Η ανάλυση δεδομένων και η επιστήμη δεδομένων είναι ανθισμένες σταδιοδρομίες. Και οι δύο χρησιμοποιούν δεδομένα για να αναλύσουν και να εκτελέσουν πολλές υπολογιστικές εργασίες.
Το Data Analytics δεν εστιάζει πολύ στο κομμάτι της κωδικοποίησης, αλλά η κωδικοποίηση είναι απαραίτητη όταν πρόκειται για την επιστήμη των δεδομένων.
Όχι μόνο η κωδικοποίηση είναι σημαντική, αλλά θα πρέπει επίσης να έχουν ισχυρό έλεγχο στα μαθηματικά, τους αλγόριθμους, τις δομές δεδομένων και τις γλώσσες προγραμματισμού.
Βασικές τακτικές
- Το Data Analytics εστιάζει στην επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων για την εξαγωγή πληροφοριών, ενώ η Επιστήμη Δεδομένων περιλαμβάνει ολόκληρο τον κύκλο ζωής των δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της συλλογής, αποθήκευσης, επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων.
- Η Επιστήμη Δεδομένων χρησιμοποιεί προηγμένους αλγόριθμους, μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη για να κάνει προβλέψεις και να αυτοματοποιεί τη λήψη αποφάσεων.
- Οι αναλυτές δεδομένων διαθέτουν εξειδίκευση στην οπτικοποίηση δεδομένων και τη στατιστική ανάλυση, ενώ οι επιστήμονες δεδομένων απαιτούν ένα ευρύτερο σύνολο δεξιοτήτων, συμπεριλαμβανομένου του προγραμματισμού και της μηχανικής μάθησης.
Data Analytics vs Data Science
Η ανάλυση δεδομένων είναι η διαδικασία εξέτασης, καθαρισμού, μετατροπής και μοντελοποίησης δεδομένων με σκοπό την ανακάλυψη χρήσιμων πληροφοριών, την εξαγωγή συμπερασμάτων και την υποστήριξη της λήψης αποφάσεων. Επιστημονικά δεδομένα περιλαμβάνει ένα ευρύτερο φάσμα τεχνικών και εργαλείων για την εξαγωγή πληροφοριών και τη δημιουργία μοντέλων από δεδομένα.
Η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιείται για την ανάλυση ακατέργαστων δεδομένων για την εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με αυτές τις πληροφορίες. Χρησιμοποιούν διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές για να βοηθήσουν τους οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις.
Υπάρχουν πολλοί τύποι αναλυτικών στοιχείων δεδομένων που ονομάζονται περιγραφικά, προδιαγραφικά, προγνωστικά και διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία. Κάθε τύπος έχει έναν συγκεκριμένο σκοπό και εξαρτάται από την ερώτηση που πρέπει να απαντήσει ένας αναλυτής δεδομένων.
Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα πεδίο μελέτης που περιλαμβάνει δεξιότητες προγραμματισμού, στατιστικές, τεχνογνωσία και γνώση των μαθηματικών για να αποκτήσετε πληροφορίες από τα δεδομένα.
Είναι ένα πεδίο μελέτης που συνδυάζει στατιστικά και μαθηματικά για να αποκτήσει ουσιαστικές γνώσεις από δεδομένα. Παρέχει ένα μεγάλο σύμπλεγμα δεδομένων.
Μερικά από τα χαρακτηριστικά της επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν ευέλικτες στήλες χαρακτηριστικών, εκπαίδευση σε παράλληλο δίκτυο, στοιχεία σε επίπεδα και καταγραφικό συμβάντων.
