Datu analīze un datu zinātne ir plaukstoša karjera. Viņi abi izmanto datus, lai analizētu un veiktu daudzus skaitļošanas uzdevumus.
Datu analīzē liela uzmanība netiek pievērsta kodēšanas daļai, taču kodēšana ir būtiska datu zinātnē.
Svarīga ir ne tikai kodēšana, bet arī matemātika, algoritmi, datu struktūras un programmēšanas valodas.
Atslēgas
- Datu analīze koncentrējas uz datu apstrādi un analīzi, lai iegūtu ieskatus, savukārt datu zinātne ietver visu datu dzīves ciklu, tostarp datu vākšanu, glabāšanu, apstrādi un analīzi.
- Datu zinātnē tiek izmantoti uzlaboti algoritmi, mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts, lai prognozētu un automatizētu lēmumu pieņemšanu.
- Datu analītiķiem ir datu vizualizācijas un statistiskās analīzes zināšanas, savukārt datu zinātniekiem ir nepieciešama plašāka prasmju kopa, tostarp programmēšana un mašīnmācīšanās.
Datu analīze pret datu zinātni
Datu analīze ir datu pārbaudes, tīrīšanas, pārveidošanas un modelēšanas process, lai atklātu noderīgu informāciju, izdarītu secinājumus un atbalstītu lēmumu pieņemšanu. Datu zinātne ietver plašāku metožu un rīku klāstu, lai gūtu ieskatus un izveidotu modeļus no datiem.
Datu analītika tiek izmantota neapstrādātu datu analīzei, lai izdarītu secinājumus par šo informāciju. Viņi izmanto dažādus rīkus un metodes, lai palīdzētu organizācijām pieņemt lēmumus.
Ir pieejami daudzi datu analīzes veidi, ko sauc par aprakstošo, preskriptīvo, paredzamo un diagnostisko analīzi. Katram veidam ir īpašs mērķis, un tas ir atkarīgs no jautājuma, uz kuru datu analītiķim ir jāatbild.
Datu zinātne ir studiju joma, kas ietver programmēšanas prasmes, statistiku, zināšanas un matemātikas zināšanas, lai gūtu ieskatu no datiem.
Tā ir studiju joma, kas apvieno statistiku un matemātiku, lai no datiem gūtu jēgpilnu ieskatu. Tas nodrošina lielu datu kompleksu.
Dažas datu zinātnes funkcijas ietver elastīgas funkciju kolonnas, paralēlo tīklu apmācību, slāņveida komponentus un notikumu reģistrētāju.
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | Datu analīze | Datu Zinātne |
|---|---|---|
| Prasmju kopums | BI rīki un starpposma statistika. | Datu modelēšana un paredzamā analītika. |
| Mērķi | Tas izmanto esošo informāciju, lai atklātu izmantojamus datus. | Tā atklāj jaunus jautājumus, lai veicinātu inovāciju. |
| Joma | Micro | Makro |
| Pielietojuma zonas | To izmanto spēļu un ceļojumu nozarēs. | To pielieto interneta izpētē un digitālajās reklāmās. |
| valodas | Tableau Public un Apache Spark. | Python un SQL. |
Kas ir datu analīze?
Tas palīdz organizācijām un privātpersonām izprast datus. Viņi analizē neapstrādātus datus tendencēm un ieskatiem.
Dažas no galvenajām prasmēm, kurām vajadzētu būt datu analītiķim, ir datu vizualizācija, Matlab, python, mašīnmācīšanās, datu tīrīšana, R valoda, SQL un NoSQL, lineārā algebra un aprēķins.
Datu analīzes apguve nekļūs par izaicinājumu, ja sāksit ar pareizo praksi. Sāciet, apgūstot R programmēšanas pamatus.
Pēc tam mijiedarbojieties ar datiem, izmantojot strukturētu vaicājumu valodu. Pievienojieties Excel klasei un atsvaidziniet savas Excel prasmes. Un pēdējais solis ir iegūt atsvaidzinājumu lineārajā algebrā vai statistikā. Kodēšana nav obligāta datu analīzes sastāvdaļa.
