Nauka o danych a analiza danych: różnica między nauką o danych a analizą danych

Rozwój Big Data przyniósł dwa inne modne hasła w branży, Data Science i Data Analytics. Dziś cały świat przyczynia się do ogromnego przyrostu danych w kolosalnych ilościach, stąd nazwa Big Data. Światowe Forum Ekonomiczne podaje, że do końca 2020 r. dzienna globalna generacja danych osiągnie 44 zetabajty. Do 2025 roku liczba ta sięgnie 463 eksabajtów danych!

Big Data obejmuje wszystko – teksty, e-maile, tweety, wyszukiwania użytkowników (w wyszukiwarkach), rozmowy w mediach społecznościowych, dane generowane z IoT i podłączonych urządzeń – w zasadzie wszystko, co robimy online. Dane generowane każdego dnia za pośrednictwem cyfrowego świata są tak rozległe i złożone, że tradycyjne systemy przetwarzania i analizy danych nie mogą sobie z nimi poradzić. Wejdź do nauki o danych i analizy danych.

Ponieważ Big Data, Data Science i Data Analytics to nowe technologie (nadal ewoluują), często używamy Data Science i Data Analytics zamiennie. Zamieszanie wynika przede wszystkim z faktu, że zarówno Data Scientists, jak i Data Analysts pracują z Big Data. Mimo to różnica między analitykiem danych a analitykiem danych jest wyraźna, co napędza debatę Data Science vs Data Analytics.

W tym artykule zajmiemy się debatą Data Science vs Data Analytics, skupiając się na różnicy między Data Analyst a Data Scientist.

Nauka o danych a analiza danych: dwie strony tego samego medalu

Data Science i Data Analytics zajmują się Big Data, przy czym każde z nich przyjmuje unikalne podejście. Data Science to parasol obejmujący analizę danych. Data Science to połączenie wielu dyscyplin – matematyki, statystyki, informatyki, informatyki, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Obejmuje koncepcje takie jak eksploracja danych, wnioskowanie o danych, modelowanie predykcyjne i opracowywanie algorytmów ML w celu wyodrębnienia wzorców ze złożonych zestawów danych i przekształcenia ich w praktyczne strategie biznesowe. Z drugiej strony analiza danych dotyczy głównie statystyki, matematyki i analizy statystycznej.

Podczas gdy nauka o danych koncentruje się na znajdowaniu znaczących korelacji między dużymi zestawami danych, analiza danych ma na celu odkrycie specyfiki wyodrębnionych spostrzeżeń. Innymi słowy, Data Analytics to gałąź Data Science, która koncentruje się na bardziej szczegółowych odpowiedziach na pytania, które przynosi Data Science.

Data Science stara się odkrywać nowe i unikalne pytania, które mogą napędzać innowacje biznesowe. Natomiast analiza danych ma na celu znalezienie rozwiązań tych pytań i określenie, w jaki sposób można je wdrożyć w organizacji w celu wspierania innowacji opartych na danych.

Nauka o danych a analityka danych: stanowiska badacza danych i analityka danych

Naukowcy i analitycy danych wykorzystują dane na różne sposoby. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują kombinację technik matematycznych, statystycznych i uczenia maszynowego do czyszczenia, przetwarzania i interpretacji danych w celu uzyskania z nich wglądu. Projektują zaawansowane procesy modelowania danych przy użyciu prototypów, algorytmów ML, modeli predykcyjnych i niestandardowej analizy.

Podczas gdy analitycy danych badają zbiory danych w celu zidentyfikowania trendów i wyciągnięcia wniosków, analitycy danych zbierają duże ilości danych, organizują je i analizują w celu zidentyfikowania odpowiednich wzorców. Po zakończeniu części analitycznej starają się przedstawić swoje wyniki za pomocą metod wizualizacji danych, takich jak wykresy, wykresy itp. W ten sposób analitycy danych przekształcają złożone spostrzeżenia w język biznesowy, który mogą zrozumieć zarówno techniczni, jak i nietechniczni członkowie organizacji .

Obie role wykonują w różnym stopniu gromadzenie, czyszczenie i analizę danych w celu uzyskania praktycznych wglądów w podejmowanie decyzji na podstawie danych. W związku z tym obowiązki naukowców zajmujących się danymi i analityków danych często się pokrywają.

