Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Veri Bilimi ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Büyük Verinin yükselişi, sektördeki diğer iki moda kelimeyi de beraberinde getirdi: Veri Bilimi ve Veri Analitiği. Bugün, tüm dünya devasa hacimlerde devasa veri büyümesine katkıda bulunuyor, bu nedenle adı Büyük Veri. Dünya Ekonomik Forumu , 2020'nin sonunda günlük küresel veri üretiminin 44 zettabayta ulaşacağını belirtiyor. 2025 yılına kadar bu sayı 463 exabyte veriye ulaşacak!

Büyük Veri her şeyi içerir - metinler, e-postalar, tweet'ler, kullanıcı aramaları (arama motorlarında), sosyal medya sohbetleri, IoT'den ve bağlı cihazlardan oluşturulan veriler - temelde çevrimiçi yaptığımız her şey. Dijital dünya aracılığıyla her gün üretilen veriler o kadar geniş ve karmaşıktır ki, geleneksel veri işleme ve analiz sistemleri bunu kaldıramaz. Veri Bilimi ve Veri Analitiği girin.

Büyük Veri, Veri Bilimi ve Veri Analitiği gelişmekte olan teknolojiler olduğundan (hala gelişmektedir), genellikle Veri Bilimi ve Veri Analitiğini birbirinin yerine kullanırız. Karışıklık öncelikle hem Veri Bilimcilerinin hem de Veri Analistlerinin Büyük Veri ile çalışması gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Öyle olsa bile, Veri Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki fark çok belirgindir ve Veri Bilimi ile Veri Analitiği tartışmasını körükler.

Bu makalede, Veri Analisti ve Veri Bilimcisi arasındaki farka odaklanarak Veri Bilimi ve Veri Analitiği tartışmasını ele alacağız.

Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Aynı madalyonun iki yüzü

Veri Bilimi ve Veri Analitiği, her biri benzersiz bir yaklaşım benimseyen Büyük Veri ile ilgilenir. Veri Bilimi, Veri Analitiğini kapsayan bir şemsiyedir. Veri Bilimi, birden fazla disiplinin bir birleşimidir - Matematik, İstatistik, Bilgisayar Bilimi, Bilgi Bilimi, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka.

Karmaşık veri kümelerinden kalıpları çıkarmak ve bunları eyleme dönüştürülebilir iş stratejilerine dönüştürmek için veri madenciliği, veri çıkarımı, tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenimi algoritması geliştirme gibi kavramları içerir. Öte yandan, veri analitiği esas olarak İstatistik, Matematik ve İstatistiksel Analiz ile ilgilidir.

Veri Bilimi, büyük veri kümeleri arasında anlamlı ilişkiler bulmaya odaklanırken, Veri Analitiği, çıkarılan içgörülerin özelliklerini ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır. Başka bir deyişle, Veri Analitiği, Veri Biliminin ortaya çıkardığı sorulara daha spesifik cevaplar vermeye odaklanan bir Veri Bilimi dalıdır.

Veri Bilimi, iş inovasyonunu yönlendirebilecek yeni ve benzersiz soruları keşfetmeye çalışır. Buna karşılık, Veri Analizi, bu sorulara çözümler bulmayı ve veriye dayalı yeniliği teşvik etmek için bir kuruluşta nasıl uygulanabileceklerini belirlemeyi amaçlar.

Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Veri Bilimcisi ve Veri Analistinin İş Rolleri

Veri Bilimcileri ve Veri Analistleri, verileri farklı şekillerde kullanır. Veri Bilimcileri, verileri temizlemek, işlemek ve yorumlamak için Matematiksel, İstatistiksel ve Makine Öğrenimi tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanarak ondan içgörüler çıkarır. Prototipler, ML algoritmaları, tahmine dayalı modeller ve özel analiz kullanarak gelişmiş veri modelleme süreçleri tasarlarlar.

Veri analistleri eğilimleri belirlemek ve sonuçlar çıkarmak için veri kümelerini incelerken, Veri Analistleri büyük miktarda veri toplar, düzenler ve ilgili kalıpları belirlemek için analiz eder. Analiz kısmı yapıldıktan sonra, tablo, grafik vb. veri görselleştirme yöntemleriyle bulgularını sunmaya çalışırlar. Böylece Veri Analistleri, karmaşık içgörüleri, bir organizasyonun hem teknik hem de teknik olmayan üyelerinin anlayabileceği, iş odaklı bir dile dönüştürür. .

Her iki rol de, veriye dayalı karar verme için eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için değişen derecelerde veri toplama, temizleme ve analiz gerçekleştirir. Bu nedenle, Veri Bilimcilerinin ve Veri Analistlerinin sorumlulukları genellikle örtüşür.

