Data Science Vs Data Analytics: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Analytics

การเพิ่มขึ้นของ Big Data ได้นำมาซึ่งคำศัพท์อื่นๆ อีกสองคำในอุตสาหกรรม ได้แก่ Data Science และ Data Analytics ทุกวันนี้ โลกทั้งใบมีส่วนทำให้ข้อมูลเติบโตอย่างมหาศาลในปริมาณมหาศาล จึงเป็นที่มาของชื่อ Big Data World Economic Forum ระบุว่าภายในสิ้นปี 2020 การสร้างข้อมูลรายวันทั่วโลกจะสูงถึง 44 เซตตาไบต์ ภายในปี 2025 จำนวนนี้จะถึง 463 เอ็กซาไบต์ของข้อมูล!

Big Data รวมทุกอย่าง – ข้อความ, อีเมล, ทวีต, การค้นหาผู้ใช้ (บนเสิร์ชเอ็นจิ้น), การพูดคุยในโซเชียลมีเดีย, ข้อมูลที่สร้างจาก IoT และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ - โดยพื้นฐานแล้วทุกสิ่งที่เราทำออนไลน์ ข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวันผ่านโลกดิจิทัลนั้นกว้างใหญ่และซับซ้อนจนระบบประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้ เข้าสู่ Data Science และ Data Analytics

เนื่องจาก Big Data, Data Science และ Data Analytics เป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ (ยังคงพัฒนาอยู่) เราจึงมักใช้ Data Science และ Data Analytics สลับกัน ความสับสนส่วนใหญ่เกิดจากข้อเท็จจริงที่ว่าทั้ง Data Scientist และ Data Analysts ทำงานร่วมกับ Big Data ถึงกระนั้น ความแตกต่างระหว่าง Data Analyst และ Data Scientist ก็ชัดเจน ซึ่งทำให้เกิดการอภิปราย Data Science กับ Data Analytics

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการอภิปราย Data Science กับ Data Analytics โดยเน้นที่ความแตกต่างระหว่าง Data Analyst และ Data Scientist

Data Science vs. Data Analytics: สองด้านของเหรียญเดียวกัน

Data Science และ Data Analytics จัดการกับ Big Data ซึ่งต่างก็ใช้แนวทางเฉพาะ Data Science เป็นร่มที่ครอบคลุม Data Analytics Data Science เป็นการผสมผสานระหว่างสาขาวิชาต่างๆ – คณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ สารสนเทศศาสตร์ การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์

ประกอบด้วยแนวคิดต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อมูล การอนุมานข้อมูล การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ และการพัฒนาอัลกอริธึม ML เพื่อแยกรูปแบบจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและแปลงเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้ ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับสถิติ คณิตศาสตร์ และการวิเคราะห์ทางสถิติ

ในขณะที่ Data Science มุ่งเน้นไปที่การค้นหาความสัมพันธ์ที่มีความหมายระหว่างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Data Analytics ได้รับการออกแบบมาเพื่อเปิดเผยข้อมูลเฉพาะของข้อมูลเชิงลึกที่แยกออกมา กล่าวคือ Data Analytics เป็นสาขาหนึ่งของ Data Science ที่เน้นไปที่คำตอบที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับคำถามที่ Data Science นำเสนอ

Data Science พยายามค้นหาคำถามใหม่ๆ ที่ไม่เหมือนใครซึ่งสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจได้ ในทางตรงกันข้าม การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งหวังที่จะหาคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ และพิจารณาว่าจะสามารถนำไปปฏิบัติภายในองค์กรได้อย่างไรเพื่อส่งเสริมนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Data Science vs. Data Analytics: บทบาทงานของ Data Scientist และ Data Analyst

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกันในการล้าง ประมวลผล และตีความข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกออกมา พวกเขาออกแบบกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูลขั้นสูงโดยใช้ต้นแบบ อัลกอริธึม ML โมเดลเชิงทำนาย และการวิเคราะห์แบบกำหนดเอง

ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลตรวจสอบชุดข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มและหาข้อสรุป นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก จัดระเบียบ และวิเคราะห์เพื่อระบุรูปแบบที่เกี่ยวข้อง หลังจากส่วนการวิเคราะห์เสร็จสิ้น พวกเขามุ่งมั่นที่จะนำเสนอสิ่งที่ค้นพบผ่านวิธีการแสดงภาพข้อมูล เช่น แผนภูมิ กราฟ เป็นต้น ดังนั้น นักวิเคราะห์ข้อมูลจึงเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนให้เป็นภาษาที่เข้าใจทางธุรกิจ ซึ่งทั้งสมาชิกด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคขององค์กรสามารถเข้าใจได้ .

