تحليلات البيانات مقابل علوم البيانات: الفرق والمقارنة

تحليلات البيانات وعلوم البيانات هي وظائف مزدهرة. كلاهما يستخدم البيانات لتحليل وتنفيذ العديد من المهام الحسابية.

لا تركز تحليلات البيانات كثيرًا على جزء الترميز ، ولكن الترميز ضروري عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات.

لا يعد الترميز مهمًا فحسب ، بل يجب أن يكون له أيضًا سيطرة قوية على الرياضيات والخوارزميات وهياكل البيانات ولغات البرمجة.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. تركز تحليلات البيانات على معالجة البيانات وتحليلها لاستخراج الرؤى ، بينما تتضمن Data Science دورة حياة البيانات بأكملها ، بما في ذلك جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتحليلها.
2. يستخدم Data Science الخوارزميات المتقدمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لعمل التنبؤات وأتمتة عملية صنع القرار.
3. يتمتع محللو البيانات بخبرة في تصور البيانات والتحليل الإحصائي، بينما يحتاج علماء البيانات إلى مجموعة مهارات أوسع، بما في ذلك البرمجة والتعلم الآلي.

تحليلات البيانات مقابل علوم البيانات

تحليلات البيانات هي عملية فحص وتنظيف وتحويل ونمذجة البيانات من أجل اكتشاف المعلومات المفيدة واستخلاص النتائج ودعم اتخاذ القرار. علم البيانات يشمل مجموعة واسعة من التقنيات والأدوات لاستخراج الأفكار وبناء النماذج من البيانات.

تُستخدم تحليلات البيانات لتحليل البيانات الخام للتوصل إلى استنتاجات حول تلك المعلومات. يستخدمون أدوات وتقنيات مختلفة لمساعدة المنظمات على اتخاذ القرارات.

هناك العديد من أنواع تحليلات البيانات المتاحة والتي تسمى التحليلات الوصفية والتعليمية والتنبؤية والتشخيصية. كل نوع له غرض محدد ، ويعتمد على السؤال الذي يجب على محلل البيانات الإجابة عليه. 

علم البيانات هو مجال دراسي يتضمن مهارات البرمجة والإحصاءات والخبرة ومعرفة الرياضيات للحصول على نظرة ثاقبة من البيانات.

إنه مجال دراسة يجمع بين الإحصاء والرياضيات للحصول على رؤى ذات مغزى من البيانات. يوفر مجموعة كبيرة من البيانات.

تتضمن بعض ميزات علم البيانات أعمدة ميزات مرنة ، وتدريب شبكة موازية ، ومكونات ذات طبقات ، ومسجل أحداث. 

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	تحليلات البيانات	العلوم البيانات
المهاره	أدوات ذكاء الأعمال والإحصاءات الوسيطة.	نمذجة البيانات والتحليلات التنبؤية.
الأهداف	يستخدم المعلومات الموجودة للكشف عن البيانات القابلة للتنفيذ.	يكتشف أسئلة جديدة لدفع الابتكار.
مجال	Micro	الماكرو
مجالات التطبيق	يتم تطبيقه في قطاعي الألعاب والسفر.	يتم تطبيقه في أبحاث الإنترنت والإعلانات الرقمية.
اللغات	تابلو بابليك وأباتشي سبارك.	بايثون و SQL.

ما هي تحليلات البيانات؟

فهو يساعد المنظمات والأفراد على فهم البيانات. يقومون بتحليل البيانات الأولية للاتجاهات والأفكار.

بعض من أفضل المهارات التي يجب أن يتمتع بها محلل البيانات هي تصور البيانات ، Matlab ، Python ، التعلم الآلي ، تنظيف البيانات ، لغة R ، SQL و NoSQLوالجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل.

لن يصبح تعلم تحليلات البيانات تحديًا إذا بدأت بالممارسة الصحيحة. ابدأ بتعلم أساسيات برمجة R.

ثم تفاعل مع البيانات باستخدام لغة استعلام منظمة. انضم إلى فصل دراسي في Excel وصقل مهاراتك في التفوق. والخطوة الأخيرة هي إعادة تنشيط الجبر الخطي أو الإحصاء. الترميز ليس جزءًا ضروريًا من تحليلات البيانات.

