Sehr versiert in Excel und SQL-Datenbank.
• Versiert im Umgang mit Tools wie SAS, Tableau, Power BI, um nur einige zu nennen.
• Beherrschung der R- oder Python-Programmierung.
• Experte in der Datenvisualisierung.

Ein Data Scientist muss:

• Sehr versiert in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sowie multivariater Kalküle und linearer Algebra.
• Kenntnisse in der Programmierung in R, Python, Java, Scala, Julia, SQL und MATLAB.
• Versiert in Datenbankmanagement, Data Wrangling und maschinellem Lernen.
• Erfahrung im Umgang mit Big-Data-Plattformen wie Apache Spark, Hadoop etc.

Checkout: Data Science-Fähigkeiten

Data Science vs. Data Analytics: Karriereperspektive

Der Karriereweg für Data Science und Data Analytics ist ziemlich ähnlich. Data Science-Anwärter müssen über eine solide Bildungsgrundlage in Informatik, Software Engineering oder Data Science verfügen. Ebenso können Datenanalysten einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik anstreben.

Data Science vs. Data Analytics: Welches ist das Richtige für Sie?

Typischerweise sind Datenwissenschaftler viel technischer und erfordern eine mathematische Denkweise, und Datenanalysten verfolgen einen statistischen und analytischen Ansatz. Aus beruflicher Sicht ist die Rolle eines Datenanalysten eher eine Einstiegsposition. Aspiranten mit einem starken Hintergrund in Statistik und Programmierung können Jobs als Datenanalyst in Unternehmen ergattern.

Normalerweise bevorzugen Personalvermittler bei der Einstellung von Datenanalysten Kandidaten mit 2-5 Jahren Branchenerfahrung. Im Gegenteil, Data Scientists sind erfahrene Experten mit mehr als zehn Jahren Erfahrung.

Wenn es um das Gehalt geht, zahlen sich sowohl Data Science als auch Data Analytics sehr gut aus. Das durchschnittliche Gehalt von Data Scientists in Indien liegt zwischen Rs. 8.13.500 – 9.00.000 , während die eines Datenanalysten Rs beträgt. 4.24.400 – 5.04.000 . Und das Beste an der Entscheidung, eine Karriere in Data Science oder Data Analytics aufzubauen, ist, dass ihr Karriereweg positiv ist und sich kontinuierlich weiterentwickelt. Lesen Sie mehr über das Gehalt von Datenwissenschaftlern in Indien.

Hier sind die Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics. Abschließend lässt sich sagen, dass Data Science und Data Analytics zwar auf ähnlichen Wegen unterwegs sind, aber dennoch einige Unterschiede zwischen den Berufsbildern von Data Analyst und Data Scientist bestehen. Und die Wahl zwischen diesen beiden hängt weitgehend von Ihren Interessen und Karrierezielen ab.

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