データサイエンスとデータ分析：データサイエンスとデータ分析の違い

ビッグデータの急増は、データサイエンスとデータ分析という業界の他の2つの流行語をもたらしました。 今日、全世界が膨大な量のデータの大幅な増加に貢献しているため、ビッグデータという名前が付けられています。 世界経済フォーラムは、2020年の終わりまでに、毎日のグローバルデータ生成が44ゼタバイトに達すると述べています。 2025年までに、この数は463エクサバイトのデータに達するでしょう！

ビッグデータには、テキスト、メール、ツイート、ユーザー検索（検索エンジンで）、ソーシャルメディアのおしゃべり、IoTや接続されたデバイスから生成されたデータなど、基本的にオンラインで行うすべてのものが含まれます。 デジタルの世界を介して毎日生成されるデータは非常に広大で複雑であるため、従来のデータ処理および分析システムでは処理できません。 データサイエンスとデータ分析を入力してください。

ビッグデータ、データサイエンス、およびデータ分析は新しいテクノロジーであるため（これらはまだ進化しています）、データサイエンスとデータ分析を同じ意味で使用することがよくあります。 混乱は主に、データサイエンティストとデータアナリストの両方がビッグデータを扱うという事実から生じます。 それでも、データアナリストとデータサイエンティストの違いは明白であり、データサイエンスとデータ分析の議論を煽っています。

この記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いに焦点を当てて、データサイエンスとデータ分析の議論について説明します。

データサイエンスとデータ分析：同じコインの両面

データサイエンスとデータ分析はビッグデータを扱い、それぞれが独自のアプローチを採用しています。 データサイエンスは、データ分析を網羅する包括的なものです。 データサイエンスは、数学、統計学、コンピューターサイエンス、情報科学、機械学習、人工知能など、複数の分野を組み合わせたものです。

複雑なデータセットからパターンを抽出し、それらを実用的なビジネス戦略に変換するための、データマイニング、データ推論、予測モデリング、MLアルゴリズム開発などの概念が含まれています。 一方、データ分析は主に統計、数学、統計分析に関係しています。

データサイエンスは大規模なデータセット間の意味のある相関関係を見つけることに重点を置いていますが、データ分析は抽出された洞察の詳細を明らかにするように設計されています。 言い換えれば、データ分析はデータサイエンスの一分野であり、データサイエンスが提起する質問に対するより具体的な回答に焦点を当てています。

データサイエンスは、ビジネスの革新を推進できる新しい独自の質問を発見しようとしています。 対照的に、データ分析は、これらの質問に対する解決策を見つけ、データ主導のイノベーションを促進するために組織内でそれらをどのように実装できるかを判断することを目的としています。

データサイエンスとデータ分析：データサイエンティストとデータアナリストの職務

データサイエンティストとデータアナリストは、さまざまな方法でデータを利用します。 データサイエンティストは、数理、統計、機械学習の各手法を組み合わせて使用​​し、データをクリーンアップ、処理、解釈して、データから洞察を抽出します。 彼らは、プロトタイプ、MLアルゴリズム、予測モデル、およびカスタム分析を使用して、高度なデータモデリングプロセスを設計します。

データアナリストはデータセットを調べて傾向を特定し、結論を導き出しますが、データアナリストは大量のデータを収集して整理し、分析して関連するパターンを特定します。 分析の部分が完了した後、チャートやグラフなどのデータ視覚化手法を通じて調査結果を提示するよう努めます。したがって、データアナリストは、複雑な洞察を、組織の技術メンバーと非技術メンバーの両方が理解できるビジネスに精通した言語に変換します。 。

どちらの役割も、さまざまな程度のデータ収集、クリーニング、および分析を実行して、データ主導の意思決定のための実用的な洞察を獲得します。 したがって、データサイエンティストとデータアナリストの責任はしばしば重複します。