Viņiem nav paredzēts kodēt savus ikdienas pienākumus. Vienkāršām datu analīzes funkcijām, piemēram, google analytics, nav jāievada kods. Tā ir ļoti laba karjera. Cilvēki var sagaidīt arī labu algu pat jaunākajos amatos.
Lai gan tas neprasa daudz kodēšanas, tas ir saspringts darbs. Ir pieejami vairāki iemesli, taču viens no svarīgākajiem punktiem ir lielais darba apjoms.
Nākamais ir darba pieprasījums no vadības līmeņiem un vairākiem avotiem. Cilvēki var paši apgūt datu analīzes pamatus.
Bet būtu labi, ja jums būtu grāds, lai jūs varētu veidot prasmes un veidot sakarus ar profesionāļiem šajā konkrētajā jomā.
Kas ir datu zinātne?
Datu zinātnieki pārbauda, uz kuru jautājumu ir jāatbild, un vietu, kur atrast saistītos datus. Tā ir starpdisciplināra joma. Viņi izmanto analītiskās prasmes.
Tā ir joma, kurā tiek izmantotas uzlabotas analītiskās stratēģijas. Tas izmanto zinātniskus principus, lai iegūtu vērtīgas zināšanas.
Tā izmanto apkopotos datus biznesa lēmumu pieņemšanai, stratēģiskajiem plāniem un dažādiem ieguvumiem. Tā ir viena no jaunajām zinātnes jomām, jo tās pludmale ir izplatīta gandrīz visās profesijās.
Dažas no datu zinātnes priekšrocībām jūsu uzņēmumam ir uzlabota biznesa paredzamība, palīdzot interpretēt sarežģītus datus, nodrošināt reāllaika informāciju, uzlabot datu drošību, dot priekšroku mārketinga un pārdošanas laikmetam, stimulēt lēmumu pieņemšanas procesu un personalizēt klientu pieredzi.
Viņi ir nesen augošā speciālistu šķirne, kas šodien apstiprina nepieciešamību. Datu zinātnieks var palīdzēt precīzi noteikt galvenās grupas.
To izmanto dažādās nozarēs, piemēram, finansēs, transportā, izglītībā, banku darbībā, ražošanā un e-komercijā. Tas noved pie vairākiem datu zinātnes lietojumiem, kas saistīti ar šo jomu.
Eksperti uzskata, ka dati ir nākotnes eļļa, bet analītika ir dzinējs. Dažu gadu laikā tas būs ļoti pieprasīts, un izaugsme būs straujāka.
Tas ir nākotnes darbs, jo tā ir viena no plaukstošajām jomām visās nozarēs. Cilvēkiem, kuri vēlas doties uz pētniecības jomu, datu zinātnieks ir ideāls risinājums.
Galvenās atšķirības starp datu analīzi un datu zinātni
- Datu analītikas personai ir jāpielāgojas datu vizualizācijai. No otras puses, datu zinātnes personai ir jāpielāgojas datu bāzes pārvaldībai, mašīnmācībai un datu strīdiem.
- Datu analītiķa pienākums ir vākt un interpretēt datus. No otras puses, datu zinātnieka pienākumi ir apstrādāt, apstiprināt un notīrīt datu integritāti.
- Datu analītika tiek izmantota spēļu un ceļojumu nozarēs. No otras puses, datu zinātne tiek pielietota interneta izpētē un digitālajās reklāmās.
- Datu analīzē izmantotās valodas ir Glezna Public un Apache Spark. No otras puses, valoda, ko izmanto datu zinātnei Python un SQL.
- Datu analītikas mērķis ir izmantot esošo informāciju, lai atklātu izmantojamus datus. No otras puses, datu zinātnes mērķis ir atklāt jaunus jautājumus, lai veicinātu inovāciju.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Pēdējo reizi atjaunināts: 20. gada 2023. jūlijā
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Sandeep Bhandari ir ieguvis inženierzinātņu bakalaura grādu datorzinātnēs Tapara universitātē (2006). Viņam ir 20 gadu pieredze tehnoloģiju jomā. Viņam ir liela interese par dažādām tehniskajām jomām, tostarp datu bāzu sistēmām, datortīkliem un programmēšanu. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
