Phân tích dữ liệu so với Khoa học dữ liệu: Sự khác biệt và so sánh

Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu đang nở rộ sự nghiệp. Cả hai đều sử dụng dữ liệu để phân tích và thực hiện nhiều tác vụ tính toán.

Phân tích dữ liệu không tập trung nhiều vào phần mã hóa, nhưng mã hóa là điều cần thiết khi nói đến khoa học dữ liệu.

Không chỉ mã hóa là quan trọng, mà họ còn phải nắm vững toán học, thuật toán, cấu trúc dữ liệu và ngôn ngữ lập trình.

Chìa khóa chính

1. Phân tích dữ liệu tập trung vào xử lý và phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin chuyên sâu, trong khi Khoa học dữ liệu liên quan đến toàn bộ vòng đời dữ liệu, bao gồm thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.
2. Khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán nâng cao, máy học và trí tuệ nhân tạo để đưa ra dự đoán và tự động hóa việc ra quyết định.
3. Nhà phân tích dữ liệu có chuyên môn về trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê, trong khi Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu bộ kỹ năng rộng hơn, bao gồm lập trình và học máy.

Phân tích dữ liệu so với Khoa học dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích, rút ​​ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều loại kỹ thuật và công cụ hơn để trích xuất thông tin chi tiết và xây dựng mô hình từ dữ liệu.

Phân tích dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau để giúp các tổ chức đưa ra quyết định.

Có nhiều loại phân tích dữ liệu có sẵn được gọi là phân tích mô tả, kê đơn, dự đoán và chẩn đoán. Mỗi loại có một mục đích cụ thể và nó phụ thuộc vào câu hỏi mà nhà phân tích dữ liệu phải trả lời. 

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu bao gồm các kỹ năng lập trình, số liệu thống kê, chuyên môn và kiến ​​thức toán học để hiểu rõ hơn về dữ liệu.

Đây là một lĩnh vực nghiên cứu kết hợp thống kê và toán học để có được những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu. Nó cung cấp một phức hợp lớn các dữ liệu.

Một số tính năng của khoa học dữ liệu bao gồm các cột tính năng linh hoạt, đào tạo mạng song song, các thành phần phân lớp và bộ ghi sự kiện. 

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Phân tích dữ liệu	Khoa học dữ liệu
bộ kỹ năng	Công cụ BI và thống kê trung gian.	Mô hình hóa dữ liệu và phân tích dự đoán.
Các mục tiêu	Nó sử dụng thông tin hiện có để khám phá dữ liệu có thể hành động.	Nó phát hiện ra những câu hỏi mới để thúc đẩy sự đổi mới.
Phạm vi	Micro	Macro
Lĩnh vực ứng dụng	Nó được áp dụng trong lĩnh vực chơi game và du lịch.	Nó được áp dụng trong nghiên cứu internet và quảng cáo kỹ thuật số.
Ngôn ngữ	Tableau Public và Apache Spark.	Python và SQL.

Phân tích dữ liệu là gì?

Nó giúp các tổ chức và cá nhân hiểu được dữ liệu. Họ phân tích dữ liệu thô để tìm xu hướng và hiểu biết sâu sắc.

Một số kỹ năng hàng đầu mà nhà phân tích dữ liệu nên có là trực quan hóa dữ liệu, Matlab, python, học máy, làm sạch dữ liệu, ngôn ngữ R, SQL và NoSQL, đại số tuyến tính và giải tích.

Học phân tích dữ liệu sẽ không trở thành thách thức nếu bạn bắt đầu với phương pháp thực hành phù hợp. Bắt đầu bằng cách học những kiến ​​thức cơ bản về lập trình R.

Sau đó tương tác với dữ liệu bằng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Tham gia một lớp excel và cải thiện các kỹ năng excel của bạn. Và bước cuối cùng là học lại môn đại số tuyến tính hoặc thống kê. Mã hóa không phải là một phần cần thiết của phân tích dữ liệu.