لا يُتوقع منهم كتابة التعليمات البرمجية في واجباتهم اليومية. وظائف تحليلات البيانات البسيطة مثل تحليلات جوجل لا تتطلب كتابة كود. إنها مهنة جيدة جدا. يمكن للناس أيضًا توقع مبلغ جيد من الراتب حتى في المناصب الصغيرة. 

على الرغم من أنها لا تتطلب الكثير من الترميز ، إلا أنها مهمة مرهقة. هناك العديد من الأسباب المتاحة ، ولكن الشيء الأكثر أهمية في القائمة هو الحجم الكبير للعمل.

التالي هو طلب العمل من مستويات الإدارة ومصادر متعددة. يمكن للناس تعلم أساسيات تحليلات البيانات بأنفسهم.

ولكن سيكون من الجيد أن يكون لديك شهادة حتى تتمكن من بناء المهارات والشبكات مع محترفين في هذا المجال بالذات. 

ما هو علم البيانات؟

يقوم علماء البيانات بفحص السؤال الذي يحتاج إلى إجابة ومكان العثور على البيانات ذات الصلة. إنه مجال متعدد التخصصات. يستخدمون المهارات التحليلية.

إنه مجال تستخدم فيه استراتيجيات تحليلية متقدمة. يستخدم المبادئ العلمية لانتزاع المعرفة الجديرة بالاهتمام.

يستخدم البيانات التي تم جمعها لاتخاذ قرارات الأعمال والخطط الإستراتيجية والفوائد المختلفة. إنها واحدة من المجالات العلمية الناشئة حيث انتشر شاطئها في كل مهنة تقريبًا. 

تتمثل بعض مزايا علم البيانات في عملك في زيادة القدرة على التنبؤ بالأعمال ، والمساعدة في تفسير البيانات المعقدة ، وتوفير معلومات استخباراتية في الوقت الفعلي ، وتحسين أمان البيانات ، وتفضيل عصر التسويق والمبيعات ، وتحفيز عملية اتخاذ القرار ، وإضفاء الطابع الشخصي على تجربة العميل.

هم السلالة المتزايدة من المتخصصين الذين يوافقون على الحاجة اليوم. يمكن لعالم البيانات المساعدة في تحديد المجموعات الرئيسية بدقة.

يتم استخدامه في العديد من الصناعات مثل التمويل والنقل والتعليم والمصارف والتصنيع والتجارة الإلكترونية. هذا يؤدي إلى العديد من تطبيقات علوم البيانات المتعلقة بهذا المجال.

يصف الخبراء أن البيانات هي نفط المستقبل والتحليلات هي المحرك. في غضون بضع سنوات ، سيزداد الطلب عليه ، وسيكون النمو أسرع.

إنها وظيفة مستقبلية لأنها واحدة من المجالات المزدهرة في جميع أنواع الصناعات. بالنسبة للأشخاص الذين يرغبون في الذهاب إلى مجال البحث ، فإن علم البيانات هو الخيار الأمثل لهم. 

الاختلافات الرئيسية بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات

1. يجب أن يتكيف شخص تحليلات البيانات مع تصور البيانات. من ناحية أخرى ، يجب أن يتكيف شخص علم البيانات مع إدارة قواعد البيانات والتعلم الآلي والجدل في البيانات.
2. تتمثل مسؤولية محلل البيانات في جمع البيانات وتفسيرها. من ناحية أخرى ، تتمثل مسؤوليات عالم البيانات في معالجة سلامة البيانات والتحقق منها وتنظيفها.
3. يتم تطبيق تحليلات البيانات في قطاعي الألعاب والسفر. من ناحية أخرى ، يتم تطبيق علم البيانات في أبحاث الإنترنت والإعلانات الرقمية.
4. اللغات المستخدمة في تحليلات البيانات هي التابلوه لوحة حية بابليك وأباتشي سبارك. من ناحية أخرى ، اللغة المستخدمة في علم البيانات في Python و SQL.
5. الهدف من تحليلات البيانات هو أنها تستخدم المعلومات الموجودة للكشف عن البيانات القابلة للتنفيذ. من ناحية أخرى ، الهدف من علم البيانات هو اكتشاف أسئلة جديدة لدفع الابتكار.

مراجع حسابات

1. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/

آخر تحديث: 20 يوليو 2023