Data Analytics en Data Science zijn bloeiende carrières. Ze gebruiken allebei gegevens om veel rekentaken te analyseren en uit te voeren.
Data-analyse richt zich niet veel op het codeergedeelte, maar coderen is essentieel als het gaat om datawetenschap.
Niet alleen coderen is belangrijk, maar ze moeten ook een sterke greep hebben op wiskunde, algoritmen, datastructuren en programmeertalen.
Key Takeaways
- Data Analytics richt zich op het verwerken en analyseren van gegevens om inzichten te verkrijgen, terwijl Data Science de gehele levenscyclus van gegevens omvat, inclusief het verzamelen, opslaan, verwerken en analyseren van gegevens.
- Data Science maakt gebruik van geavanceerde algoritmen, machine learning en kunstmatige intelligentie om voorspellingen te doen en besluitvorming te automatiseren.
- Data-analisten hebben expertise op het gebied van datavisualisatie en statistische analyse, terwijl datawetenschappers een bredere vaardigheden nodig hebben, waaronder programmeren en machinaal leren.
Gegevensanalyse versus gegevenswetenschap
Data-analyse is het proces van het onderzoeken, opschonen, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie te ontdekken, conclusies te trekken en besluitvorming te ondersteunen. Gegevenswetenschap omvat een breder scala aan technieken en hulpmiddelen om inzichten te extraheren en modellen te bouwen uit gegevens.
Data-analyse wordt gebruikt voor het analyseren van onbewerkte gegevens om conclusies te trekken over die informatie. Ze gebruiken verschillende tools en technieken om organisaties te helpen bij het nemen van beslissingen.
Er zijn veel soorten gegevensanalyse beschikbaar, die beschrijvende, prescriptieve, voorspellende en diagnostische analyses worden genoemd. Elk type heeft een specifiek doel en het hangt af van de vraag die een data-analist moet beantwoorden.
Datawetenschap is een vakgebied dat programmeervaardigheden, statistiek, expertise en kennis van wiskunde omvat om inzicht te krijgen in gegevens.
Het is een vakgebied dat statistiek en wiskunde combineert om zinvolle inzichten uit gegevens te halen. Het levert een groot complex aan gegevens op.
Enkele kenmerken van datawetenschap zijn flexibele functiekolommen, parallelle netwerktraining, gelaagde componenten en gebeurtenislogger.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | gegevens Analytics | data Science |
|---|---|---|
| Vaardigheden | BI-tools en tussentijdse statistieken. | Gegevensmodellering en voorspellende analyse. |
| Doelen | Het gebruikt bestaande informatie voor het blootleggen van bruikbare gegevens. | Het ontdekt nieuwe vragen om innovatie te stimuleren. |
| strekking | Mike | Macro |
| Toepassingsgebieden | Het wordt toegepast in de gaming- en reissector. | Het wordt toegepast in internetonderzoek en digitale advertenties. |
| Talen | Tableau Public en Apache Spark. | Python en SQL. |
Wat is data-analyse?
Het helpt organisaties en individuen om betekenis te geven aan data. Ze analyseren ruwe gegevens op trends en inzichten.
Enkele van de belangrijkste vaardigheden die een data-analist zou moeten hebben, zijn datavisualisatie, Matlab, python, machine learning, datacleaning, R-taal, SQL en NoSQL, lineaire algebra en calculus.
Het leren van data-analyse wordt geen uitdaging als je begint met de juiste praktijk. Begin met het leren van de basisprincipes van R-programmeren.
Interageer vervolgens met de gegevens met behulp van een gestructureerde querytaal. Doe mee aan een Excel-les en poets je Excel-vaardigheden op. En de laatste stap is een opfriscursus lineaire algebra of statistiek. Coderen is geen noodzakelijk onderdeel van data-analyse.
Er wordt niet van hen verwacht dat ze coderen in hun dagelijkse taken. Eenvoudige gegevensanalysefuncties zoals Google Analytics vereisen geen schrijfcode. Het is een heel goede carrière. Mensen kunnen ook een goed salaris verwachten, zelfs in juniorfuncties.
Hoewel er niet veel codering voor nodig is, is het een stressvolle klus. Er zijn meerdere redenen beschikbaar, maar wat hoog op de lijst staat, is de grote hoeveelheid werk.
Het volgende is het werkverzoek van managementniveaus en meerdere bronnen. Mensen kunnen zelf de basis van data-analyse leren.
Maar het zou goed zijn als je een diploma hebt, zodat je vaardigheden en netwerken kunt opbouwen met professionals op dat specifieke gebied.
Wat is Data Science?
Datawetenschappers onderzoeken welke vraag beantwoord moet worden en waar de bijbehorende data te vinden zijn. Het is een interdisciplinair vakgebied. Ze gebruiken analytische vaardigheden.
Het is een domein waar geavanceerde analytische strategieën worden gebruikt. Het gebruikt wetenschappelijke principes om waardevolle kennis te rukken.
Het gebruikt de verzamelde gegevens voor zakelijke besluitvorming, strategische plannen en verschillende voordelen. Het is een van de opkomende domeinen van de wetenschap, aangezien het strand in bijna elk beroep is verspreid.
Enkele voordelen van datawetenschap voor uw bedrijf zijn een grotere voorspelbaarheid van het bedrijf, het helpen bij het interpreteren van complexe gegevens, het bieden van realtime informatie, het verbeteren van de gegevensbeveiliging, het bevorderen van het marketing- en verkooptijdperk, het stimuleren van het besluitvormingsproces en het personaliseren van de klantervaring.
Zij zijn het recent groeiende ras van specialisten, die vandaag in nood zijn. Een datawetenschapper kan helpen bij het nauwkeurig identificeren van sleutelgroepen.
Het wordt gebruikt in verschillende industrieën, zoals financiën, transport, onderwijs, bankieren, productie en e-commerce. Dit leidt tot verschillende data science-toepassingen met betrekking tot dat veld.
Experts zeggen dat data de olie van de toekomst is en analytics de motor. Binnen enkele jaren zal er veel vraag naar zijn en zal de groei sneller zijn.
Het is een baan voor de toekomst, want het is een van de bloeiende velden in allerlei industrieën. Voor mensen die het onderzoeksveld in willen, is data science de perfecte optie voor hen.
Belangrijkste verschillen tussen data-analyse en datawetenschap
- Een data-analyticus moet zich aanpassen aan datavisualisatie. Aan de andere kant moet een data science-persoon zich aanpassen aan databasebeheer, machine learning en dataruzie.
- De verantwoordelijkheid van een data-analist is het verzamelen en interpreteren van gegevens. Aan de andere kant zijn de verantwoordelijkheden van een datawetenschapper het verwerken, valideren en opschonen van de integriteit van gegevens.
- Data-analyse wordt toegepast in de gaming- en reissector. Aan de andere kant wordt datawetenschap toegepast in internetonderzoek en digitale advertenties.
- De talen die worden gebruikt in data-analyse zijn Tableau Openbaar en Apache Spark. Aan de andere kant de taal die wordt gebruikt voor datawetenschap in Python en SQL.
- Het doel van data-analyse is dat het bestaande informatie gebruikt om bruikbare data te ontdekken. Aan de andere kant is het doel van datawetenschap dat het nieuwe vragen ontdekt om innovatie te stimuleren.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Laatst bijgewerkt: 20 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
