Аналитика данных и наука о данных — это процветающая карьера. Они оба используют данные для анализа и выполнения множества вычислительных задач.
Аналитика данных не уделяет особого внимания части кодирования, но кодирование имеет важное значение, когда речь идет о науке о данных.
Важно не только программировать, но и хорошо разбираться в математике, алгоритмах, структурах данных и языках программирования.
Основные выводы
- Аналитика данных фокусируется на обработке и анализе данных для извлечения информации, а наука о данных охватывает весь жизненный цикл данных, включая сбор, хранение, обработку и анализ данных.
- Наука о данных использует передовые алгоритмы, машинное обучение и искусственный интеллект для прогнозирования и автоматизации принятия решений.
- Аналитики данных обладают опытом визуализации данных и статистического анализа, а специалистам по обработке данных требуется более широкий набор навыков, включая программирование и машинное обучение.
Аналитика данных против науки о данных
Аналитика данных — это процесс изучения, очистки, преобразования и моделирования данных с целью получения полезной информации, получения выводов и поддержки принятия решений. Научные исследования данных включает в себя более широкий спектр методов и инструментов для извлечения информации и построения моделей на основе данных.
Аналитика данных используется для анализа необработанных данных, чтобы сделать выводы об этой информации. Они используют различные инструменты и методы, чтобы помочь организациям принимать решения.
Доступно много типов анализа данных, называемых описательной, предписывающей, предиктивной и диагностической аналитикой. Каждый тип имеет определенную цель, и это зависит от вопроса, на который должен ответить аналитик данных.
Наука о данных — это область исследования, которая включает в себя навыки программирования, статистику, опыт и знания математики, чтобы получить представление о данных.
Это область исследования, которая сочетает в себе статистику и математику, чтобы получить осмысленное представление о данных. Он предоставляет большой комплекс данных.
Некоторые из функций науки о данных включают гибкие столбцы функций, параллельное обучение сети, многоуровневые компоненты и регистратор событий.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Анализ данных | Наука данных |
|---|---|---|
| Набор навыков | Инструменты BI и промежуточная статистика. | Моделирование данных и прогнозная аналитика. |
| Цели | Он использует существующую информацию для раскрытия данных, которые можно использовать. | Он открывает новые вопросы для стимулирования инноваций. |
| Объем | Micro | Макрос |
| Области применения | Применяется в игровой и туристической сферах. | Он применяется в интернет-исследованиях и цифровой рекламе. |
| Языки | Tableau Public и Apache Spark. | Питон и SQL. |
Что такое аналитика данных?
Это помогает организациям и частным лицам разобраться в данных. Они анализируют необработанные данные на предмет тенденций и идей.
Некоторые из основных навыков, которыми должен обладать аналитик данных, включают визуализацию данных, Matlab, Python, машинное обучение, очистку данных, язык R, SQL и NoSQL, линейная алгебра и исчисление.
Изучение анализа данных не станет проблемой, если вы начнете с правильной практики. Начните с изучения основ программирования на R.
Затем взаимодействуйте с данными, используя язык структурированных запросов. Присоединяйтесь к курсу Excel и освежите свои навыки работы с Excel. И последний шаг — освежить знания по линейной алгебре или статистике. Кодирование не является необходимой частью анализа данных.
От них не ожидается, что они будут кодировать в своих повседневных обязанностях. Простые функции анализа данных, такие как Google Analytics, не требуют написания кода. Это очень хорошая карьера. Люди также могут рассчитывать на хорошую зарплату даже на младших должностях.
Несмотря на то, что это не требует большого количества кодирования, это напряженная работа. Есть несколько причин, но первое место в списке занимает большой объем работы.
Далее идет рабочий запрос от уровней управления и нескольких источников. Люди могут самостоятельно изучить основы анализа данных.
Но было бы хорошо, если бы у вас была ученая степень, чтобы вы могли развивать навыки и общаться с профессионалами в этой конкретной области.
Что такое наука о данных?
Исследователи данных изучают, на какой вопрос нужно ответить и где найти соответствующие данные. Это междисциплинарная область. Они используют аналитические способности.
Это область, в которой используются передовые аналитические стратегии. Он использует научные принципы для извлечения полезных знаний.
Он использует собранные данные для принятия бизнес-решений, стратегических планов и различных преимуществ. Это одна из новых областей науки, поскольку ее пляж был распространен почти во всех сферах деятельности.
Некоторыми из преимуществ науки о данных для вашего бизнеса являются повышенная предсказуемость бизнеса, помощь в интерпретации сложных данных, предоставление аналитики в реальном времени, повышение безопасности данных, поддержка эпохи маркетинга и продаж, стимулирование процесса принятия решений и персонализация обслуживания клиентов.
Это недавно выросшая порода специалистов, нуждающихся сегодня. Специалист по данным может помочь с точным определением ключевых групп.
Он используется в различных отраслях, таких как финансы, транспорт, образование, банковское дело, производство и электронная коммерция. Это приводит к нескольким приложениям науки о данных, связанным с этой областью.
Эксперты утверждают, что данные — это нефть будущего, а аналитика — двигатель. Через несколько лет он будет пользоваться большим спросом, и рост будет более быстрым.
Это будущая работа, поскольку это одна из процветающих областей во всех отраслях промышленности. Для людей, которые хотят заняться исследованиями, наука о данных — идеальный вариант.
Основные различия между аналитикой данных и наукой о данных
- Специалист по анализу данных должен адаптироваться к визуализации данных. С другой стороны, человек, занимающийся наукой о данных, должен адаптироваться к управлению базами данных, машинному обучению и обработке данных.
- В обязанности аналитика данных входит сбор и интерпретация данных. С другой стороны, в обязанности специалиста по данным входит обработка, проверка и очистка целостности данных.
- Аналитика данных применяется в игровой и туристической сферах. С другой стороны, наука о данных применяется в интернет-исследованиях и цифровой рекламе.
- Языки, используемые в аналитике данных, Живая картина Публичный и Apache Spark. С другой стороны, язык, используемый для науки о данных в Python и SQL.
- Цель анализа данных состоит в том, чтобы использовать существующую информацию для выявления данных, которые можно использовать. С другой стороны, цель науки о данных состоит в том, чтобы открывать новые вопросы для стимулирования инноваций.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Последнее обновление: 20 июля 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
