Data Analytics vs. Data Science: Unterschied und Vergleich

Data Analytics und Data Science sind blühende Karrieren. Beide verwenden Daten, um viele Rechenaufgaben zu analysieren und auszuführen.

Data Analytics konzentriert sich nicht sehr auf den Codierungsteil, aber Codierung ist unerlässlich, wenn es um Data Science geht.

Nicht nur Codieren ist wichtig, sondern sie sollten auch Mathematik, Algorithmen, Datenstrukturen und Programmiersprachen gut im Griff haben.

Key Take Away

1. Data Analytics konzentriert sich auf die Verarbeitung und Analyse von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, während Data Science den gesamten Datenlebenszyklus umfasst, einschließlich Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse.
2. Data Science nutzt fortschrittliche Algorithmen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren.
3. Datenanalysten verfügen über Fachwissen in den Bereichen Datenvisualisierung und statistische Analyse, während Datenwissenschaftler umfassendere Fähigkeiten benötigen, einschließlich Programmierung und maschinelles Lernen.

Datenanalyse vs. Datenwissenschaft

Bei der Datenanalyse werden Daten untersucht, bereinigt, transformiert und modelliert, um nützliche Informationen zu ermitteln, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Datenwissenschaft umfasst ein breiteres Spektrum an Techniken und Werkzeugen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Modelle aus Daten zu erstellen.

Datenanalyse wird zur Analyse von Rohdaten verwendet, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen. Sie verwenden verschiedene Tools und Techniken, um Organisationen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Es gibt viele Arten von Datenanalysen, die als deskriptive, präskriptive, prädiktive und diagnostische Analysen bezeichnet werden. Jeder Typ hat einen bestimmten Zweck und hängt von der Frage ab, die ein Datenanalyst beantworten muss. 

Data Science ist ein Studienbereich, der Programmierkenntnisse, Statistik, Fachwissen und mathematische Kenntnisse umfasst, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Es ist ein Studiengebiet, das Statistik und Mathematik kombiniert, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Es liefert einen großen Komplex von Daten.

Einige der Funktionen der Datenwissenschaft umfassen flexible Funktionsspalten, paralleles Netzwerktraining, mehrschichtige Komponenten und Ereignisprotokollierung. 

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Datenanalyse	Daten Wissenschaft
Fähigkeiten	BI-Tools und Zwischenstatistiken.	Datenmodellierung und Predictive Analytics.
Ziele	Es verwendet vorhandene Informationen, um umsetzbare Daten aufzudecken.	Es entdeckt neue Fragen, um Innovationen voranzutreiben.
Geltungsbereich	Micro	Makro
Anwendungsgebiete	Es wird in der Glücksspiel- und Reisebranche eingesetzt.	Es wird in der Internetrecherche und in der digitalen Werbung eingesetzt.
Sprachen	Tableau Public und Apache Spark.	Python und SQL.

Was ist Datenanalyse?

Es hilft Organisationen und Einzelpersonen, Daten zu verstehen. Sie analysieren Rohdaten auf Trends und Erkenntnisse.

Zu den wichtigsten Fähigkeiten, die ein Datenanalyst besitzen sollte, gehören Datenvisualisierung, Matlab, Python, maschinelles Lernen, Datenbereinigung, R-Sprache, SQL und NoSQL, lineare Algebra und Infinitesimalrechnung.

Das Erlernen der Datenanalyse wird zu keiner Herausforderung, wenn Sie mit der richtigen Praxis beginnen. Beginnen Sie mit dem Erlernen der Grundlagen der R-Programmierung.

Interagieren Sie dann mithilfe einer strukturierten Abfragesprache mit den Daten. Nehmen Sie an einem Excel-Kurs teil und frischen Sie Ihre Excel-Kenntnisse auf. Und der letzte Schritt ist eine Auffrischung in linearer Algebra oder Statistik. Die Codierung ist kein notwendiger Bestandteil der Datenanalyse.