บทบาททั้งสองดำเนินการในระดับที่แตกต่างกันของการเก็บรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด และการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น ความรับผิดชอบของ Data Scientists และ Data Analyst มักจะทับซ้อนกัน

ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• เพื่อประมวลผล ทำความสะอาด และตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล
• เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• เพื่อทำเหมืองข้อมูลโดยการสร้างไปป์ไลน์ ETL
• เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้อัลกอริธึม ML เช่น การถดถอยโลจิสติก, KNN, Random Forest, Decision Trees เป็นต้น
• ในการเขียนโค้ดสำหรับระบบอัตโนมัติและสร้างไลบรารี ML ที่ชาญฉลาด
• เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจโดยใช้เครื่องมือและอัลกอริธึม ML
• เพื่อระบุแนวโน้มใหม่ในข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ทางธุรกิจ

ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล

• เพื่อรวบรวมและตีความข้อมูล
• เพื่อระบุรูปแบบที่เกี่ยวข้องในชุดข้อมูล
• เพื่อดำเนินการสืบค้นข้อมูลโดยใช้ SQL
• เพื่อทดลองกับเครื่องมือวิเคราะห์ต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด การวิเคราะห์เชิงพรรณนา และการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย
• เพื่อใช้เครื่องมือการสร้างภาพข้อมูล เช่น Tableau, IBM Cognos Analytics เป็นต้น สำหรับการนำเสนอข้อมูลที่แยกออกมา

อ่าน: อาชีพใน Data Science

Data Science vs. Data Analytics: ทักษะหลัก

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม (Python, R, SQL), Predictive Modelling และ Machine Learning นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีทักษะในการทำเหมืองข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล คลังข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และการจัดการฐานข้อมูลและการแสดงภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องเป็นนักแก้ปัญหาและนักคิดเชิงวิพากษ์ที่ยอดเยี่ยม

นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้อง:

• สามารถใช้ฐานข้อมูล Excel และ SQL ได้เป็นอย่างดี
• เชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือเช่น SAS, Tableau, Power BI เป็นต้น
• มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม R หรือ Python
• เก่งเรื่องการแสดงข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้อง:

• เชี่ยวชาญด้านความน่าจะเป็นและสถิติและแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้น
• มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรม R, Python, Java, Scala, Julia, SQL และ MATLAB
• เชี่ยวชาญในการจัดการฐานข้อมูล การโต้แย้งข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง
• มีประสบการณ์ในการใช้แพลตฟอร์ม Big Data เช่น Apache Spark, Hadoop เป็นต้น

ชำระเงิน: ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science vs. Data Analytics: มุมมองอาชีพ

เส้นทางอาชีพสำหรับ Data Science และ Data Analytics ค่อนข้างคล้ายกัน ผู้สมัคร Data Science ต้องมีพื้นฐานการศึกษาที่แข็งแกร่งในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในทำนองเดียวกัน นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถศึกษาต่อในระดับปริญญาตรีในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือเทคโนโลยีสารสนเทศ หรือคณิตศาสตร์ หรือสถิติ

Data Science กับ Data Analytics: อันไหนที่เหมาะกับคุณ?

โดยทั่วไปแล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากกว่ามาก ซึ่งต้องใช้ความคิดทางคณิตศาสตร์ และนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้วิธีการทางสถิติและการวิเคราะห์ จากมุมมองของอาชีพ บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นตำแหน่งระดับเริ่มต้นมากกว่า ผู้สมัครที่มีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านสถิติและการเขียนโปรแกรมสามารถรับงาน Data Analyst ในบริษัทต่างๆ ได้

โดยปกติ เมื่อจ้าง Data Analyst ผู้จัดหางานจะชอบผู้สมัครที่มีประสบการณ์ในอุตสาหกรรม 2-5 ปี ในทางตรงกันข้าม Data Scientists เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์มากกว่าสิบปี

เมื่อพูดถึงเงินเดือน ทั้ง Data Science และ Data Analytics จ่ายได้ดีมาก เงินเดือนเฉลี่ยของ Data Scientists ในอินเดียอยู่ระหว่าง Rs. 8,13,500 – 9,00,000 ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลคือ Rs. 4,24,400 – 5,04,000 . และส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการเลือกสร้างอาชีพใน Data Science หรือ Data Analytics ก็คือเส้นทางอาชีพของพวกเขาเป็นไปในทางบวกและเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

นี่คือความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสรุป แม้ว่า Data Science และ Data Analytics จะอยู่ในแนวเดียวกัน แต่นี่คือความแตกต่างที่ยุติธรรมระหว่างบทบาทงานของ Data Analyst และ Data Scientist และทางเลือกระหว่างสองสิ่งนี้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความสนใจและเป้าหมายในอาชีพของคุณ

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B