Họ không phải viết mã trong các nhiệm vụ hàng ngày của họ. Các chức năng phân tích dữ liệu đơn giản như google analytics không yêu cầu viết mã. Đó là một sự nghiệp rất tốt. Mọi người cũng có thể mong đợi một mức lương tốt ở cả những vị trí cấp dưới. 

Mặc dù nó không yêu cầu viết mã nhiều, nhưng nó là một công việc căng thẳng. Có nhiều lý do có sẵn, nhưng điều quan trọng nhất trong danh sách là khối lượng công việc lớn.

Tiếp đến là yêu cầu công việc từ các cấp quản lý và từ nhiều nguồn. Mọi người có thể tự học kiến ​​thức cơ bản về phân tích dữ liệu.

Nhưng sẽ tốt hơn nếu bạn có bằng cấp để có thể xây dựng kỹ năng và mạng lưới với các chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể đó. 

Khoa học dữ liệu là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu kiểm tra câu hỏi nào cần được trả lời và nơi tìm dữ liệu liên quan. Nó là một lĩnh vực liên ngành. Họ sử dụng các kỹ năng phân tích.

Đó là một miền nơi các chiến lược phân tích nâng cao được sử dụng. Nó sử dụng các nguyên tắc khoa học để thu thập kiến ​​thức đáng giá.

Nó sử dụng dữ liệu thu thập được để ra quyết định kinh doanh, kế hoạch chiến lược và các lợi ích khác nhau. Đây là một trong những lĩnh vực khoa học mới nổi vì bãi biển của nó đã lan rộng trong hầu hết mọi ngành nghề. 

Một số lợi thế của khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn là tăng khả năng dự đoán kinh doanh, giúp diễn giải dữ liệu phức tạp, cung cấp thông tin tình báo theo thời gian thực, cải thiện bảo mật dữ liệu, hỗ trợ kỷ nguyên tiếp thị và bán hàng, kích thích quá trình ra quyết định và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.

Họ là giống chuyên gia đang phát triển gần đây, chấp nhận nhu cầu ngày nay. Một nhà khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ xác định chính xác các nhóm chính.

Nó được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau như tài chính, vận tải, giáo dục, ngân hàng, sản xuất và thương mại điện tử. Điều này dẫn đến một số ứng dụng khoa học dữ liệu liên quan đến lĩnh vực đó.

Các chuyên gia cho rằng dữ liệu là dầu tương lai và phân tích là động cơ. Trong vòng vài năm, nó sẽ có nhu cầu cao và tốc độ tăng trưởng sẽ nhanh hơn.

Đó là một công việc trong tương lai vì nó là một trong những lĩnh vực phát triển mạnh trong tất cả các loại ngành công nghiệp. Đối với những người muốn đi đến lĩnh vực nghiên cứu, thì khoa học dữ liệu là lựa chọn hoàn hảo cho họ. 

Sự khác biệt chính giữa Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu

1. Một người phân tích dữ liệu phải thích ứng với trực quan hóa dữ liệu. Mặt khác, một người làm khoa học dữ liệu phải thích nghi với việc quản lý cơ sở dữ liệu, học máy và sắp xếp dữ liệu.
2. Trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu là thu thập và giải thích dữ liệu. Mặt khác, trách nhiệm của một nhà khoa học dữ liệu là xử lý, xác thực và làm sạch tính toàn vẹn của dữ liệu.
3. Phân tích dữ liệu được áp dụng trong lĩnh vực trò chơi và du lịch. Mặt khác, khoa học dữ liệu được áp dụng trong nghiên cứu internet và quảng cáo kỹ thuật số.
4. Các ngôn ngữ được sử dụng trong phân tích dữ liệu là Cảnh vật trên sân khấu Công khai và Apache Spark. Mặt khác, ngôn ngữ được sử dụng cho khoa học dữ liệu trong Python và SQL.
5. Mục tiêu của phân tích dữ liệu là sử dụng thông tin hiện có để khám phá dữ liệu có thể hành động. Mặt khác, mục tiêu của khoa học dữ liệu là khám phá ra những câu hỏi mới để thúc đẩy sự đổi mới.

dự án

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

Cập nhật lần cuối: ngày 20 tháng 2023 năm XNUMX