データサイエンティストの責任

• データの整合性を処理、クリーンアップ、および検証します。
• 大規模なデータセットに対して探索的データ分析を実行します。
• ETLパイプラインを作成してデータマイニングを実行します。
• ロジスティック回帰、KNN、ランダムフォレスト、ディシジョンツリーなどのMLアルゴリズムを使用して統計分析を実行します。
• 自動化のためのコードを記述し、リソースの豊富なMLライブラリを構築します。
• MLツールとアルゴリズムを使用してビジネスの洞察を収集します。
• ビジネス予測を行うためのデータの新しい傾向を特定する。

データアナリストの責任

• データを収集して解釈するため。
• データセット内の関連するパターンを識別するため。
• SQLを使用してデータクエリを実行します。
• 予測分析、処方分析、記述分析、診断分析などのさまざまな分析ツールを試すため。
• 抽出された情報を表示するために、Tableau、IBMCognosAnalyticsなどのデータ視覚化ツールを使用するため。

読む：データサイエンスのキャリア

データサイエンスとデータ分析：コアスキル

データサイエンティストは、数学と統計に精通し、プログラミング（Python、R、SQL）、予測モデリング、機械学習の専門知識を持っている必要があります。 データアナリストは、データマイニング、データモデリング、データウェアハウジング、データ分析、統計分析、およびデータベースの管理と視覚化に精通している必要があります。 データサイエンティストとデータアナリストは、優れた問題解決者と批判的思考者でなければなりません。

データアナリストは次の条件を満たしている必要があります。

• ExcelおよびSQLデータベースに精通しています。
• いくつか例を挙げると、SAS、Tableau、PowerBIなどのツールの使用に習熟している。
• RまたはPythonプログラミングに習熟している。
• データの視覚化に長けています。

データサイエンティストは次の条件を満たしている必要があります。

• 確率と統計および多変量微積分と線形代数に精通しています。
• R、Python、Java、Scala、Julia、SQL、MATLABでのプログラミングに習熟している。
• データベース管理、データラングリング、機械学習に精通しています。
• Apache Spark、Hadoopなどのビッグデータプラットフォームの使用経験。

チェックアウト：データサイエンススキル

データサイエンスとデータ分析：キャリアの視点

データサイエンスとデータ分析のキャリアパスは非常に似ています。 データサイエンス志願者は、コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、またはデータサイエンスの強力な教育基盤を持っている必要があります。 同様に、データアナリストは、コンピュータサイエンス、情報技術、数学、統計学の学士号を取得できます。

データサイエンスとデータ分析：どちらがあなたに適していますか？

通常、データサイエンティストははるかに技術的であり、数学的な考え方が必要であり、データアナリストは統計的および分析的なアプローチを取ります。 キャリアの観点からは、データアナリストの役割はよりエントリーレベルのポジションです。 統計とプログラミングに強いバックグラウンドを持つ志願者は、企業のデータアナリストの仕事を手に入れることができます。

通常、データアナリストを採用する場合、採用担当者は2〜5年の業界経験を持つ候補者を好みます。 それどころか、データサイエンティストは、10年以上の経験を持つ経験豊富な専門家です。

給与について話すとき、データサイエンスとデータ分析の両方が非常によく支払います。 インドのデータサイエンティストの平均給与はルピーの間です。 8,13,500 – 9,00,000 、データアナリストのそれはRsです。 4,24,400 –5,04,000 。 _ そして、データサイエンスまたはデータ分析でキャリアを構築することを選択することの最良の部分は、彼らのキャリアの軌跡が前向きであり、継続的にスケールアップすることです。 インドのデータサイエンティストの給与についてもっと読む。

データサイエンスとデータ分析の違いは次のとおりです。 結論として、データサイエンスとデータ分析は同じような方向に進んでいますが、ここにデータアナリストとデータサイエンティストの職務の違いのかなりの部分があります。 そして、これら2つのどちらを選択するかは、あなたの興味とキャリアの目標に大きく依存します。

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