Data Science vs Data Analytics: differenza tra Data Science e Data Analytics

L'impennata dei Big Data ha portato con sé altre due parole d'ordine nel settore, Data Science e Data Analytics. Oggi, il mondo intero contribuisce alla massiccia crescita dei dati in volumi colossali, da cui il nome, Big Data. Il World Economic Forum afferma che entro la fine del 2020 la generazione globale giornaliera di dati raggiungerà i 44 zettabyte. Entro il 2025, questo numero raggiungerà i 463 exabyte di dati!

I Big Data includono tutto: testi, e-mail, tweet, ricerche degli utenti (sui motori di ricerca), chiacchiere sui social media, dati generati dall'IoT e dispositivi connessi: in pratica, tutto ciò che facciamo online. I dati generati ogni giorno attraverso il mondo digitale sono così vasti e complessi che i tradizionali sistemi di elaborazione e analisi dei dati non sono in grado di gestirli. Entra in Data Science e Data Analytics.

Poiché Big Data, Data Science e Data Analytics sono tecnologie emergenti (sono ancora in evoluzione), spesso utilizziamo Data Science e Data Analytics in modo intercambiabile. La confusione deriva principalmente dal fatto che sia i data scientist che gli analisti di dati lavorano con i big data. Anche così, la differenza tra Data Analyst e Data Scientist è netta, alimentando il dibattito tra Data Science e Data Analytics.

In questo articolo affronteremo il dibattito tra Data Science e Data Analytics, concentrandoci sulla differenza tra Data Analyst e Data Scientist.

Data Science vs Data Analytics: due facce della stessa medaglia

Data Science e Data Analytics si occupano di Big Data, ognuno con un approccio unico. Data Science è un ombrello che comprende Data Analytics. La scienza dei dati è una combinazione di più discipline: matematica, statistica, informatica, scienze dell'informazione, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.

Include concetti come data mining, inferenza dei dati, modellazione predittiva e sviluppo di algoritmi ML, per estrarre modelli da set di dati complessi e trasformarli in strategie aziendali attuabili. D'altra parte, l'analisi dei dati si occupa principalmente di statistica, matematica e analisi statistica.

Mentre Data Science si concentra sulla ricerca di correlazioni significative tra set di dati di grandi dimensioni, Data Analytics è progettato per scoprire le specifiche delle informazioni estratte. In altre parole, l'analisi dei dati è una branca della scienza dei dati che si concentra su risposte più specifiche alle domande che la scienza dei dati pone.

Data Science cerca di scoprire domande nuove e uniche che possono guidare l'innovazione aziendale. Al contrario, l'analisi dei dati mira a trovare soluzioni a queste domande e determinare come possono essere implementate all'interno di un'organizzazione per promuovere l'innovazione basata sui dati.

Data Science vs. Data Analytics: ruoli professionali di Data Scientist e Data Analyst

Data Scientist e Data Analyst utilizzano i dati in modi diversi. I data scientist utilizzano una combinazione di tecniche matematiche, statistiche e di apprendimento automatico per pulire, elaborare e interpretare i dati per estrarne informazioni dettagliate. Progettano processi avanzati di modellazione dei dati utilizzando prototipi, algoritmi ML, modelli predittivi e analisi personalizzate.

Mentre gli analisti dei dati esaminano i set di dati per identificare le tendenze e trarre conclusioni, gli analisti dei dati raccolgono grandi volumi di dati, li organizzano e li analizzano per identificare i modelli rilevanti. Al termine della parte di analisi, si sforzano di presentare i loro risultati attraverso metodi di visualizzazione dei dati come grafici, grafici, ecc. Pertanto, gli analisti dei dati trasformano le complesse intuizioni in un linguaggio esperto di business che sia i membri tecnici che non tecnici di un'organizzazione possono comprendere .

Entrambi i ruoli eseguono vari gradi di raccolta, pulizia e analisi dei dati per ottenere informazioni utili per il processo decisionale basato sui dati. Pertanto, le responsabilità di Data Scientist e Data Analyst spesso si sovrappongono.

