Data Analytics vs Data Science: Rozdíl a srovnání

Data Analytics a Data Science jsou kvetoucí kariéry. Oba používají data k analýze a provádění mnoha výpočetních úloh.

Data Analytics se příliš nezaměřuje na kódovací část, ale kódování je zásadní, pokud jde o datovou vědu.

Důležité je nejen kódování, ale měli by také dobře ovládat matematiku, algoritmy, datové struktury a programovací jazyky.

Key Takeaways

1. Data Analytics se zaměřuje na zpracování a analýzu dat za účelem získání přehledů, zatímco Data Science zahrnuje celý životní cyklus dat, včetně shromažďování, ukládání, zpracování a analýzy dat.
2. Data Science využívá pokročilé algoritmy, strojové učení a umělou inteligenci k předpovědím a automatizaci rozhodování.
3. Data Analysts mají zkušenosti s vizualizací dat a statistickou analýzou, zatímco Data Scientists vyžadují širší sadu dovedností, včetně programování a strojového učení.

Data Analytics versus Data Science

Analytika dat je proces zkoumání, čištění, transformace a modelování dat s cílem objevit užitečné informace, vyvodit závěry a podpořit rozhodování. Datová věda zahrnuje širší škálu technik a nástrojů pro získávání poznatků a vytváření modelů z dat.

Analytika dat se používá k analýze nezpracovaných dat k vyvození závěrů o těchto informacích. Používají různé nástroje a techniky, které organizacím pomáhají při rozhodování.

K dispozici je mnoho typů datové analýzy nazývané deskriptivní, preskriptivní, prediktivní a diagnostická analytika. Každý typ má specifický účel a záleží na otázce, kterou musí datový analytik zodpovědět. 

Datová věda je obor, který zahrnuje programovací dovednosti, statistiku, odborné znalosti a znalosti matematiky, abyste získali přehled z dat.

Je to obor, který kombinuje statistiku a matematiku, aby z dat získal smysluplné poznatky. Poskytuje rozsáhlý komplex dat.

Některé z funkcí datové vědy zahrnují flexibilní sloupce funkcí, trénování paralelní sítě, vrstvené komponenty a záznamník událostí. 

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Analýza dat	Data Science
Sada dovedností	BI nástroje a střední statistiky.	Datové modelování a prediktivní analytika.
Cíle	Využívá existující informace k odhalování použitelných dat.	Objevuje nové otázky, které podporují inovace.
Rozsah	Micro	Makro
Oblasti použití	Uplatňuje se v herním a cestovním sektoru.	Používá se v internetovém výzkumu a digitální reklamě.
Jazyky	Tableau Public a Apache Spark.	Python a SQL.

Co je to Analýza dat?

Pomáhá organizacím a jednotlivcům porozumět datům. Analyzují nezpracovaná data pro trendy a poznatky.

Některé z nejlepších dovedností, které by datový analytik měl mít, jsou vizualizace dat, Matlab, python, strojové učení, čištění dat, jazyk R, SQL a NoSQLlineární algebra a počet.

Naučit se analytiku dat se nestane problémem, pokud začnete se správným postupem. Začněte tím, že se naučíte základy programování R.

Poté interagujte s daty pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka. Zapojte se do excelové třídy a oprášte své excelové dovednosti. A posledním krokem je osvěžit se v lineární algebře nebo statistice. Kódování není nezbytnou součástí analýzy dat.

Neočekává se od nich, že budou kódovat ve svých každodenních povinnostech. Jednoduché funkce analýzy dat, jako je google analytics, nevyžadují psaní kódu. Je to velmi dobrá kariéra. Lidé mohou očekávat dobrý plat i na juniorských pozicích. 

I když to nevyžaduje mnoho kódování, je to stresující práce. Existuje více důvodů, ale to, co je na seznamu vysoko, je velký objem práce.

Další je požadavek na práci z úrovní řízení a více zdrojů. Lidé se mohou sami naučit základy analýzy dat.

Ale bylo by dobré, kdybyste měli titul, abyste mohli budovat dovednosti a sítě s profesionály v této konkrétní oblasti. 

Co je to Data Science?

Datoví vědci zkoumají, na kterou otázku je třeba odpovědět, a kde najít související data. Je to interdisciplinární obor. Používají analytické dovednosti.

Je to oblast, kde se používají pokročilé analytické strategie. Využívá vědecké principy k získání cenných znalostí.

Využívá shromážděná data pro obchodní rozhodování, strategické plány a různé výhody. Je to jedna z nově vznikajících oblastí vědy, protože její pláž byla rozšířena téměř ve všech zaměstnáních. 

Některé z výhod datové vědy pro vaše podnikání jsou zvýšená předvídatelnost podnikání, pomáhá interpretovat složitá data, poskytuje zpravodajství v reálném čase, zlepšuje zabezpečení dat, upřednostňuje marketingovou a prodejní éru, stimuluje rozhodovací proces a přizpůsobuje zákaznickou zkušenost.

Jsou to nedávno rostoucí plemeno specialistů, kteří dnes schvalují potřebu. Datový vědec může pomoci s přesnou identifikací klíčových skupin.

Používá se v různých odvětvích, jako jsou finance, doprava, vzdělávání, bankovnictví, výroba a elektronický obchod. To vede k několika aplikacím datové vědy souvisejících s touto oblastí.

Odborníci se domnívají, že data jsou budoucím olejem a analytika je motorem. Během několika let bude vysoká poptávka a růst bude rychlejší.

Je to práce budoucnosti, protože je to jedna z prosperujících oblastí ve všech druzích průmyslových odvětví. Pro lidi, kteří chtějí jít do oblasti výzkumu, je data scient ideální volbou. 

Hlavní rozdíly mezi datovou analýzou a datovou vědou

1. Osoba provádějící analýzu dat se musí přizpůsobit vizualizaci dat. Na druhou stranu se člověk z oblasti datových věd musí přizpůsobit správě databází, strojovému učení a zápasům s daty.
2. Odpovědností datového analytika je shromažďovat a interpretovat data. Na druhé straně je odpovědností datového vědce zpracovávat, ověřovat a čistit integritu dat.
3. Analytika dat se používá v odvětví her a cestování. Na druhé straně se datová věda uplatňuje v internetovém výzkumu a digitální reklamě.
4. Jazyky používané v analýze dat jsou Výjev Public a Apache Spark. Na druhou stranu jazyk používaný pro datovou vědu v Pythonu a SQL.
5. Cílem datové analýzy je využití existujících informací k odhalování použitelných dat. Na druhou stranu je cílem datové vědy objevovat nové otázky, které vedou k inovacím.

Reference

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

Poslední aktualizace: 20. července 2023