Data Science vs Data Analytics: Diferența dintre Data Science și Data Analytics

Publicat: 2021-07-15

Creșterea Big Data a adus și alte două cuvinte la modă în industrie, Data Science și Data Analytics. Astăzi, întreaga lume contribuie la creșterea masivă a datelor în volume colosale, de unde și numele, Big Data. Forumul Economic Mondial afirmă că până la sfârșitul anului 2020, generarea zilnică de date la nivel mondial va ajunge la 44 zettabytes. Până în 2025, acest număr va ajunge la 463 exaocteți de date!

Big Data include totul – texte, e-mailuri, tweet-uri, căutări ale utilizatorilor (pe motoarele de căutare), chatter pe rețelele sociale, date generate de IoT și dispozitive conectate – practic, tot ceea ce facem online. Datele generate zilnic prin lumea digitală sunt atât de vaste și complexe încât sistemele tradiționale de procesare și analiză a datelor nu le pot gestiona. Introduceți Data Science și Data Analytics.

Deoarece Big Data, Data Science și Data Analytics sunt tehnologii emergente (ele evoluează încă), folosim adesea Data Science și Data Analytics în mod interschimbabil. Confuzia apare în primul rând din faptul că atât oamenii de știință de date, cât și analiștii de date lucrează cu Big Data. Chiar și așa, diferența dintre Data Analyst și Data Scientist este puternică, alimentând dezbaterea Data Science vs. Data Analytics.

În acest articol, vom aborda dezbaterea Data Science vs. Data Analytics, concentrându-ne pe diferența dintre Data Analyst și Data Scientist.

Cuprins

Data Science vs. Data Analytics: Două fețe ale aceleiași monede
Data Science vs. Data Analytics: Rolurile postului de Data Scientist și Data Analyst
Știința datelor vs. Analiza datelor: abilități de bază
Data Science vs. Data Analytics: Perspectivă de carieră
Data Science vs. Data Analytics: Care este potrivit pentru tine?
Care este mai bine – Data Science sau Data Analytics?
Poate un analist de date să lucreze ca cercetător de date?
Este necesar ca analiștii de date să fie excelenți cu matematica?

Data Science vs. Data Analytics: Două fețe ale aceleiași monede

Data Science și Data Analytics se ocupă de Big Data, fiecare având o abordare unică. Data Science este o umbrelă care cuprinde Data Analytics. Știința datelor este o combinație de mai multe discipline - Matematică, Statistică, Informatică, Știința informației, Învățare automată și Inteligență artificială.

Include concepte precum data mining, inferența datelor, modelarea predictivă și dezvoltarea algoritmului ML, pentru a extrage modele din seturi de date complexe și a le transforma în strategii de afaceri acționabile. Pe de altă parte, analiza datelor se ocupă în principal de statistică, matematică și analiză statistică.

În timp ce Data Science se concentrează pe găsirea de corelații semnificative între seturi mari de date, Data Analytics este conceput pentru a descoperi specificul informațiilor extrase. Cu alte cuvinte, Data Analytics este o ramură a Data Science care se concentrează pe răspunsuri mai specifice la întrebările pe care Data Science le aduce.

Data Science caută să descopere întrebări noi și unice care pot conduce inovarea în afaceri. În schimb, Data Analysis își propune să găsească soluții la aceste întrebări și să determine cum acestea pot fi implementate în cadrul unei organizații pentru a stimula inovația bazată pe date.

Data Science vs. Data Analytics: Rolurile postului de Data Scientist și Data Analyst

Oamenii de știință și analiștii de date utilizează datele în moduri diferite. Oamenii de știință de date folosesc o combinație de tehnici matematice, statistice și de învățare automată pentru a curăța, procesa și interpreta datele pentru a extrage informații din acestea. Ei proiectează procese avansate de modelare a datelor folosind prototipuri, algoritmi ML, modele predictive și analize personalizate.

În timp ce analiștii de date examinează seturi de date pentru a identifica tendințele și a trage concluzii, analiștii de date colectează volume mari de date, le organizează și le analizează pentru a identifica modele relevante. După ce partea de analiză este încheiată, ei se străduiesc să-și prezinte constatările prin metode de vizualizare a datelor, cum ar fi diagrame, grafice etc. Astfel, analiștii de date transformă perspectivele complexe într-un limbaj de afaceri pe care atât membrii tehnici, cât și cei non-tehnici ai unei organizații îl pot înțelege. .

Ambele roluri efectuează diferite grade de colectare, curățare și analiză a datelor pentru a obține informații utile pentru luarea deciziilor bazate pe date. Prin urmare, responsabilitățile cercetătorilor de date și ale analiștilor de date se suprapun adesea.

Responsabilitățile cercetătorilor de date

Pentru a procesa, curăța și valida integritatea datelor.
Pentru a efectua analiza exploratorie a datelor pe seturi mari de date.
Pentru a efectua extragerea datelor prin crearea conductelor ETL.
Pentru a efectua analize statistice folosind algoritmi ML precum regresia logistică, KNN, Random Forest, Decision Trees etc.
Pentru a scrie cod pentru automatizare și pentru a construi biblioteci ML cu resurse.
Pentru a culege informații despre afaceri folosind instrumente și algoritmi ML.
Pentru a identifica noi tendințe în ceea ce privește datele pentru a face predicții de afaceri.

Responsabilitățile analiștilor de date

Pentru a colecta și interpreta date.
Pentru a identifica modele relevante într-un set de date.
Pentru a efectua interogări de date folosind SQL.
Pentru a experimenta cu diferite instrumente analitice, cum ar fi analiza predictivă, analiză prescriptivă, analiză descriptivă și analiză de diagnostic.
Pentru a utiliza instrumente de vizualizare a datelor precum Tableau, IBM Cognos Analytics etc., pentru prezentarea informațiilor extrase.

