Data Analytics e Data Science sono carriere fiorenti. Entrambi usano i dati per analizzare ed eseguire molte attività computazionali.
L'analisi dei dati non si concentra molto sulla parte di codifica, ma la codifica è essenziale quando si tratta di scienza dei dati.
Non solo la codifica è importante, ma dovrebbero anche avere una forte presa su matematica, algoritmi, strutture dati e linguaggi di programmazione.
Punti chiave
- L'analisi dei dati si concentra sull'elaborazione e l'analisi dei dati per estrarre approfondimenti, mentre la scienza dei dati coinvolge l'intero ciclo di vita dei dati, inclusa la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati.
- La scienza dei dati utilizza algoritmi avanzati, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per fare previsioni e automatizzare il processo decisionale.
- Gli analisti di dati hanno competenze nella visualizzazione dei dati e nell'analisi statistica, mentre i data scientist richiedono un insieme di competenze più ampio, tra cui la programmazione e l'apprendimento automatico.
Analisi dei dati vs scienza dei dati
L'analisi dei dati è il processo di esame, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati al fine di scoprire informazioni utili, trarre conclusioni e supportare il processo decisionale. Scienza dei dati comprende una gamma più ampia di tecniche e strumenti per estrarre informazioni e costruire modelli dai dati.
L'analisi dei dati viene utilizzata per analizzare i dati grezzi per trarre conclusioni su tali informazioni. Usano diversi strumenti e tecniche per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni.
Sono disponibili molti tipi di analisi dei dati chiamati analisi descrittiva, prescrittiva, predittiva e diagnostica. Ogni tipo ha uno scopo specifico e dipende dalla domanda a cui deve rispondere un analista di dati.
La scienza dei dati è un campo di studio che include capacità di programmazione, statistica, competenza e conoscenza della matematica per ottenere informazioni dai dati.
È un campo di studio che combina statistica e matematica per ottenere intuizioni significative dai dati. Fornisce un grande complesso di dati.
Alcune delle funzionalità della scienza dei dati includono colonne di funzionalità flessibili, addestramento di reti parallele, componenti a più livelli e logger di eventi.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Dati Analytics | Science Data |
|---|---|---|
| Insieme di abilità | Strumenti di BI e statistiche intermedie. | Modellazione dei dati e analisi predittiva. |
| Obiettivi | Utilizza le informazioni esistenti per scoprire dati utilizzabili. | Scopre nuove domande per guidare l'innovazione. |
| Obbiettivo | microfono | Macro |
| Campi di applicazione | Viene applicato nei settori dei giochi e dei viaggi. | Viene applicato nella ricerca su Internet e nella pubblicità digitale. |
| Le Lingue | Tableau Public e Apache Spark. | Python e SQL. |
Che cos'è Data Analytics?
Aiuta le organizzazioni e gli individui a dare un senso ai dati. Analizzano i dati grezzi per tendenze e approfondimenti.
Alcune delle migliori competenze che un analista di dati dovrebbe avere sono visualizzazione dei dati, Matlab, Python, machine learning, pulizia dei dati, linguaggio R, SQL e NoSQL, algebra lineare e calcolo.
L'apprendimento dell'analisi dei dati non diventerà una sfida se inizi con la pratica giusta. Inizia imparando le basi della programmazione R.
Quindi interagisci con i dati utilizzando un linguaggio di query strutturato. Partecipa a un corso di Excel e rispolvera le tue abilità di Excel. E il passo finale è ottenere un ripasso in algebra lineare o statistica. La codifica non è una parte necessaria dell'analisi dei dati.
Non sono tenuti a programmare nei loro doveri quotidiani. Semplici funzioni di analisi dei dati come Google Analytics non richiedono la scrittura di codice. È un'ottima carriera. Le persone possono anche aspettarsi una buona quantità di stipendio anche in posizioni junior.
Anche se non richiede molta codifica, è un lavoro stressante. Ci sono diversi motivi disponibili, ma la cosa che è in cima alla lista è il grande volume di lavoro.
La prossima è la richiesta di lavoro dai livelli di gestione e da più fonti. Le persone possono imparare da sole le basi dell'analisi dei dati.
Ma sarebbe bello se tu avessi una laurea in modo da poter costruire competenze e reti con professionisti in quel particolare campo.
Che cos'è la scienza dei dati?
I data scientist esaminano a quale domanda è necessario rispondere e il luogo in cui trovare i dati correlati. È un campo interdisciplinare. Usano capacità analitiche.
È un dominio in cui vengono utilizzate strategie analitiche avanzate. Usa principi scientifici per strappare conoscenze valide.
Utilizza i dati raccolti per il processo decisionale aziendale, i piani strategici e diversi vantaggi. È uno dei domini emergenti della scienza poiché la sua spiaggia è stata diffusa in quasi tutte le occupazioni.
Alcuni dei vantaggi della scienza dei dati per la tua azienda sono una maggiore prevedibilità aziendale, l'aiuto nell'interpretazione di dati complessi, la fornitura di informazioni in tempo reale, il miglioramento della sicurezza dei dati, la promozione dell'era del marketing e delle vendite, la stimolazione del processo decisionale e la personalizzazione dell'esperienza del cliente.
Sono la razza di specialisti in crescita recente, che oggi ha bisogno di approvare. Uno scienziato dei dati può aiutare con l'identificazione dei gruppi chiave con precisione.
È utilizzato in vari settori come finanza, trasporti, istruzione, banche, produzione ed e-commerce. Ciò porta a diverse applicazioni di data science relative a quel campo.
Gli esperti definiscono che i dati sono il petrolio del futuro e l'analisi è il motore. Entro alcuni anni, sarà molto richiesto e la crescita sarà più rapida.
È un lavoro futuro in quanto è uno dei campi fiorenti in tutti i tipi di industrie. Per le persone che vogliono andare nel campo della ricerca, il data science è l'opzione perfetta per loro.
Principali differenze tra analisi dei dati e scienza dei dati
- Una persona che si occupa di analisi dei dati deve adattarsi alla visualizzazione dei dati. D'altra parte, una persona che si occupa di scienza dei dati deve adattarsi alla gestione dei database, all'apprendimento automatico e al data wrangling.
- La responsabilità di un analista di dati è raccogliere e interpretare i dati. D'altra parte, le responsabilità di un data scientist sono di elaborare, convalidare e pulire l'integrità dei dati.
- L'analisi dei dati viene applicata nei settori dei giochi e dei viaggi. D'altra parte, la scienza dei dati viene applicata nella ricerca su Internet e nella pubblicità digitale.
- I linguaggi utilizzati nell'analisi dei dati sono Quadro Pubblico e Apache Spark. D'altra parte, il linguaggio utilizzato per la scienza dei dati in Python e SQL.
- L'obiettivo dell'analisi dei dati è utilizzare le informazioni esistenti per scoprire dati utilizzabili. D'altra parte, l'obiettivo della scienza dei dati è scoprire nuove domande per guidare l'innovazione.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Ultimo aggiornamento: 20 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
