Analitika podataka i znanost o podacima cvjetaju karijere. Obojica koriste podatke za analizu i izvođenje mnogih računalnih zadataka.
Analitika podataka ne fokusira se mnogo na dio kodiranja, ali kodiranje je bitno kada je u pitanju znanost o podacima.
Nije važno samo kodiranje, već bi također trebali imati snažan utjecaj na matematiku, algoritme, strukture podataka i programske jezike.
Ključni za poneti
- Data Analytics fokusira se na obradu i analizu podataka radi izvlačenja uvida, dok Data Science uključuje cijeli životni ciklus podataka, uključujući prikupljanje podataka, pohranu, obradu i analizu.
- Data Science koristi napredne algoritme, strojno učenje i umjetnu inteligenciju za predviđanje i automatiziranje donošenja odluka.
- Analitičari podataka imaju stručnost u vizualizaciji podataka i statističkoj analizi, dok znanstvenici podataka zahtijevaju širi skup vještina, uključujući programiranje i strojno učenje.
Analitika podataka protiv znanosti o podacima
Analitika podataka je proces ispitivanja, čišćenja, transformacije i modeliranja podataka kako bi se otkrile korisne informacije, izvukli zaključci i podržali donošenje odluka. Podaci znanosti obuhvaća širi raspon tehnika i alata za izvlačenje uvida i izradu modela iz podataka.
Analitika podataka koristi se za analizu sirovih podataka kako bi se donijeli zaključci o tim informacijama. Oni koriste različite alate i tehnike kako bi pomogli organizacijama u donošenju odluka.
Dostupne su mnoge vrste analitike podataka koje se nazivaju deskriptivna, preskriptivna, prediktivna i dijagnostička analitika. Svaka vrsta ima specifičnu svrhu, a ona ovisi o pitanju na koje analitičar podataka mora odgovoriti.
Znanost o podacima je područje studija koje uključuje vještine programiranja, statistiku, stručnost i znanje matematike za dobivanje uvida u podatke.
To je područje studija koje kombinira statistiku i matematiku kako bi se dobili smisleni uvidi iz podataka. Pruža veliki skup podataka.
Neke značajke podatkovne znanosti uključuju fleksibilne stupce značajki, paralelnu mrežnu obuku, slojevite komponente i zapisnik događaja.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Analitika podataka | Znanost podatke |
|---|---|---|
| Skup vještina | BI alati i srednja statistika. | Modeliranje podataka i prediktivna analitika. |
| Golovi | Koristi postojeće informacije za otkrivanje korisnih podataka. | Otkriva nova pitanja za poticanje inovacija. |
| Djelokrug | Micro | Makro |
| Područja primjene | Primjenjuje se u sektorima igara na sreću i putovanja. | Primjenjuje se u internetskim istraživanjima i digitalnim oglasima. |
| jezici | Tableau Public i Apache Spark. | Python i SQL. |
Što je analiza podataka?
Pomaže organizacijama i pojedincima da razumiju podatke. Oni analiziraju neobrađene podatke radi trendova i uvida.
Neke od vrhunskih vještina koje bi analitičar podataka trebao imati su vizualizacija podataka, Matlab, python, strojno učenje, čišćenje podataka, R jezik, SQL i NoSQL, linearna algebra i račun.
Učenje analitike podataka neće postati izazov ako počnete s pravom praksom. Počnite s učenjem osnova R programiranja.
Zatim stupite u interakciju s podacima pomoću strukturiranog jezika upita. Pridružite se excel tečaju i osvježite svoje excel vještine. I posljednji korak je osvježiti linearnu algebru ili statistiku. Kodiranje nije nužan dio analitike podataka.
Od njih se ne očekuje da kodiraju svoje dnevne dužnosti. Jednostavne funkcije analize podataka poput google analytics ne zahtijevaju pisanje koda. To je jako dobra karijera. Ljudi također mogu očekivati dobru plaću čak i na nižim pozicijama.
Iako ne zahtijeva puno kodiranja, to je stresan posao. Dostupno je više razloga, ali ono što je visoko na listi je veliki obim posla.
Sljedeći je zahtjev za rad s razina upravljanja i više izvora. Ljudi mogu sami naučiti osnove analitike podataka.
Ali bilo bi dobro da imate diplomu kako biste mogli izgraditi vještine i mreže sa stručnjacima u tom određenom području.
Što je znanost o podacima?
Podatkovni znanstvenici ispituju na koje pitanje treba odgovoriti i gdje pronaći povezane podatke. To je interdisciplinarno područje. Koriste analitičke vještine.
To je domena u kojoj se koriste napredne analitičke strategije. Koristi se znanstvenim principima kako bi izvukao vrijedno znanje.
Prikupljene podatke koristi za donošenje poslovnih odluka, strateških planova i raznih pogodnosti. To je jedno od područja znanosti u nastajanju jer je njegova plaža raširena u gotovo svakom zanimanju.
Neke od prednosti znanosti o podacima za vaše poslovanje su povećana poslovna predvidljivost, pomoć u tumačenju složenih podataka, pružanje inteligencije u stvarnom vremenu, poboljšanje sigurnosti podataka, favoriziranje ere marketinga i prodaje, poticanje procesa donošenja odluka i personalizacija korisničkog iskustva.
Oni su nedavno rastuća vrsta stručnjaka, odobravajući potrebe danas. Znanstvenik za podatke može pomoći s točnom identifikacijom ključnih skupina.
Koristi se u raznim industrijama kao što su financije, transport, obrazovanje, bankarstvo, proizvodnja i e-trgovina. To dovodi do nekoliko aplikacija znanosti o podacima koje se odnose na to područje.
Stručnjaci kažu da su podaci nafta budućnosti, a analitika motor. Za nekoliko godina bit će velika potražnja, a rast će biti brži.
To je posao budućnosti jer je to jedno od uspješnih polja u svim vrstama industrija. Za ljude koji se žele baviti istraživanjem, data scient je savršena opcija za njih.
Glavne razlike između analitike podataka i znanosti o podacima
- Osoba koja se bavi analitikom podataka mora se prilagoditi vizualizaciji podataka. S druge strane, osoba koja se bavi podacima mora se prilagoditi upravljanju bazom podataka, strojnom učenju i prepucavanju podataka.
- Odgovornost analitičara podataka je prikupljanje i tumačenje podataka. S druge strane, odgovornosti podatkovnog znanstvenika su obrada, provjera valjanosti i čišćenje integriteta podataka.
- Analitika podataka primjenjuje se u sektorima igara na sreću i putovanja. S druge strane, podatkovna znanost primjenjuje se u internetskim istraživanjima i digitalnim oglasima.
- Jezici koji se koriste u analitici podataka su Tablo Public i Apache Spark. S druge strane, jezik koji se koristi za znanost podataka u Pythonu i SQL-u.
- Cilj analitike podataka je da koristi postojeće informacije za otkrivanje korisnih podataka. S druge strane, cilj znanosti o podacima jest otkrivanje novih pitanja za poticanje inovacija.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Zadnje ažuriranje: 20. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