Veri Bilimcilerinin Sorumlulukları

• Verilerin bütünlüğünü işlemek, temizlemek ve doğrulamak için.
• Büyük veri kümeleri üzerinde Keşifsel Veri Analizi yapmak.
• ETL ardışık düzenleri oluşturarak veri madenciliği yapmak.
• Lojistik regresyon, KNN, Random Forest, Karar Ağaçları gibi ML algoritmalarını kullanarak istatistiksel analiz yapmak.
• Otomasyon için kod yazmak ve becerikli ML kitaplıkları oluşturmak.
• Makine öğrenimi araçlarını ve algoritmalarını kullanarak iş içgörülerini toplamak için.
• İş tahminleri yapmak için verilerdeki yeni eğilimleri belirlemek.

Veri Analistlerinin Sorumlulukları

• Veri toplamak ve yorumlamak.
• Bir veri kümesindeki ilgili kalıpları belirlemek.
• SQL kullanarak veri sorgulama yapmak.
• Tahmine dayalı analitik, kuralcı analitik, tanımlayıcı analitik ve tanılama analitiği gibi farklı analitik araçlarla denemeler yapmak.
• Çıkarılan bilgileri sunmak için Tableau, IBM Cognos Analytics vb. gibi veri görselleştirme araçlarını kullanmak.

Okuyun: Veri Biliminde Kariyer

Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Temel Beceriler

Veri Bilimcileri Matematik ve istatistik konularında yetkin olmalı ve programlama (Python, R, SQL), Öngörülü Modelleme ve Makine Öğrenimi konularında uzman olmalıdır. Veri Analistleri, veri madenciliği, veri modelleme, veri ambarı, veri analizi, istatistiksel analiz ve veri tabanı yönetimi ve görselleştirme konularında yetenekli olmalıdır. Veri Bilimcileri ve Veri Analistleri, mükemmel problem çözücüler ve eleştirel düşünürler olmalıdır.

Bir Veri Analisti aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:

• Excel ve SQL veri tabanına hakim.
• Birkaçını saymak gerekirse SAS, Tableau, Power BI gibi araçları kullanma konusunda yetkin.
• R veya Python programlama konusunda yetkin.
• Veri görselleştirmede usta.

Bir Veri Bilimcisi şu özelliklere sahip olmalıdır:

• Olasılık ve İstatistik ve Çok Değişkenli Analiz ve Lineer Cebir konularında bilgili.
• R, Python, Java, Scala, Julia, SQL ve MATLAB'da programlama konusunda yetkin.
• Veritabanı yönetimi, veri tartışması ve Makine Öğrenimi konularında uzman.
• Apache Spark, Hadoop vb. Büyük Veri platformlarını kullanma konusunda deneyimli.

Ödeme: Veri Bilimi Becerileri

Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Kariyer Perspektifi

Veri Bilimi ve Veri Analitiği için kariyer yolu oldukça benzer. Veri Bilimi adayları, Bilgisayar Bilimi veya Yazılım Mühendisliği veya Veri Bilimi alanlarında güçlü bir eğitim temeline sahip olmalıdır. Benzer şekilde, Veri Analistleri Bilgisayar Bilimi veya Bilgi Teknolojisi veya Matematik veya İstatistik alanında lisans derecesi alabilirler.

Veri Bilimi ve Veri Analitiği: Hangisi Size Uygun?

Tipik olarak, Veri bilimcileri çok daha tekniktir, matematiksel bir zihniyet gerektirir ve Veri Analistleri istatistiksel ve analitik bir yaklaşım benimser. Kariyer açısından bakıldığında, bir Veri Analistinin rolü daha çok giriş seviyesi bir pozisyondur. İstatistik ve programlama konusunda güçlü bir geçmişe sahip adaylar, şirketlerde Veri Analisti işlerini çantalayabilirler.

Genellikle, Veri Analistlerini işe alırken, işe alım uzmanları 2-5 yıllık sektör deneyimine sahip adayları tercih eder. Aksine, Veri Bilimcileri on yıldan fazla deneyime sahip deneyimli uzmanlardır.

Maaş hakkında konuşurken, hem Veri Bilimi hem de Veri Analitiği son derece iyi ödüyor. Hindistan'daki Veri Bilimcilerinin ortalama maaşı Rs arasında değişmektedir. 8.13.500 - 9,00.000 , Veri Analistininki ise Rs'dir. 4,24,400 – 5,04.000 . Ve Veri Bilimi veya Veri Analitiği alanında kariyer yapmayı seçmenin en iyi yanı, kariyer yörüngelerinin olumlu olması ve sürekli olarak artmasıdır. Hindistan'da veri bilimcisi maaşı hakkında daha fazla bilgi edinin.

İşte veri bilimi ve veri analitiği arasındaki farklar. Sonuç olarak, Veri Bilimi ve Veri Analitiği benzer çizgide ilerlese de, burada Veri Analisti ve Veri Bilimcisi iş rolleri arasındaki farkların adil bir payı var. Ve bu ikisi arasındaki seçim büyük ölçüde ilgi alanlarınıza ve kariyer hedeflerinize bağlıdır.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.