Συγκριτικός πίνακας
| Παράμετροι σύγκρισης | Δεδομένα Analytics | Επιστήμη δεδομένων |
|---|---|---|
| Σύνολο ικανοτήτων | Εργαλεία BI και ενδιάμεσα στατιστικά στοιχεία. | Μοντελοποίηση δεδομένων και προγνωστική ανάλυση. |
| Στόχοι | Χρησιμοποιεί υπάρχουσες πληροφορίες για την αποκάλυψη δεδομένων με δυνατότητα ενέργειας. | Ανακαλύπτει νέα ερωτήματα για την προώθηση της καινοτομίας. |
| Έκταση | Micro | Macro |
| Τομείς εφαρμογής | Εφαρμόζεται στους τομείς των τυχερών παιχνιδιών και των ταξιδιών. | Εφαρμόζεται σε διαδικτυακή έρευνα και ψηφιακές διαφημίσεις. |
| Γλώσσες | Tableau Public και Apache Spark. | Python και SQL. |
Τι είναι το Analytics δεδομένων;
Βοηθά οργανισμούς και άτομα να κατανοήσουν τα δεδομένα. Αναλύουν ανεπεξέργαστα δεδομένα για τάσεις και πληροφορίες.
Μερικές από τις κορυφαίες δεξιότητες που πρέπει να έχει ένας αναλυτής δεδομένων είναι η οπτικοποίηση δεδομένων, το Matlab, η python, η μηχανική εκμάθηση, ο καθαρισμός δεδομένων, η γλώσσα R, η SQL και NoSQL, γραμμική άλγεβρα και λογισμός.
Η εκμάθηση αναλύσεων δεδομένων δεν θα γίνει πρόκληση εάν ξεκινήσετε με τη σωστή πρακτική. Ξεκινήστε μαθαίνοντας τα βασικά του προγραμματισμού R.
Στη συνέχεια, αλληλεπιδράστε με τα δεδομένα χρησιμοποιώντας μια δομημένη γλώσσα ερωτημάτων. Εγγραφείτε σε μια τάξη excel και αναβαθμίστε τις δεξιότητές σας στο Excel. Και το τελευταίο βήμα είναι να λάβετε μια ανανέωση στη γραμμική άλγεβρα ή στα στατιστικά στοιχεία. Η κωδικοποίηση δεν είναι απαραίτητο μέρος της ανάλυσης δεδομένων.
Δεν αναμένεται να κωδικοποιούν τις καθημερινές τους υποχρεώσεις. Οι απλές λειτουργίες ανάλυσης δεδομένων όπως το google analytics δεν απαιτούν εγγραφή κώδικα. Είναι μια πολύ καλή καριέρα. Οι άνθρωποι μπορούν επίσης να περιμένουν ένα καλό ποσό μισθού ακόμη και σε κατώτερες θέσεις.
Παρόλο που δεν απαιτεί πολλή κωδικοποίηση, είναι μια αγχωτική δουλειά. Υπάρχουν πολλοί διαθέσιμοι λόγοι, αλλά αυτό που βρίσκεται ψηλά στη λίστα είναι ο μεγάλος όγκος εργασίας.
Ακολουθεί το αίτημα εργασίας από διοικητικά επίπεδα και πολλαπλές πηγές. Οι άνθρωποι μπορούν να μάθουν μόνοι τους τα θεμελιώδη στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων.
Καλό θα ήταν όμως να έχεις πτυχίο ώστε να μπορείς να χτίσεις δεξιότητες και δίκτυα με επαγγελματίες στον συγκεκριμένο τομέα.
Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;
Οι επιστήμονες δεδομένων εξετάζουν ποια ερώτηση πρέπει να απαντηθεί και το μέρος για να βρουν τα σχετικά δεδομένα. Είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο. Χρησιμοποιούν αναλυτικές δεξιότητες.
Είναι ένας τομέας όπου χρησιμοποιούνται προηγμένες αναλυτικές στρατηγικές. Χρησιμοποιεί επιστημονικές αρχές για να αντλήσει την αξιόλογη γνώση.
Χρησιμοποιεί τα συγκεντρωμένα δεδομένα για τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων, στρατηγικά σχέδια και διαφορετικά οφέλη. Είναι ένας από τους αναδυόμενους τομείς της επιστήμης καθώς η παραλία του έχει απλωθεί σχεδόν σε κάθε επάγγελμα.
Μερικά από τα πλεονεκτήματα της επιστήμης δεδομένων για την επιχείρησή σας είναι η αυξημένη προβλεψιμότητα των επιχειρήσεων, η ερμηνεία πολύπλοκων δεδομένων, η παροχή ευφυΐας σε πραγματικό χρόνο, η βελτίωση της ασφάλειας των δεδομένων, η ευνοϊκή περίοδος του μάρκετινγκ και των πωλήσεων, η τόνωση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων και η εξατομίκευση της εμπειρίας του πελάτη.
