Кар’єри в аналітиці даних і наукових дослідженнях процвітають. Вони обидва використовують дані для аналізу та виконання багатьох обчислювальних завдань.
Data Analytics не зосереджується на частині кодування, але кодування є важливим, коли мова йде про науку про дані.
Важливо не тільки програмування, але й добре володіти математикою, алгоритмами, структурами даних і мовами програмування.
Ключові винесення
- Data Analytics зосереджується на обробці та аналізі даних для отримання розуміння, тоді як Data Science охоплює весь життєвий цикл даних, включаючи збір, зберігання, обробку та аналіз даних.
- Data Science використовує вдосконалені алгоритми, машинне навчання та штучний інтелект для прогнозування та автоматизації прийняття рішень.
- Аналітики даних мають досвід візуалізації даних і статистичного аналізу, тоді як спеціалісти з обробки даних потребують ширшого набору навичок, включаючи програмування та машинне навчання.
Аналітика даних проти науки про дані
Аналіз даних — це процес дослідження, очищення, перетворення та моделювання даних, щоб виявити корисну інформацію, зробити висновки та сприяти прийняттю рішень. Наука про дані охоплює ширший спектр методів та інструментів для отримання інформації та створення моделей з даних.
Аналітика даних використовується для аналізу необроблених даних, щоб зробити висновки щодо цієї інформації. Вони використовують різні інструменти та методи, щоб допомогти організаціям приймати рішення.
Існує багато типів аналізу даних, які називаються описовим, прескриптивним, прогнозним і діагностичним. Кожен тип має певну мету, яка залежить від питання, на яке має відповісти аналітик даних.
Наука про дані – це галузь навчання, яка включає навички програмування, статистику, експертизу та знання математики, щоб отримати розуміння даних.
Це область дослідження, яка поєднує статистику та математику, щоб отримати значущу інформацію з даних. Він надає великий комплекс даних.
Деякі функції науки про дані включають гнучкі стовпці функцій, навчання паралельної мережі, багатошарові компоненти та реєстратор подій.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Analytics даних | наука даних |
|---|---|---|
| Сукупність навичок | Інструменти BI та проміжна статистика. | Моделювання даних і прогнозна аналітика. |
| Цілі | Він використовує наявну інформацію для виявлення корисних даних. | Він відкриває нові питання для стимулювання інновацій. |
| Сфера | Micro | Macro |
| області застосування | Застосовується в сферах ігор і подорожей. | Він використовується в Інтернет-дослідженнях і цифровій рекламі. |
| мови | Tableau Public і Apache Spark. | Python і SQL. |
Що таке аналітика даних?
Це допомагає організаціям і окремим особам зрозуміти дані. Вони аналізують необроблені дані для тенденцій і розуміння.
Серед основних навичок, якими повинен володіти аналітик даних, є візуалізація даних, Matlab, python, машинне навчання, очищення даних, мова R, SQL і NoSQL, лінійна алгебра та числення.
Вивчення аналізу даних не стане проблемою, якщо ви почнете з правильної практики. Почніть із вивчення основ програмування R.
Потім взаємодійте з даними за допомогою мови структурованих запитів. Приєднуйтеся до класу Excel і освіжіть свої навички Excel. І останній крок – це отримати знання з лінійної алгебри чи статистики. Кодування не є необхідною частиною аналізу даних.
Від них не очікується кодування у їхніх щоденних обов’язках. Прості функції аналізу даних, такі як google analytics, не потребують написання коду. Це дуже хороша кар'єра. Люди також можуть розраховувати на хорошу зарплату навіть на молодших посадах.
Незважаючи на те, що це не вимагає багато кодування, це напружена робота. Є багато причин, але головне в списку – це великий обсяг роботи.
Далі йде запит на роботу від рівнів управління та кількох джерел. Люди можуть навчитися основам аналізу даних самостійно.
Але було б добре, якщо б у вас був ступінь, щоб ви могли розвивати навички та спілкуватися з професіоналами в цій конкретній галузі.
Що таке наука даних?
Фахівці з обробки даних перевіряють, на яке питання потрібно відповісти, і де знайти відповідні дані. Це міждисциплінарна сфера. Вони використовують аналітичні здібності.
Це область, де використовуються передові аналітичні стратегії. Він використовує наукові принципи, щоб отримати вартісне знання.
Він використовує зібрані дані для прийняття бізнес-рішень, стратегічних планів і отримання різних переваг. Це одна з нових областей науки, оскільки її пляж був поширений майже в усіх сферах діяльності.
Деякі з переваг науки про дані для вашого бізнесу — підвищення передбачуваності бізнесу, допомога в інтерпретації складних даних, забезпечення аналітичних даних у реальному часі, покращення безпеки даних, сприяння епосі маркетингу та продажів, стимулювання процесу прийняття рішень і персоналізація взаємодії з клієнтами.
Вони є нещодавно зростаючою породою спеціалістів, які потребують сьогодні. Спеціаліст з обробки даних може допомогти точно визначити ключові групи.
Він використовується в різних галузях, таких як фінанси, транспорт, освіта, банківська справа, виробництво та електронна комерція. Це призводить до кількох програм науки про дані, пов’язаних із цією сферою.
Експерти кажуть, що дані — це нафта майбутнього, а аналітика — двигун. Через кілька років він буде користуватися високим попитом, і зростання буде швидше.
Це майбутня робота, оскільки це одна з процвітаючих сфер у всіх видах промисловості. Для людей, які хочуть піти в дослідницьку сферу, Data Scient — ідеальний варіант.
Основні відмінності між аналізом даних і наукою про дані
- Спеціаліст з аналізу даних повинен адаптуватися до візуалізації даних. З іншого боку, фахівець з обробки даних повинен адаптуватися до управління базами даних, машинного навчання та обробки даних.
- Відповідальність аналітика даних полягає в зборі та інтерпретації даних. З іншого боку, обов’язки фахівця з даних полягають у обробці, перевірці та очищенні цілісності даних.
- Аналітика даних застосовується в сферах ігор і подорожей. З іншого боку, наука про дані застосовується в Інтернет-дослідженнях і цифровій рекламі.
- В аналітиці даних використовуються такі мови Жива картина Public і Apache Spark. З іншого боку, мова, яка використовується для науки про дані в Python і SQL.
- Мета аналізу даних полягає в тому, щоб він використовував наявну інформацію для виявлення корисних даних. З іншого боку, мета науки про дані полягає в тому, щоб відкривати нові питання для стимулювання інновацій.
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/23270012.2016.1141332
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7338161/
Останнє оновлення: 20 липня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Сандіп Бхандарі отримав ступінь бакалавра комп’ютерної техніки в Університеті Тапар (2006). Має 20 років досвіду роботи в технологічній сфері. Він має великий інтерес до різних технічних галузей, включаючи системи баз даних, комп'ютерні мережі та програмування. Ви можете прочитати більше про нього на його біо сторінка.