Responsabilità dei data scientist

• Per elaborare, pulire e convalidare l'integrità dei dati.
• Per eseguire l'analisi dei dati esplorativi su set di dati di grandi dimensioni.
• Per eseguire il data mining creando pipeline ETL.
• Per eseguire analisi statistiche utilizzando algoritmi ML come regressione logistica, KNN, Random Forest, Decision Trees, ecc.
• Per scrivere codice per l'automazione e creare librerie ML ricche di risorse.
• Per raccogliere informazioni dettagliate sul business utilizzando strumenti e algoritmi di ML.
• Per identificare nuove tendenze nei dati per fare previsioni di business.

Responsabilità degli analisti di dati

• Per raccogliere e interpretare i dati.
• Per identificare i modelli rilevanti in un set di dati.
• Per eseguire query di dati utilizzando SQL.
• Per sperimentare diversi strumenti analitici come l'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva, l'analisi descrittiva e l'analisi diagnostica.
• Per utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, IBM Cognos Analytics, ecc., per presentare le informazioni estratte.

Leggi: Carriera nella scienza dei dati

Scienza dei dati e analisi dei dati: competenze fondamentali

I data scientist devono essere esperti in matematica e statistica e competenze in programmazione (Python, R, SQL), modellazione predittiva e apprendimento automatico. Gli analisti dei dati devono essere esperti in data mining, modellazione dei dati, data warehousing, analisi dei dati, analisi statistica e gestione e visualizzazione di database. Data Scientist e Data Analyst devono essere eccellenti risolutori di problemi e pensatori critici.

Un Data Analyst deve essere:

• Ottima conoscenza di database Excel e SQL.
• Competente nell'uso di strumenti come SAS, Tableau, Power BI, solo per citarne alcuni.
• Ottima conoscenza della programmazione R o Python.
• Esperto nella visualizzazione dei dati.

Un Data Scientist deve essere:

• Esperto in Probabilità e Statistica e Calcolo Multivariato e Algebra Lineare.
• Competente nella programmazione in R, Python, Java, Scala, Julia, SQL e MATLAB.
• Esperto nella gestione di database, nella disputa dei dati e nell'apprendimento automatico.
• Esperienza nell'utilizzo di piattaforme Big Data come Apache Spark, Hadoop, ecc.

Checkout: Competenze di scienza dei dati

Scienza dei dati e analisi dei dati: prospettiva di carriera

Il percorso di carriera per Data Science e Data Analytics è abbastanza simile. Gli aspiranti alla scienza dei dati devono avere una solida base educativa in informatica, ingegneria del software o scienza dei dati. Allo stesso modo, gli analisti di dati possono conseguire una laurea in Informatica, Informatica, Matematica o Statistica.

Data Science vs Data Analytics: qual è quello giusto per te?

In genere, gli scienziati dei dati sono molto più tecnici, richiedono una mentalità matematica e gli analisti dei dati adottano un approccio statistico e analitico. Dal punto di vista della carriera, il ruolo di Data Analyst è più di una posizione di livello base. Gli aspiranti con un forte background in statistica e programmazione possono ottenere posti di lavoro come analista di dati nelle aziende.

Di solito, quando assumono analisti di dati, i reclutatori preferiscono i candidati con 2-5 anni di esperienza nel settore. Al contrario, i Data Scientist sono esperti esperti con più di dieci anni di esperienza.

Quando si parla di stipendio, sia Data Science che Data Analytics pagano molto bene. Lo stipendio medio di Data Scientist in India varia tra Rs. 8.13.500 – 9.00.000 , mentre quello di un Data Analyst è Rs. 4.24.400 – 5.04.000 . E la parte migliore della scelta di costruire una carriera in Data Science o Data Analytics è che la loro traiettoria di carriera è positiva, in continua crescita. Maggiori informazioni sullo stipendio dei data scientist in India.

Ecco le differenze tra data science e data analytics. Per concludere, anche se Data Science e Data Analytics procedono su linee simili, ecco una buona dose di differenze tra i ruoli di lavoro di Data Analyst e Data Scientist. E la scelta tra questi due dipende in gran parte dai tuoi interessi e dai tuoi obiettivi di carriera.

Se sei curioso di imparare la scienza dei dati per essere all'avanguardia nei rapidi progressi tecnologici, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science di upGrad & IIIT-B.