Andmeanalüüs vs andmeteadus: erinevus ja võrdlus

Andmeanalüüs ja andmeteadus on õitsev karjäär. Nad mõlemad kasutavad andmeid paljude arvutusülesannete analüüsimiseks ja täitmiseks.

Data Analytics ei keskendu palju kodeerimise osale, kuid kodeerimine on andmeteaduse jaoks hädavajalik.

Oluline pole mitte ainult kodeerimine, vaid neil peaks olema ka tugev haare matemaatika, algoritmide, andmestruktuuride ja programmeerimiskeelte osas.

Võtme tagasivõtmine

1. Data Analytics keskendub andmete töötlemisele ja analüüsile, et saada teadmisi, samas kui Data Science hõlmab kogu andmete elutsüklit, sealhulgas andmete kogumist, salvestamist, töötlemist ja analüüsi.
2. Andmeteadus kasutab ennustuste tegemiseks ja otsuste tegemise automatiseerimiseks täiustatud algoritme, masinõpet ja tehisintellekti.
3. Andmeanalüütikutel on andmete visualiseerimise ja statistilise analüüsi kogemused, samas kui andmeteadlastel on vaja laiemat oskuste kogumit, sealhulgas programmeerimist ja masinõpet.

Andmeanalüüs vs andmeteadus

Andmeanalüütika on andmete uurimise, puhastamise, teisendamise ja modelleerimise protsess, et leida kasulikku teavet, teha järeldusi ja toetada otsuste tegemist. Andmeteadus hõlmab laiemat valikut tehnikaid ja tööriistu, et saada ülevaadet ja luua andmetest mudeleid.

Andmeanalüütikat kasutatakse toorandmete analüüsimiseks, et teha selle teabe kohta järeldusi. Nad kasutavad erinevaid tööriistu ja tehnikaid, et aidata organisatsioonidel otsuseid langetada.

Saadaval on mitut tüüpi andmeanalüütikat, mida nimetatakse kirjeldavaks, ettekirjutavaks, ennustavaks ja diagnostiliseks analüütikaks. Igal tüübil on konkreetne eesmärk ja see sõltub küsimusest, millele andmeanalüütik peab vastama. 

Andmeteadus on õppevaldkond, mis hõlmab programmeerimisoskusi, statistikat, teadmisi ja matemaatikateadmisi, et saada andmetest ülevaade.

See on õppevaldkond, mis ühendab statistika ja matemaatika, et saada andmetest sisukaid teadmisi. See pakub suurt andmekompleksi.

Mõned andmeteaduse funktsioonid hõlmavad paindlikke funktsioonide veerge, paralleelset võrgukoolitust, kihilisi komponente ja sündmuste logijat. 

Võrdlustabel

Võrdlusparameetrid	Andmete analüüs	andmed Science
Oskuste komplekt	BI tööriistad ja vahestatistika.	Andmete modelleerimine ja ennustav analüüs.
Eesmärgid	See kasutab olemasolevat teavet kasutatavate andmete leidmiseks.	See avastab uusi küsimusi innovatsiooni edendamiseks.
Ulatus	Micro	Makro
Kasutusalad	Seda kasutatakse mängu- ja reisisektoris.	Seda rakendatakse Interneti-uuringutes ja digitaalsetes reklaamides.
Keeled	Tableau Public ja Apache Spark.	Python ja SQL.

Mis on andmeanalüüs?

See aitab organisatsioonidel ja üksikisikutel andmeid mõista. Nad analüüsivad algandmeid suundumuste ja arusaamade leidmiseks.

Mõned parimad oskused, mis andmeanalüütikul peaksid olema, on andmete visualiseerimine, Matlab, python, masinõpe, andmete puhastamine, R-keel, SQL ja NoSQL, lineaaralgebra ja arvutus.

Andmeanalüütika õppimine ei muutu väljakutseks, kui alustate õige praktikaga. Alustage R-programmeerimise põhitõdede õppimisest.

