Наука о данных против аналитики данных: разница между наукой о данных и аналитикой данных

Всплеск больших данных привел к появлению двух других модных словечек в отрасли: наука о данных и аналитика данных. Сегодня весь мир способствует массовому росту данных в колоссальных объемах, отсюда и название Big Data. Всемирный экономический форум заявляет, что к концу 2020 года ежедневное генерирование глобальных данных достигнет 44 зеттабайт. К 2025 году это число достигнет 463 экзабайт данных!

Большие данные включают в себя все — тексты, электронные письма, твиты, поисковые запросы пользователей (в поисковых системах), болтовню в социальных сетях, данные, полученные из Интернета вещей и подключенных устройств — в основном все, что мы делаем в Интернете. Данные, генерируемые каждый день в цифровом мире, настолько обширны и сложны, что традиционные системы обработки и анализа данных не могут с ними справиться. Войдите в науку о данных и аналитику данных.

Поскольку большие данные, наука о данных и аналитика данных являются новыми технологиями (они все еще развиваются), мы часто используем науку о данных и аналитику данных как синонимы. Путаница в первую очередь возникает из-за того, что с большими данными работают как специалисты по данным, так и аналитики данных. Тем не менее, разница между Data Analyst и Data Scientist огромна, что вызывает споры о Data Science и Data Analytics.

В этой статье мы рассмотрим дебаты о науке о данных и аналитике данных, сосредоточив внимание на разнице между аналитиком данных и специалистом по данным.

Наука о данных и аналитика данных: две стороны одной медали

Наука о данных и аналитика данных имеют дело с большими данными, каждая из которых использует уникальный подход. Наука о данных — это зонтик, который охватывает аналитику данных. Наука о данных представляет собой комбинацию нескольких дисциплин: математики, статистики, информатики, информатики, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Он включает в себя такие концепции, как интеллектуальный анализ данных, вывод данных, прогнозное моделирование и разработка алгоритмов машинного обучения для извлечения шаблонов из сложных наборов данных и преобразования их в действенные бизнес-стратегии. С другой стороны, аналитика данных в основном связана со статистикой, математикой и статистическим анализом.

В то время как наука о данных фокусируется на поиске значимых корреляций между большими наборами данных, аналитика данных предназначена для раскрытия специфики извлеченных идей. Другими словами, аналитика данных — это отрасль науки о данных, которая фокусируется на более конкретных ответах на вопросы, которые ставит наука о данных.

Наука о данных стремится открывать новые и уникальные вопросы, которые могут стимулировать бизнес-инновации. Напротив, анализ данных направлен на поиск решений этих вопросов и определение того, как они могут быть реализованы в организации для стимулирования инноваций, основанных на данных.

Наука о данных против аналитики данных: рабочие роли специалиста по данным и аналитика данных

Ученые и аналитики данных используют данные по-разному. Специалисты по данным используют комбинацию математических, статистических и машинных методов обучения для очистки, обработки и интерпретации данных, чтобы извлечь из них ценную информацию. Они разрабатывают расширенные процессы моделирования данных с использованием прототипов, алгоритмов машинного обучения, прогностических моделей и специального анализа.

В то время как аналитики данных изучают наборы данных, чтобы выявить тенденции и сделать выводы, аналитики данных собирают большие объемы данных, систематизируют их и анализируют, чтобы выявить соответствующие закономерности. После завершения аналитической части они стремятся представить свои выводы с помощью методов визуализации данных, таких как диаграммы, графики и т. д. Таким образом, аналитики данных преобразуют сложные идеи в бизнес-подкованный язык, понятный как техническим, так и нетехническим членам организации. .

Обе роли в разной степени выполняют сбор, очистку и анализ данных, чтобы получить полезную информацию для принятия решений на основе данных. Следовательно, обязанности специалистов по данным и аналитиков данных часто пересекаются.

Обязанности специалистов по данным

• Для обработки, очистки и проверки целостности данных.
• Для выполнения исследовательского анализа данных на больших наборах данных.
• Для выполнения интеллектуального анализа данных путем создания конвейеров ETL.
• Для выполнения статистического анализа с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, KNN, случайный лес, деревья решений и т. д.
• Писать код для автоматизации и создавать находчивые библиотеки машинного обучения.
• Чтобы получить бизнес-идеи, используя инструменты и алгоритмы машинного обучения.
• Выявление новых тенденций в данных для составления бизнес-прогнозов.

Обязанности аналитиков данных

• Для сбора и интерпретации данных.
• Чтобы определить соответствующие закономерности в наборе данных.
• Для выполнения запросов данных с использованием SQL.
• Экспериментировать с различными аналитическими инструментами, такими как прогнозная аналитика, предписывающая аналитика, описательная аналитика и диагностическая аналитика.
• Использовать инструменты визуализации данных, такие как Tableau, IBM Cognos Analytics и т. д., для представления извлеченной информации.

Читайте: Карьера в науке о данных

Наука о данных против аналитики данных: основные навыки

Специалисты по данным должны хорошо разбираться в математике и статистике, а также иметь опыт программирования (Python, R, SQL), прогнозного моделирования и машинного обучения. Аналитики данных должны обладать навыками интеллектуального анализа данных, моделирования данных, хранения данных, анализа данных, статистического анализа, а также управления базами данных и визуализации. Специалисты по данным и аналитики данных должны уметь решать проблемы и мыслить критически.

Аналитик данных должен быть:

• Отличное знание Excel и баз данных SQL.
• Владеет такими инструментами, как SAS, Tableau, Power BI и другими.
• Умение программировать на R или Python.
• Умеет визуализировать данные.

Data Scientist должен быть:

• Хорошо разбирается в теории вероятностей и статистике, а также в многомерном исчислении и линейной алгебре.
• Владеет программированием на R, Python, Java, Scala, Julia, SQL и MATLAB.
• Специалист в области управления базами данных, обработки данных и машинного обучения.
• Опыт работы с платформами больших данных, такими как Apache Spark, Hadoop и др.

Оформление заказа: навыки работы с данными

Наука о данных против аналитики данных: перспектива карьеры

Карьерный путь для Data Science и Data Analytics очень похож. Претенденты на науку о данных должны иметь прочную образовательную базу в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения или науки о данных. Точно так же аналитики данных могут получить степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, математики или статистики.

Наука о данных и аналитика данных: какая из них подходит именно вам?

Как правило, специалисты по данным гораздо более техничны, им требуется математический склад ума, а аналитики данных используют статистический и аналитический подход. С точки зрения карьеры, роль аналитика данных — это скорее должность начального уровня. Кандидаты с большим опытом работы в области статистики и программирования могут получить работу аналитика данных в компаниях.

Обычно при найме аналитиков данных рекрутеры отдают предпочтение кандидатам с опытом работы в отрасли от 2 до 5 лет. Напротив, специалисты по данным — это опытные специалисты с более чем десятилетним опытом.

Говоря о зарплате, и наука о данных, и аналитика данных платят очень хорошо. Средняя зарплата специалистов по данным в Индии колеблется от рупий до 8 13 500–9 00 000 , а у аналитика данных — рупий. 4,24,400 – 5,04,000 . И самое приятное в выборе карьеры в науке о данных или аналитике данных заключается в том, что их карьерная траектория положительна и постоянно растет. Узнайте больше о зарплате специалиста по данным в Индии.

Вот различия между наукой о данных и аналитикой данных. В заключение, несмотря на то, что наука о данных и аналитика данных имеют схожие черты, существует значительная доля различий между рабочими ролями аналитика данных и специалиста по данным. И выбор между этими двумя во многом зависит от ваших интересов и карьерных целей.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.