Es wird nicht erwartet, dass sie bei ihren täglichen Aufgaben programmieren. Einfache Datenanalysefunktionen wie Google Analytics erfordern kein Schreiben von Code. Es ist eine sehr gute Karriere. Die Leute können auch in Junior-Positionen mit einem guten Gehalt rechnen. 

Auch wenn es nicht viel Codierung erfordert, ist es ein stressiger Job. Dafür gibt es mehrere Gründe, aber ganz oben auf der Liste steht das große Arbeitsvolumen.

Als nächstes folgt die Arbeitsanfrage von Managementebenen und mehreren Quellen. Die Menschen können sich die Grundlagen der Datenanalyse selbst aneignen.

Aber es wäre gut, wenn Sie einen Abschluss haben, damit Sie Fähigkeiten und Netzwerke mit Fachleuten in diesem bestimmten Bereich aufbauen können. 

Was ist Data Science?

Data Scientists untersuchen, welche Frage beantwortet werden muss und wo die zugehörigen Daten zu finden sind. Es ist ein interdisziplinäres Fachgebiet. Sie nutzen analytische Fähigkeiten.

Es ist ein Bereich, in dem fortschrittliche Analysestrategien verwendet werden. Es verwendet wissenschaftliche Prinzipien, um wertvolles Wissen zu gewinnen.

Es verwendet die gesammelten Daten für geschäftliche Entscheidungen, strategische Pläne und verschiedene Vorteile. Es ist eines der aufstrebenden Gebiete der Wissenschaft, da sein Strand in fast allen Berufen verbreitet wurde. 

Einige der Vorteile der Datenwissenschaft für Ihr Unternehmen sind eine erhöhte geschäftliche Vorhersagbarkeit, die Unterstützung bei der Interpretation komplexer Daten, die Bereitstellung von Echtzeitinformationen, die Verbesserung der Datensicherheit, die Förderung des Marketing- und Vertriebszeitalters, die Stimulierung des Entscheidungsprozesses und die Personalisierung des Kundenerlebnisses.

Sie sind die jüngst wachsende Generation von Spezialisten, die heute in Not sind. Ein Datenwissenschaftler kann bei der genauen Identifizierung von Schlüsselgruppen behilflich sein.

Es wird in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Transport, Bildung, Banken, Fertigung und E-Commerce eingesetzt. Dies führt zu mehreren datenwissenschaftlichen Anwendungen in diesem Bereich.

Experten sagen, dass Daten das Öl der Zukunft und Analytik der Motor sind. In einigen Jahren wird es sehr gefragt sein und das Wachstum wird schneller sein.

Es ist ein Job mit Zukunft, da es eines der florierenden Felder in allen möglichen Branchen ist. Für Leute, die in die Forschung gehen wollen, ist Data Scientic die perfekte Option für sie. 

Hauptunterschiede zwischen Data Analytics und Data Science

1. Ein Datenanalytiker muss sich an die Datenvisualisierung anpassen. Andererseits muss sich ein Data-Science-Experte an Datenbankmanagement, maschinelles Lernen und Data Wrangling anpassen.
2. Die Verantwortung eines Datenanalysten besteht darin, Daten zu sammeln und zu interpretieren. Andererseits besteht die Verantwortung eines Datenwissenschaftlers darin, die Integrität von Daten zu verarbeiten, zu validieren und zu bereinigen.
3. Data Analytics wird in der Glücksspiel- und Reisebranche eingesetzt. Andererseits wird Data Science in der Internetrecherche und in der digitalen Werbung eingesetzt.
4. Die in der Datenanalyse verwendeten Sprachen sind Tableau Public und Apache Spark. Die für die Datenwissenschaft verwendeten Sprachen sind dagegen Python und SQL.
5. Das Ziel der Datenanalyse besteht darin, vorhandene Informationen zu nutzen, um verwertbare Daten aufzudecken. Andererseits ist es das Ziel der Datenwissenschaft, neue Fragen zu entdecken, um Innovationen voranzutreiben.

Literaturhinweise

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