Seejärel suhtlege andmetega struktureeritud päringukeele abil. Liituge Exceli klassiga ja värskendage oma Exceli oskusi. Ja viimane samm on saada värskendust lineaaralgebras või statistikas. Kodeerimine ei ole andmeanalüüsi vajalik osa.

Nad ei eelda oma igapäevaste tööülesannete kodeerimist. Lihtsad andmeanalüütika funktsioonid, nagu google analytics, ei vaja koodi kirjutamist. See on väga hea karjäär. Inimesed võivad oodata head palka ka isegi juuniorpositsioonidel. 

Kuigi see ei nõua palju kodeerimist, on see stressirohke töö. Saadaval on mitu põhjust, kuid kõige olulisem on suur töömaht.

Järgmine on töötaotlus juhtimistasanditelt ja mitmest allikast. Inimesed saavad andmeanalüütika põhialuseid õppida iseseisvalt.

Kuid oleks hea, kui teil on kraad, et saaksite luua oskusi ja võrgustikke selle konkreetse valdkonna professionaalidega. 

Mis on andmeteadus?

Andmeteadlased uurivad, millisele küsimusele tuleb vastust leida ja kus on vastavate andmete leidmine. See on interdistsiplinaarne valdkond. Nad kasutavad analüütilisi oskusi.

See on valdkond, kus kasutatakse täiustatud analüütilisi strateegiaid. See kasutab väärtuslike teadmiste ammutamiseks teaduslikke põhimõtteid.

See kasutab kogutud andmeid äriotsuste tegemiseks, strateegilisteks plaanideks ja erinevateks eelisteks. See on üks esilekerkivaid teaduse valdkondi, kuna selle rand on levinud peaaegu igas ametis. 

Mõned andmeteaduse eelised teie ettevõtte jaoks on äritegevuse parem prognoositavus, keerukate andmete tõlgendamine, reaalajas teabe pakkumine, andmete turvalisuse parandamine, turundus- ja müügiajastu eelistamine, otsustusprotsessi stimuleerimine ja kliendikogemuse isikupärastamine.

Nad on viimasel ajal kasvav spetsialistide tõug, kes tunnistavad täna abi vajavat. Andmeteadlane saab aidata võtmerühmi täpselt tuvastada.

Seda kasutatakse erinevates tööstusharudes, nagu rahandus, transport, haridus, pangandus, tootmine ja e-kaubandus. See toob kaasa mitu selle valdkonnaga seotud andmeteaduse rakendust.

Eksperdid ütlevad, et andmed on tuleviku õli ja analüütika on mootor. Mõne aasta pärast on selle järele suur nõudlus ja kasv kiirem.

See on tulevane töö, kuna see on üks jõudsalt arenevaid valdkondi igasugustes tööstusharudes. Inimestele, kes soovivad minna uurimisvaldkonda, on Data Scient nende jaoks ideaalne valik. 

Peamised erinevused andmeanalüüsi ja andmeteaduse vahel

1. Andmeanalüütik peab kohanema andmete visualiseerimisega. Teisest küljest peab andmeteaduse inimene kohanema andmebaaside haldamise, masinõppe ja andmevahetusega.
2. Andmeanalüütiku kohustus on andmeid koguda ja tõlgendada. Teisest küljest on andmeteadlase kohustused andmete terviklikkuse töötlemine, valideerimine ja puhastamine.
3. Andmeanalüütikat rakendatakse mängu- ja reisisektoris. Teisest küljest rakendatakse andmeteadust internetiuuringutes ja digireklaamides.
4. Andmeanalüütikas kasutatavad keeled on Elav pilt Public ja Apache Spark. Teisest küljest Pythonis ja SQL-is andmeteaduse jaoks kasutatav keel.
5. Andmeanalüütika eesmärk on kasutada olemasolevat teavet kasutatavate andmete avastamiseks. Teisest küljest on andmeteaduse eesmärk avastada innovatsiooni edendamiseks uusi küsimusi.

viited

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

Viimati värskendatud: 20. juulil 2023