L'analyse de données et la science des données sont des carrières florissantes. Ils utilisent tous les deux des données pour analyser et effectuer de nombreuses tâches de calcul.
Data Analytics ne se concentre pas beaucoup sur la partie codage, mais le codage est essentiel en matière de science des données.
Non seulement le codage est important, mais ils doivent également maîtriser les mathématiques, les algorithmes, les structures de données et les langages de programmation.
Faits marquants
- L'analyse des données se concentre sur le traitement et l'analyse des données pour extraire des informations, tandis que la science des données implique l'ensemble du cycle de vie des données, y compris la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des données.
- La science des données utilise des algorithmes avancés, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour faire des prédictions et automatiser la prise de décision.
- Les analystes de données possèdent une expertise en visualisation de données et en analyse statistique, tandis que les data scientists ont besoin d'un ensemble de compétences plus large, notamment en programmation et en apprentissage automatique.
Analyse de données vs science des données
L'analyse de données est le processus d'examen, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données afin de découvrir des informations utiles, de tirer des conclusions et d'appuyer la prise de décision. Science des données englobe un plus large éventail de techniques et d'outils pour extraire des informations et créer des modèles à partir de données.
L'analyse de données est utilisée pour analyser des données brutes afin de tirer des conclusions sur ces informations. Ils utilisent différents outils et techniques pour aider les organisations à prendre des décisions.
Il existe de nombreux types d'analyses de données disponibles appelées analyses descriptives, prescriptives, prédictives et diagnostiques. Chaque type a un objectif spécifique, et cela dépend de la question à laquelle un analyste de données doit répondre.
La science des données est un domaine d'études qui comprend des compétences en programmation, des statistiques, une expertise et une connaissance des mathématiques pour obtenir un aperçu des données.
C'est un domaine d'étude qui combine les statistiques et les mathématiques pour obtenir des informations significatives à partir des données. Il fournit un grand complexe de données.
Certaines des fonctionnalités de la science des données incluent des colonnes de fonctionnalités flexibles, une formation en réseau parallèle, des composants en couches et un enregistreur d'événements.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Analyse de Donnée | Sciences des données |
|---|---|---|
| Ensemble de compétences | Outils de BI et statistiques intermédiaires. | Modélisation des données et analyse prédictive. |
| Objectifs | Il utilise les informations existantes pour découvrir des données exploitables. | Il découvre de nouvelles questions pour stimuler l'innovation. |
| Domaine | Micro | Macro |
| Les domaines d'application | Il est appliqué dans les secteurs des jeux et des voyages. | Il est appliqué dans la recherche sur Internet et les publicités numériques. |
| Langues | Tableau Public et Apache Spark. | Python et SQL. |
Qu'est-ce que Data Analytics?
Il aide les organisations et les individus à donner un sens aux données. Ils analysent les données brutes pour découvrir des tendances et des informations.
Certaines des principales compétences qu'un analyste de données devrait avoir sont la visualisation de données, Matlab, python, l'apprentissage automatique, le nettoyage des données, le langage R, SQL et NoSQL, algèbre linéaire et calcul différentiel.
Apprendre l'analyse des données ne deviendra pas un défi si vous commencez par la bonne pratique. Commencez par apprendre les bases de la programmation R.
Interagissez ensuite avec les données à l'aide d'un langage de requête structuré. Rejoignez une classe Excel et perfectionnez vos compétences Excel. Et la dernière étape consiste à obtenir un rappel en algèbre linéaire ou en statistiques. Le codage n'est pas une partie nécessaire de l'analyse des données.
On ne s'attend pas à ce qu'ils codent dans leurs tâches quotidiennes. Les fonctions d'analyse de données simples telles que Google Analytics ne nécessitent pas l'écriture de code. C'est une très belle carrière. Les gens peuvent également s'attendre à un bon salaire, même dans des postes subalternes.
Même s'il ne nécessite pas beaucoup de codage, c'est un travail stressant. Il existe plusieurs raisons disponibles, mais la chose qui figure en tête de liste est le volume de travail important.
Vient ensuite la demande de travail des niveaux de gestion et des sources multiples. Les gens peuvent apprendre par eux-mêmes les principes fondamentaux de l'analyse de données.
Mais ce serait bien si vous aviez un diplôme afin de pouvoir développer des compétences et des réseaux avec des professionnels dans ce domaine particulier.
Qu'est-ce que la science des données?
Les data scientists examinent à quelle question il faut répondre et où trouver les données associées. C'est un domaine interdisciplinaire. Ils utilisent des compétences analytiques.
C'est un domaine où des stratégies analytiques avancées sont utilisées. Il utilise des principes scientifiques pour extraire des connaissances utiles.
Il utilise les données recueillies pour la prise de décision commerciale, les plans stratégiques et différents avantages. C'est l'un des domaines émergents de la science car sa plage s'est répandue dans presque toutes les professions.
Certains des avantages de la science des données pour votre entreprise sont une prévisibilité commerciale accrue, l'aide à l'interprétation de données complexes, la fourniture de renseignements en temps réel, l'amélioration de la sécurité des données, la promotion de l'ère du marketing et des ventes, la stimulation du processus décisionnel et la personnalisation de l'expérience client.
Ils sont la race croissante récente de spécialistes, approuvant dans le besoin aujourd'hui. Un spécialiste des données peut aider à identifier avec précision les groupes clés.
Il est utilisé dans diverses industries telles que la finance, les transports, l'éducation, la banque, la fabrication et le commerce électronique. Cela conduit à plusieurs applications de science des données liées à ce domaine.
Les experts disent que les données sont le pétrole du futur et que l'analyse est le moteur. Dans quelques années, il sera en forte demande, et la croissance sera plus rapide.
C'est un travail d'avenir car c'est l'un des domaines en plein essor dans toutes sortes d'industries. Pour les personnes qui souhaitent se lancer dans le domaine de la recherche, la science des données est l'option idéale pour elles.
Principales différences entre l'analyse de données et la science des données
- Une personne chargée de l'analyse de données doit s'adapter à la visualisation de données. D'autre part, une personne en science des données doit s'adapter à la gestion de bases de données, à l'apprentissage automatique et à la gestion des données.
- La responsabilité d'un analyste de données est de collecter et d'interpréter les données. D'autre part, les responsabilités d'un data scientist sont de traiter, valider et nettoyer l'intégrité des données.
- L'analyse de données est appliquée dans les secteurs des jeux et des voyages. D'autre part, la science des données est appliquée à la recherche sur Internet et aux publicités numériques.
- Les langages utilisés dans l'analyse des données sont Tableau Publique et Apache Spark. D'autre part, le langage utilisé pour la science des données en Python et SQL.
- L'objectif de l'analyse de données est d'utiliser les informations existantes pour découvrir des données exploitables. D'autre part, l'objectif de la science des données est de découvrir de nouvelles questions pour stimuler l'innovation.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Dernière mise à jour : 20 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