Citiți: Carieră în știința datelor

Știința datelor vs. Analiza datelor: abilități de bază

Oamenii de știință de date trebuie să fie competenți în matematică și statistică și experiență în programare (Python, R, SQL), modelare predictivă și învățare automată. Analiștii de date trebuie să fie calificați în extragerea datelor, modelarea datelor, depozitarea datelor, analiza datelor, analiza statistică și gestionarea și vizualizarea bazelor de date. Oamenii de știință de date și analiștii de date trebuie să fie excelenți în rezolvarea problemelor și gânditori critici.

Un analist de date trebuie să fie:

Cunoașterea bazelor de date Excel și SQL.
Cunoștință în utilizarea instrumentelor precum SAS, Tableau, Power BI, pentru a numi câteva.
Cunoștințe de programare R sau Python.
Adept în vizualizarea datelor.

Un Data Scientist trebuie să fie:

Bine versat în probabilitate și statistică și calcul multivariat și algebră liniară.
Cunoștințe de programare în R, Python, Java, Scala, Julia, SQL și MATLAB.
Adept în gestionarea bazelor de date, dispute de date și învățare automată.
Cu experiență în utilizarea platformelor Big Data precum Apache Spark, Hadoop etc.

Checkout: Abilități de știință a datelor

Data Science vs. Data Analytics: Perspectivă de carieră

Calea de carieră pentru Data Science și Data Analytics este destul de similară. Aspiranții la știința datelor trebuie să aibă o bază educațională solidă în știința computerelor, sau ingineria software-ului sau știința datelor. În mod similar, analiștii de date pot urma o diplomă de licență în informatică, sau tehnologia informației, sau matematică sau statistică.

Data Science vs. Data Analytics: Care este potrivit pentru tine?

De obicei, oamenii de știință de date sunt mult mai tehnici, necesitând o mentalitate matematică, iar analiștii de date adoptă o abordare statistică și analitică. Din perspectiva carierei, rolul unui analist de date este mai mult o poziție de nivel de intrare. Aspiranții cu o experiență puternică în statistică și programare pot sluji de Data Analyst în companii.

De obicei, atunci când angajează analiști de date, recrutorii preferă candidații care au 2-5 ani de experiență în industrie. Dimpotrivă, Data Scientists sunt experți experimentați cu peste zece ani de experiență.

Când vorbim despre salariu, atât Data Science, cât și Data Analytics plătesc extrem de bine. Salariul mediu al cercetătorilor de date din India variază între Rs. 8.13.500 – 9.00.000 , în timp ce cel al unui analist de date este Rs. 4.24.400 – 5.04.000 . Și cea mai bună parte a alegerii să-și construiască o carieră în Data Science sau Data Analytics este că traiectoria lor de carieră este pozitivă, crescând continuu. Citiți mai multe despre salariul de data scientist în India.

Iată diferențele dintre știința datelor și analiza datelor. În concluzie, chiar dacă Data Science și Data Analytics merg pe linii similare, iată o parte echitabilă de diferențe între rolurile de Data Analyst și Data Scientist. Iar alegerea dintre aceste două depinde în mare măsură de interesele și obiectivele dvs. de carieră.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.

Care este mai bine – Data Science sau Data Analytics?

Afacerile înregistrează profituri și o creștere uriașă cu ajutorul informațiilor obținute din datele disponibile în organizație. Acesta este motivul principal pentru care există o creștere uriașă a numărului de oportunități de angajare pentru oamenii de știință de date, analiștii de date și inginerii de date din fiecare organizație.

Datele au devenit cel mai important element al fiecărei organizații. Știința datelor este utilă pentru analiza seturi de date brute și nestructurate pentru a găsi informații utile. Acest domeniu se concentrează pe găsirea de răspunsuri la întrebări despre care compania nu le cunoaște. Oamenii de știință de date folosesc diferite metode și instrumente pentru a obține răspunsurile.

Data Analytics prelucrează seturile de date disponibile și efectuează diferite analize statistice pentru a obține informații utile din acestea. Se concentrează pe rezolvarea problemelor actuale de afaceri din datele disponibile prin prezentarea informațiilor într-un format vizual care devine ușor de înțeles pentru fiecare individ. În plus, analiza datelor se concentrează pe obținerea de rezultate care pot oferi îmbunătățiri imediate.

Atât Data Science, cât și Data Analytics au o cerere uriașă pe piață. Fie că te uiți la asta din punct de vedere al domeniului de vedere sau al salariului, ambele sunt opțiuni grozave.

Poate un analist de date să lucreze ca cercetător de date?

Ambele câmpuri lucrează cu date de aici. Există o cerință pentru o diplomă de licență în ambele domenii. Odată ce ați devenit analist de date, puteți continua să deveniți un om de știință a datelor avansând mai mult în abilitățile de programare și matematică. Trebuie să fii foarte clar cu conceptele de matematică și programare pentru a lucra ca cercetător de date. În afară de asta, trebuie să obțineți și o diplomă avansată pentru a începe ca cercetător de date.

Este necesar ca analiștii de date să fie excelenți cu matematica?

Analiștii de date trebuie să fie buni cu numerele și să posede cunoștințe fundamentale despre diferite concepte de matematică și statistică. Dar, nu este necesar, chiar dacă ești puțin puțin cu aceste cunoștințe. Analiza datelor este mai mult despre urmarea unui set de pași logici. Puteți clarifica elementele de bază ale conceptelor matematice necesare pentru a îmbunătăți analiza datelor. În afară de asta, nu este necesar să fii foarte bun la matematică pentru a deveni analist de date.