데이터 과학 대 데이터 분석: 데이터 과학과 데이터 분석의 차이점

빅 데이터의 급증은 업계에서 데이터 과학과 데이터 분석이라는 두 가지 다른 유행어를 가져왔습니다. 오늘날 전 세계는 엄청난 양의 엄청난 데이터 증가에 기여하므로 빅 데이터라는 이름이 붙었습니다. 세계경제포럼(WEF )은 2020년 말까지 전 세계의 일일 데이터 생성량이 44제타바이트에 이를 것이라고 밝혔습니다. 2025년까지 이 수치는 463엑사바이트에 달할 것입니다!

빅 데이터에는 문자, 이메일, 트윗, 사용자 검색(검색 엔진에서), 소셜 미디어 채팅, IoT 및 연결된 장치에서 생성된 데이터, 기본적으로 우리가 온라인에서 하는 모든 것이 포함됩니다. 디지털 세계를 통해 매일 생성되는 데이터는 너무 방대하고 복잡하여 기존의 데이터 처리 및 분석 시스템으로는 처리할 수 없습니다. 데이터 과학 및 데이터 분석을 입력합니다.

빅 데이터, 데이터 과학 및 데이터 분석은 새로운 기술이기 때문에(아직도 발전하고 있음) 우리는 종종 데이터 과학과 데이터 분석을 같은 의미로 사용합니다. 혼란은 주로 데이터 과학자와 데이터 분석가 모두 빅 데이터를 사용한다는 사실에서 발생합니다. 그럼에도 불구하고 데이터 분석가와 데이터 과학자의 차이는 극명하여 데이터 과학 대 데이터 분석 논쟁을 부채질하고 있습니다.

이 기사에서는 데이터 분석가와 데이터 과학자의 차이점에 초점을 맞춰 데이터 과학 대 데이터 분석 논쟁을 다룰 것입니다.

데이터 과학 대 데이터 분석: 동전의 양면

데이터 과학과 데이터 분석은 각각 고유한 접근 방식을 취하는 빅 데이터를 다룹니다. 데이터 과학은 데이터 분석을 포괄하는 우산입니다. 데이터 과학은 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 여러 분야의 조합입니다.

여기에는 데이터 마이닝, 데이터 추론, 예측 모델링 및 ML 알고리즘 개발과 같은 개념이 포함되어 복잡한 데이터 세트에서 패턴을 추출하고 실행 가능한 비즈니스 전략으로 변환합니다. 반면 데이터 분석은 주로 통계, 수학 및 통계 분석과 관련이 있습니다.

데이터 과학은 대규모 데이터 세트 간의 의미 있는 상관 관계를 찾는 데 중점을 두고 있지만 데이터 분석은 추출된 통찰력의 세부 사항을 밝히도록 설계되었습니다. 즉, 데이터 분석은 데이터 과학이 제기하는 질문에 대한 보다 구체적인 답변에 초점을 맞춘 데이터 과학의 한 분야입니다.

데이터 과학은 비즈니스 혁신을 주도할 수 있는 새롭고 독특한 질문을 발견하고자 합니다. 대조적으로, 데이터 분석은 이러한 질문에 대한 솔루션을 찾고 데이터 기반 혁신을 촉진하기 위해 조직 내에서 구현할 수 있는 방법을 결정하는 것을 목표로 합니다.

데이터 과학 대 데이터 분석: 데이터 과학자와 데이터 분석가의 직무

데이터 과학자와 데이터 분석가는 다양한 방식으로 데이터를 활용합니다. 데이터 과학자는 수학, 통계 및 기계 학습 기술의 조합을 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 데이터를 정리, 처리 및 해석합니다. 프로토타입, ML 알고리즘, 예측 모델 및 사용자 지정 분석을 사용하여 고급 데이터 모델링 프로세스를 설계합니다.

데이터 분석가가 추세를 식별하고 결론을 도출하기 위해 데이터 세트를 조사하는 동안 데이터 분석가는 대량의 데이터를 수집하고 구성하고 분석하여 관련 패턴을 식별합니다. 분석 부분이 완료되면 차트, 그래프 등과 같은 데이터 시각화 방법을 통해 결과를 제시하기 위해 노력합니다. 따라서 데이터 분석가는 조직의 기술적인 구성원과 비기술적인 구성원 모두가 이해할 수 있는 비즈니스에 정통한 언어로 복잡한 통찰력을 변환합니다. .

두 역할 모두 다양한 수준의 데이터 수집, 정리 및 분석을 수행하여 데이터 기반 의사 결정을 위한 실행 가능한 통찰력을 얻습니다. 따라서 데이터 과학자와 데이터 분석가의 책임은 종종 중복됩니다.

