データ分析とデータサイエンス: 違いと比較

データ分析とデータ サイエンスは、キャリアの開花期です。 どちらもデータを使用して多くの計算タスクを分析および実行します。

データ分析はコーディング部分にはあまり焦点を当てていませんが、データ サイエンスに関してはコーディングが不可欠です。

コーディングが重要であるだけでなく、数学、アルゴリズム、データ構造、およびプログラミング言語もしっかり把握しておく必要があります。

主要な取り組み

1. データ分析は、データを処理および分析して洞察を抽出することに重点を置いていますが、データ サイエンスには、データの収集、保存、処理、分析を含むデータ ライフ サイクル全体が含まれます。
2. データ サイエンスは、高度なアルゴリズム、機械学習、人工知能を利用して予測を行い、意思決定を自動化します。
3. データ アナリストはデータの視覚化と統計分析の専門知識を持っていますが、データ サイエンティストはプログラミングや機械学習を含む幅広いスキルセットを必要とします。

データ分析 vs データサイエンス

データ分析とは、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定をサポートするために、データを調査、クリーニング、変換、およびモデリングするプロセスです。 データサイエンス 洞察を抽出し、データからモデルを構築するための幅広い手法とツールを網羅しています。

データ分析は、生データを分析してその情報について結論を出すために使用されます。 彼らは、さまざまなツールと手法を使用して、組織が意思決定を行うのを支援します。

記述的、規範的、予測的、および診断的分析と呼ばれる、利用可能な多くのタイプのデータ分析があります。 各タイプには特定の目的があり、データ アナリストが回答しなければならない質問によって異なります。 

データ サイエンスは、データから洞察を得るためのプログラミング スキル、統計、専門知識、および数学の知識を含む研究分野です。

統計と数学を組み合わせて、データから意味のある洞察を得る研究分野です。 大規模な複合データを提供します。

データ サイエンスの機能には、柔軟な機能列、並列ネットワーク トレーニング、階層化されたコンポーネント、イベント ロガーなどがあります。 

比較表

比較のパラメータ	データ分析	データサイエンス
スキルセット	BI ツールと中間統計。	データ モデリングと予測分析。
目標	既存の情報を使用して、実用的なデータを明らかにします。	イノベーションを推進するための新しい問題を発見します。
対象領域	マイクロ	マクロ
応用分野	ゲームや旅行の分野に適用されます。	インターネットリサーチやデジタル広告に応用されています。
ESL, ビジネスESL <br> 中国語/フランス語、その他	Tableau Public と Apache Spark。	Python と SQL。

データ分析とは何ですか？

組織や個人がデータを理解するのに役立ちます。 彼らは傾向と洞察を得るために生データを分析します。

データ アナリストが持つべきトップ スキルには、データの視覚化、Matlab、Python、機械学習、データ クリーニング、R 言語、SQL、および NoSQL、線形代数、微積分。

正しい練習から始めれば、データ分析の学習は難しくありません。 R プログラミングの基礎を学ぶことから始めます。

次に、構造化クエリ言語を使用してデータを操作します。 エクセルのクラスに参加して、エクセルのスキルを磨きましょう。 最後のステップは、線形代数または統計学を復習することです。 コーディングは、データ分析の必須部分ではありません。

日常業務でコーディングすることは期待されていません。 Google アナリティクスのような単純なデータ分析機能では、コードを記述する必要はありません。 とても良いキャリアです。 また、下級職でもそれなりの給与が期待できます。 

多くのコーディングは必要ありませんが、ストレスの多い作業です。 利用可能な理由は複数ありますが、リストの上位にあるのは、大量の作業です。

次は、管理レベルと複数のソースからの作業要求です。 データ分析の基礎を独学で学ぶことができます。

しかし、その分野の専門家とスキルやネットワークを構築できるように、学位を持っているとよいでしょう。 

データサイエンスとは

データ サイエンティストは、回答が必要な質問と、関連するデータを見つける場所を調べます。 学際的な分野です。 彼らは分析スキルを使用します。

これは、高度な分析戦略が使用されるドメインです。 それは価値のある知識を捨てるために科学的原則を使用します。

収集されたデータを使用して、ビジネス上の意思決定、戦略計画、およびさまざまなメリットが得られます。 そのビーチはほぼすべての職業に広がっているため、科学の新たな領域のXNUMXつです。 

ビジネスにおけるデータ サイエンスの利点には、ビジネスの予測可能性の向上、複雑なデータの解釈の支援、リアルタイム インテリジェンスの提供、データ セキュリティの向上、マーケティングと販売の時代の促進、意思決定プロセスの促進、カスタマー エクスペリエンスのパーソナライズなどがあります。

彼らは最近成長している専門家であり、今日必要としている承認を得ています。 データ サイエンティストは、重要なグループを正確に特定するのに役立ちます。

金融、運輸、教育、銀行、製造、電子商取引など、さまざまな業界で使用されています。 これは、その分野に関連するいくつかのデータ サイエンス アプリケーションにつながります。

専門家は、データが未来の石油であり、分析がエンジンであると述べています。 数年以内に需要が高まり、成長が加速するでしょう。

あらゆる産業で盛んな分野の一つであり、将来性のある仕事です。 研究分野に行きたい人にとって、データサイエンティストは最適な選択肢です。 

データ分析とデータサイエンスの主な違い

1. データ分析担当者は、データの視覚化に適応する必要があります。 一方、データ サイエンス担当者は、データベース管理、機械学習、およびデータ ラングリングに適応する必要があります。
2. データ アナリストの責任は、データを収集して解釈することです。 一方、データ サイエンティストの責任は、データの整合性を処理、検証、およびクリーニングすることです。
3. データ分析は、ゲームや旅行の分野で適用されます。 一方、データサイエンスはインターネット調査やデジタル広告に応用されています。
4. データ分析で使用される言語は次のとおりです。 タブロー パブリックおよび Apache Spark。 一方、Python や SQL でデータ サイエンスに使用される言語。
5. データ分析の目標は、既存の情報を使用して実用的なデータを明らかにすることです。 一方、データ サイエンスの目標は、イノベーションを推進するための新しい問題を発見することです。

参考文献

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

最終更新日 : 20 年 2023 月 XNUMX 日