Είναι η πρόσφατη αναπτυσσόμενη φυλή ειδικών, που εγκρίνουν την ανάγκη σήμερα. Ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στον προσδιορισμό των βασικών ομάδων με ακρίβεια.
Χρησιμοποιείται σε διάφορους κλάδους όπως η χρηματοδότηση, οι μεταφορές, η εκπαίδευση, οι τράπεζες, η μεταποίηση και το ηλεκτρονικό εμπόριο. Αυτό οδηγεί σε πολλές εφαρμογές επιστήμης δεδομένων που σχετίζονται με αυτόν τον τομέα.
Οι ειδικοί λένε ότι τα δεδομένα είναι το μελλοντικό λάδι και τα αναλυτικά στοιχεία είναι ο κινητήρας. Μέσα σε μερικά χρόνια, θα έχει μεγάλη ζήτηση και η ανάπτυξη θα είναι ταχύτερη.
Είναι μια μελλοντική δουλειά καθώς είναι ένας από τους ακμάζοντες τομείς σε κάθε είδους βιομηχανίες. Για άτομα που θέλουν να πάνε στο ερευνητικό πεδίο, τότε το data scient είναι η τέλεια επιλογή για αυτούς.
Κύριες διαφορές μεταξύ της ανάλυσης δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων
- Ένα άτομο που ασχολείται με την ανάλυση δεδομένων πρέπει να προσαρμοστεί στην οπτικοποίηση δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, ένα άτομο επιστήμης δεδομένων πρέπει να προσαρμοστεί στη διαχείριση βάσεων δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και τη διαμάχη δεδομένων.
- Η ευθύνη ενός αναλυτή δεδομένων είναι να συλλέγει και να ερμηνεύει δεδομένα. Από την άλλη πλευρά, οι ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων είναι να επεξεργάζεται, να επικυρώνει και να καθαρίζει την ακεραιότητα των δεδομένων.
- Η ανάλυση δεδομένων εφαρμόζεται στους τομείς των τυχερών παιχνιδιών και των ταξιδιών. Από την άλλη πλευρά, η επιστήμη δεδομένων εφαρμόζεται στην έρευνα στο διαδίκτυο και στις ψηφιακές διαφημίσεις.
- Οι γλώσσες που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση δεδομένων είναι Ζώσα σκηνική εικών Public και Apache Spark. Από την άλλη πλευρά, η γλώσσα που χρησιμοποιείται για την επιστήμη δεδομένων σε Python και SQL.
- Ο στόχος της ανάλυσης δεδομένων είναι να χρησιμοποιεί υπάρχουσες πληροφορίες για την αποκάλυψη δεδομένων με δυνατότητα δράσης. Από την άλλη πλευρά, ο στόχος της επιστήμης δεδομένων είναι να ανακαλύπτει νέα ερωτήματα για την προώθηση της καινοτομίας.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Τελευταία ενημέρωση: 20 Ιουλίου, 2023
Έχω καταβάλει τόση προσπάθεια γράφοντας αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου για να σας προσφέρω αξία. Θα είναι πολύ χρήσιμο για μένα, αν σκέφτεστε να το μοιραστείτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή με τους φίλους/την οικογένειά σας. Η ΚΟΙΝΟΠΟΙΗΣΗ ΕΙΝΑΙ ♥️
Η Sandeep Bhandari είναι κάτοχος πτυχίου Μηχανικού στους Υπολογιστές από το Πανεπιστήμιο Thapar (2006). Διαθέτει 20ετή εμπειρία στον τομέα της τεχνολογίας. Έχει έντονο ενδιαφέρον σε διάφορους τεχνικούς τομείς, συμπεριλαμβανομένων συστημάτων βάσεων δεδομένων, δικτύων υπολογιστών και προγραμματισμού. Μπορείτε να διαβάσετε περισσότερα για αυτόν στο δικό του βιο σελίδα.