데이터 과학자의 책임

• 데이터 무결성을 처리, 정리 및 검증합니다.
• 대규모 데이터 세트에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행합니다.
• ETL 파이프라인을 생성하여 데이터 마이닝을 수행합니다.
• Logistic Regression, KNN, Random Forest, Decision Trees 등과 같은 ML 알고리즘을 사용하여 통계 분석을 수행합니다.
• 자동화를 위한 코드를 작성하고 리소스가 풍부한 ML 라이브러리를 빌드합니다.
• ML 도구 및 알고리즘을 사용하여 비즈니스 통찰력을 수집합니다.
• 비즈니스 예측을 위한 데이터의 새로운 추세를 식별합니다.

데이터 분석가의 책임

• 데이터를 수집하고 해석합니다.
• 데이터 세트에서 관련 패턴을 식별합니다.
• SQL을 사용하여 데이터 쿼리를 수행합니다.
• 예측 분석, 처방 분석, 기술 분석 및 진단 분석과 같은 다양한 분석 도구를 실험합니다.
• 추출된 정보를 표시하기 위해 Tableau, IBM Cognos Analytics 등과 같은 데이터 시각화 도구를 사용합니다.

읽기: 데이터 과학 경력

데이터 과학 대 데이터 분석: 핵심 기술

데이터 과학자는 수학 및 통계에 능숙해야 하며 프로그래밍(Python, R, SQL), 예측 모델링 및 기계 학습에 대한 전문 지식이 있어야 합니다. 데이터 분석가는 데이터 마이닝, 데이터 모델링, 데이터 웨어하우징, 데이터 분석, 통계 분석, 데이터베이스 관리 및 시각화에 능숙해야 합니다. 데이터 과학자와 데이터 분석가는 뛰어난 문제 해결사와 비판적 사고를 해야 합니다.

데이터 분석가는 다음과 같아야 합니다.

• Excel 및 SQL 데이터베이스에 능숙합니다.
• SAS, Tableau, Power BI와 같은 도구 사용에 능숙합니다.
• R 또는 Python 프로그래밍에 능숙합니다.
• 데이터 시각화에 능숙합니다.

데이터 과학자는 다음과 같아야 합니다.

• 확률 및 통계 및 다변수 미적분 및 선형 대수학에 정통합니다.
• R, Python, Java, Scala, Julia, SQL 및 MATLAB 프로그래밍에 능숙합니다.
• 데이터베이스 관리, 데이터 랭글링 및 머신 러닝에 능숙합니다.
• Apache Spark, Hadoop 등과 같은 Big Data 플랫폼 사용 경험이 있으신 분

체크아웃: 데이터 과학 기술

데이터 과학 대 데이터 분석: 경력 관점

데이터 과학 및 데이터 분석의 경력 경로는 매우 유사합니다. 데이터 과학 지망자는 컴퓨터 과학, 소프트웨어 엔지니어링 또는 데이터 과학에 대한 강력한 교육 기반을 갖추고 있어야 합니다. 마찬가지로 데이터 분석가는 컴퓨터 과학, 정보 기술, 수학 또는 통계학 학사 학위를 취득할 수 있습니다.

데이터 과학 대 데이터 분석: 어느 것이 나에게 적합합니까?

일반적으로 데이터 과학자는 훨씬 더 기술적이고 수학적 사고 방식이 필요하며 데이터 분석가는 통계 및 분석 접근 방식을 취합니다. 경력 관점에서 데이터 분석가의 역할은 초급 위치에 가깝습니다. 통계 및 프로그래밍에 대한 강력한 배경 지식을 갖춘 지망자는 회사에서 데이터 분석가 일자리를 얻을 수 있습니다.

일반적으로 데이터 분석가를 고용할 때 리크루터는 업계 경력 2~5년의 후보자를 선호합니다. 이에 반해 데이터 과학자들은 10년 이상의 경력을 가진 노련한 전문가들이다.

급여에 대해 이야기할 때 데이터 과학과 데이터 분석은 모두 매우 좋은 급여를 받습니다. 인도 데이터 사이언티스트의 평균 급여는 500만원이다. 8,13,500 – 9,00,000 , 데이터 분석가는 Rs입니다. 4,24,400 – 5,04,000 . 그리고 데이터 과학 또는 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓기 위해 선택하는 가장 좋은 점은 그들의 경력 궤적이 긍정적이고 지속적으로 확장된다는 것입니다. 인도의 데이터 과학자 급여에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 과학과 데이터 분석의 차이점은 다음과 같습니다. 결론적으로, 데이터 과학과 데이터 분석은 유사한 노선을 밟고 있지만 데이터 분석가와 데이터 과학자의 역할 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 그리고 이 둘 사이의 선택은 주로 관심사와 경력 목표에 달려 있습니다.

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