Obowiązki naukowców zajmujących się danymi

• Przetwarzanie, czyszczenie i weryfikowanie integralności danych.
• Do wykonywania eksploracyjnej analizy danych na dużych zbiorach danych.
• Wykonywanie eksploracji danych poprzez tworzenie potoków ETL.
• Aby przeprowadzić analizę statystyczną przy użyciu algorytmów ML, takich jak regresja logistyczna, KNN, losowy las, drzewa decyzyjne itp.
• Aby pisać kod do automatyzacji i budować zaradne biblioteki ML.
• Zbieranie informacji biznesowych za pomocą narzędzi i algorytmów ML.
• Identyfikowanie nowych trendów w danych do tworzenia prognoz biznesowych.

Obowiązki analityków danych

• Zbieranie i interpretowanie danych.
• Aby zidentyfikować odpowiednie wzorce w zbiorze danych.
• Wykonywanie zapytań o dane za pomocą SQL.
• Eksperymentowanie z różnymi narzędziami analitycznymi, takimi jak analiza predykcyjna, analiza nakazowa, analiza opisowa i analiza diagnostyczna.
• Aby użyć narzędzi do wizualizacji danych, takich jak Tableau, IBM Cognos Analytics itp., do prezentacji wyodrębnionych informacji.

Przeczytaj: Kariera w nauce o danych

Nauka o danych a analiza danych: podstawowe umiejętności

Naukowcy zajmujący się danymi muszą być biegli w matematyce i statystyce oraz posiadać wiedzę w zakresie programowania (Python, R, SQL), modelowania predykcyjnego i uczenia maszynowego. Analitycy danych muszą posiadać umiejętności w zakresie eksploracji danych, modelowania danych, hurtowni danych, analizy danych, analizy statystycznej oraz zarządzania i wizualizacji baz danych. Naukowcy zajmujący się danymi i analitycy danych muszą być doskonałymi rozwiązywaczami problemów i krytycznymi myślicielami.

Analityk danych musi być:

• Dobrze orientuje się w bazach danych Excel i SQL.
• Biegły w korzystaniu z narzędzi takich jak SAS, Tableau, Power BI, żeby wymienić tylko kilka.
• Biegły w programowaniu w R lub Python.
• Biegły w wizualizacji danych.

Naukowiec ds. danych musi być:

• Dobrze zorientowany w prawdopodobieństwie i statystyce oraz rachunku różniczkowym i algebrze liniowej.
• Biegły w programowaniu w R, Python, Java, Scala, Julia, SQL i MATLAB.
• Biegły w zarządzaniu bazami danych, zarządzaniu danymi i uczeniu maszynowym.
• Doświadczony w korzystaniu z platform Big Data, takich jak Apache Spark, Hadoop itp.

Zamówienie: umiejętności analizy danych

Nauka o danych a analiza danych: perspektywa kariery

Ścieżka kariery w Data Science i Data Analytics jest dość podobna. Osoby aspirujące do nauki o danych muszą mieć silne podstawy edukacyjne w dziedzinie informatyki, inżynierii oprogramowania lub nauki o danych. Podobnie analitycy danych mogą ukończyć studia licencjackie z informatyki, technologii informacyjnej, matematyki lub statystyki.

Nauka o danych a analiza danych: która z nich jest dla Ciebie odpowiednia?

Zazwyczaj analitycy danych są znacznie bardziej techniczni i wymagają matematycznego sposobu myślenia, a analitycy danych przyjmują podejście statystyczne i analityczne. Z perspektywy kariery rola analityka danych jest raczej stanowiskiem podstawowym. Osoby aspirujące z dużym doświadczeniem w statystyce i programowaniu mogą zdobywać stanowiska Data Analyst w firmach.

Zazwyczaj zatrudniając analityków danych, rekruterzy preferują kandydatów z 2-5 letnim doświadczeniem w branży. Wręcz przeciwnie, Data Scientists to doświadczeni eksperci z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem.

Mówiąc o wynagrodzeniu, zarówno Data Science, jak i Data Analytics płacą wyjątkowo dobrze. Średnia pensja Data Scientists w Indiach waha się między Rs. 8,13,500 – 9,00,000 , podczas gdy analityka danych to Rs. 424400 – 504000 . A najlepsze w wyborze budowania kariery w Data Science lub Data Analytics jest to, że ich trajektoria kariery jest pozytywna, stale się rozwija. Przeczytaj więcej na temat wynagrodzenia naukowców zajmujących się danymi w Indiach.

Oto różnice między nauką o danych a analizą danych. Podsumowując, mimo że Data Science i Data Analytics podążają w podobny sposób, istnieje spora część różnic między stanowiskami pracy Data Analyst i Data Scientist. A wybór między tymi dwoma w dużej mierze zależy od twoich zainteresowań i celów zawodowych.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych.