การวิเคราะห์ข้อมูลกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

Data Analytics และ Data Science เป็นอาชีพที่กำลังเติบโต พวกเขาทั้งสองใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์และทำงานด้านการคำนวณมากมาย

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้เน้นที่ส่วนการเข้ารหัสมากนัก แต่การเข้ารหัสเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเขียนโค้ดไม่เพียงมีความสำคัญเท่านั้น แต่ยังควรมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในด้านคณิตศาสตร์ อัลกอริทึม โครงสร้างข้อมูล และภาษาโปรแกรมอีกด้วย

ประเด็นที่สำคัญ

1. การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับวงจรชีวิตของข้อมูลทั้งหมด รวมถึงการรวบรวมข้อมูล การจัดเก็บ การประมวลผล และการวิเคราะห์
2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมขั้นสูง การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อคาดการณ์และตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ
3. นักวิเคราะห์ข้อมูลมีความเชี่ยวชาญด้านการแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการทักษะที่กว้างกว่า รวมถึงการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้ของเครื่อง

การวิเคราะห์ข้อมูลเทียบกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการตรวจสอบ ทำความสะอาด เปลี่ยนแปลง และจัดทำแบบจำลองข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เป็นประโยชน์ สรุปผล และสนับสนุนการตัดสินใจ ข้อมูลวิทยาศาสตร์ ครอบคลุมเทคนิคและเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและสร้างแบบจำลองจากข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อหาข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูลนั้น พวกเขาใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจ

มีการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภทที่เรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เชิงพรรณนา เชิงคาดการณ์ และเชิงวิเคราะห์ แต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์เฉพาะ และขึ้นอยู่กับคำถามที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตอบ 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่ประกอบด้วยทักษะการเขียนโปรแกรม สถิติ ความเชี่ยวชาญ และความรู้ทางคณิตศาสตร์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

เป็นสาขาวิชาที่ผสมผสานสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล มันให้ข้อมูลที่ซับซ้อนขนาดใหญ่

คุณลักษณะบางอย่างของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ คอลัมน์คุณลักษณะที่ยืดหยุ่น การฝึกอบรมเครือข่ายคู่ขนาน ส่วนประกอบแบบเลเยอร์ และตัวบันทึกเหตุการณ์ 

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	วิเคราะห์ข้อมูล	ข้อมูลวิทยาศาสตร์
หย่าร้าง	เครื่องมือ BI และสถิติระดับกลาง	การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
เป้าหมาย	ใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อเปิดเผยข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้	ค้นพบคำถามใหม่เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม
ขอบเขต	ไมโคร	แมโคร
พื้นที่การใช้งาน	มันถูกนำไปใช้ในภาคเกมและการท่องเที่ยว	นำไปใช้ในการวิจัยทางอินเทอร์เน็ตและโฆษณาดิจิทัล
ภาษา	Tableau สาธารณะและ Apache Spark	ไพทอนและ SQL

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร

ช่วยให้องค์กรและบุคคลเข้าใจข้อมูล พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อหาแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึก

ทักษะสำคัญบางประการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมี ได้แก่ การแสดงภาพข้อมูล, Matlab, Python, การเรียนรู้ของเครื่อง, การล้างข้อมูล, ภาษา R, SQL และ NoSQLพีชคณิตเชิงเส้น และแคลคูลัส

การเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลจะไม่กลายเป็นเรื่องท้าทายหากคุณเริ่มต้นด้วยการปฏิบัติที่ถูกต้อง เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม R

จากนั้นโต้ตอบกับข้อมูลโดยใช้ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง เข้าร่วมชั้นเรียน excel และฝึกฝนทักษะ excel ของคุณ และขั้นตอนสุดท้ายคือการทบทวนเกี่ยวกับพีชคณิตเชิงเส้นหรือสถิติ การเข้ารหัสไม่ใช่ส่วนที่จำเป็นของการวิเคราะห์ข้อมูล

พวกเขาไม่ได้รับการคาดหวังให้เขียนโค้ดในหน้าที่ประจำวัน ฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย เช่น google analytics ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด เป็นอาชีพที่ดีมาก ผู้คนสามารถคาดหวังเงินเดือนจำนวนมากได้แม้ในตำแหน่งระดับจูเนียร์ 

แม้ว่าจะไม่ต้องการการเขียนโค้ดมากนัก แต่ก็เป็นงานที่เครียด มีเหตุผลหลายประการ แต่สิ่งที่สูงในรายการคือปริมาณงานจำนวนมาก

ถัดไปคือคำของานจากระดับการจัดการและหลายแหล่ง ผู้คนสามารถเรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยตนเอง

แต่จะเป็นการดีถ้าคุณมีใบปริญญาเพื่อสร้างทักษะและสร้างเครือข่ายกับมืออาชีพในสาขานั้นๆ 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะตรวจสอบว่าคำถามใดจำเป็นต้องได้รับคำตอบและสถานที่ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เป็นสาขาสหวิทยาการ พวกเขาใช้ทักษะการวิเคราะห์

เป็นโดเมนที่ใช้กลยุทธ์การวิเคราะห์ขั้นสูง ใช้หลักการทางวิทยาศาสตร์เพื่อดึงความรู้ที่คุ้มค่า

ใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ แผนกลยุทธ์ และผลประโยชน์ต่างๆ ที่นี่เป็นหนึ่งในขอบเขตของวิทยาศาสตร์ที่กำลังเติบโต เนื่องจากชายหาดของที่นี่ได้แพร่กระจายไปในเกือบทุกอาชีพ 

ข้อดีบางประการของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจของคุณคือความสามารถในการคาดการณ์ทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้น ช่วยตีความข้อมูลที่ซับซ้อน ให้ข้อมูลอัจฉริยะแบบเรียลไทม์ ปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล ให้ความสำคัญกับยุคการตลาดและการขาย กระตุ้นกระบวนการตัดสินใจ และปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนตัว

พวกเขาเป็นผู้เชี่ยวชาญสายพันธุ์ใหม่ที่กำลังเติบโต ซึ่งกำลังต้องการความช่วยเหลือในปัจจุบัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยในการระบุกลุ่มสำคัญได้อย่างแม่นยำ

มีการใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การขนส่ง การศึกษา การธนาคาร การผลิต และอีคอมเมิร์ซ สิ่งนี้นำไปสู่แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับสาขานั้น

ผู้เชี่ยวชาญระบุว่า ข้อมูลคือน้ำมันแห่งอนาคต และการวิเคราะห์คือเครื่องยนต์ ภายในไม่กี่ปี มันจะเป็นที่ต้องการสูง และการเติบโตจะเร็วขึ้น

เป็นงานในอนาคตเนื่องจากเป็นหนึ่งในสาขาที่เฟื่องฟูในอุตสาหกรรมทุกประเภท สำหรับผู้ที่ต้องการเข้าสู่สายงานการวิจัย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับพวกเขา 

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. ผู้วิเคราะห์ข้อมูลจะต้องปรับตัวเข้ากับการแสดงภาพข้อมูล ในทางกลับกัน ผู้ปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องปรับตัวเข้ากับการจัดการฐานข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการถกเถียงเรื่องข้อมูล
2. ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการรวบรวมและตีความข้อมูล ในทางกลับกัน ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการประมวลผล ตรวจสอบ และทำความสะอาดความสมบูรณ์ของข้อมูล
3. การวิเคราะห์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในภาคการเล่นเกมและการท่องเที่ยว ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในการวิจัยทางอินเทอร์เน็ตและโฆษณาดิจิทัล
4. ภาษาที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้แก่ ฉาก สาธารณะและ Apache Spark ในทางกลับกัน ภาษาที่ใช้ใน Data Science ใน Python และ SQL
5. เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลคือใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อเปิดเผยข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ ในทางกลับกัน เป้าหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการค้นหาคำถามใหม่ๆ เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม

อ้างอิง

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

อัพเดตล่าสุด : 20 กรกฎาคม 2023