Diferența dintre știința datelor și analiza datelor
Știința datelor este studiul de unde provin informațiile, ce reprezintă și cum pot fi transformate într-o resursă valoroasă. Știința datelor se referă la descoperirea datelor de constatare printr-un proces, instrumente și tehnici diferite implicate pentru identificarea tiparelor din datele brute. Aceste date brute sunt, în principiu, date mari sub formă de date structurate, semi-structurate și nestructurate. Analiza datelor sau analiza datelor este similară cu știința datelor, dar într-un mod mai concentrat. Scopul analizei datelor este de a genera informații din date, conectând tiparele și tendințele cu obiectivele organizaționale. Data Analytics utilizează expresii de interogare de bază, cum ar fi SQL pentru a tăia și a tăia date.
Știința datelor
„Știința datelor este atunci când aveți de-a face cu date mari, cantități mari de date”.
- Data Science extrage cantități mari de date structurate și nestructurate pentru a identifica tiparele.
- Data Science include o combinație de programare, abilități statistice, algoritmi de învățare automată.
- Data Science este arta și știința extragerii perspectivei acționabile din datele brute. Putem defini știința datelor ca un amestec multidisciplinar de inferență de date, dezvoltare de algoritmi și tehnologie pentru a rezolva probleme analitice complexe.
- Exploatarea unor cantități mari de date structurate și nestructurate pentru identificarea tiparelor poate ajuta o organizație să-și revină în costuri, să crească eficiența, să recunoască noi oportunități de piață și să crească avantajul competitiv al organizației.
- Munca oamenilor de știință de date depinde de o cerință, de nevoile de afaceri, de cerințele pieței și de explorarea mai multor afaceri din datele negre.
Analiza datelor
- Analiza datelor se ocupă mai puțin de AI, de învățare automată și de modelare predictivă și mai mult de vizualizarea datelor istorice în context.
- Analiștii de date nu sunt răspunzători în mod obișnuit de construirea modelelor statistice sau de implementarea instrumentelor de învățare automată.
- Compararea activelor de date cu ipotezele organizaționale este un caz obișnuit de utilizare a analizelor de date, iar practica tinde să fie concentrată pe afaceri și strategie.
- Analistii de date sunt mai puțin susceptibili de a fi versați în setările de date mari.
- Analistii de date wrangle date localizate sau mai mici cu amprenta.
Analistii de date au mai puțină libertate în domeniul de aplicare și practică și practică o abordare mai concentrată pentru analiza datelor. De asemenea, sunt mult mai puțin implicați în cultura activității de date.
Comparație față în cap între știința datelor și analiza datelor (infografie)
Mai jos este cea mai mare comparație 14 între Data Science și Data Analytics 
Diferențele cheie între știința datelor și analiza datelor
Atât Data Science, cât și Data Analytics sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre știința datelor și analiza datelor:
Datele generate din diferite surse precum jurnalele financiare, fișierele text, formularele multimedia, senzorii și instrumentele sunt Big Data. Instrumentele simple Business Intelligence nu sunt capabile să prelucreze acest volum și varietatea uriașă de date. Acesta este motivul pentru care avem nevoie de instrumente și algoritmi analitici mai complexi și avansați pentru procesarea, analizarea și extragerea unor perspective semnificative din acesta.
- Oamenii de știință de date privesc în esență seturi largi de date în care o conexiune poate fi sau nu ușor realizată în timp ce Data Analytics privește un anumit set de date pentru a comunica în continuare.
- Câmpul științei datelor folosește discipline de matematică, statistici și informatică și încorporează tehnici precum învățarea automată, analiza clusterului, exploatarea datelor și vizualizarea, în timp ce Data Analytics lucrează la limbajul de interogare a structurilor precum SQL / Hive pentru a conduce rezultatele finale.
- Rolul locului de muncă al unui om de știință de date puternic abilități de afaceri și abilități de vizualizare a datelor pentru a transforma ideea într-o poveste de afaceri, în timp ce un analist de date nu este de așteptat să aibă cunoștințe de afaceri și abilități avansate de vizualizare a datelor.
- Cercetătorul de date explorează și examinează datele din mai multe surse deconectate, în timp ce un analist de date privește de obicei date dintr-o singură sursă, cum ar fi sistemul CRM sau o bază de date
- Un analist de date va rezolva întrebările date de afacere, în timp ce un om de știință de date va formula întrebări ale căror soluții pot beneficia de afacere
Aptitudini necesare pentru a deveni un om de știință de date:
- Aptitudini de programare
- Curățarea datelor murdare (date nestructurate)
- Harta Reduceți dezvoltarea locurilor de muncă
- Abilități de învățare automată
- Abilități de analiză
- Informații pentru clienți
- Abilități puternice de vizualizare a datelor
- Abilități de povestire folosind vizualizări
- EDA (analiza datelor exploratorii)
- Identificați tendințele datelor folosind învățarea automată nesupravegheată
- Faceți predicții pe baza tendințelor datelor, utilizând învățarea automată supravegheată
- Scrieți cod pentru a ajuta la explorarea și analiza datelor
- Furnizați cod tehnologiei / ingineriei pentru a fi implementat în produse
Aptitudini necesare pentru a deveni un Data Analytics:
- EDA (analiza datelor exploratorii)
- Achiziționarea de date din surse de date primare sau secundare și menținerea bazelor de date
- Aptitudini și instrumente de stocare și preluare a datelor
- Curățarea datelor murdare (date nestructurate)
- Gestionați stocarea de date și ETL (Extract Transform Load)
- Dezvoltați KPI pentru a evalua performanța
- Expunere în profunzime la SQL și analitice
- Dezvoltarea reprezentărilor vizuale ale datelor, prin utilizarea platformelor BI
- Interpretarea datelor, analiza rezultatelor folosind tehnici statistice
- Dezvoltarea și implementarea analizelor de date, a sistemelor de colectare a datelor și a altor strategii care optimizează eficiența și calitatea statistică
- Analistii de date ar trebui să aibă cunoștințe cu conceptele de depozitare a datelor și de business intelligence
- Înțelegere puternică a clusterului Hadoop
- Perfect cu instrumentele și componentele arhitecturii de date.
Data Science vs Data Analytics Tabel de comparare
Discut despre artefacte majore și disting între Data Science și Data Analytics.
| Bazele comparației între știința datelor și analiza datelor | Știința datelor | Analiza datelor |
| Obiectivul fundamental | Pune întrebări corecte de afaceri și găsind soluții | Analiza și datele afacerilor miniere |
| Cantitate de date | Un set larg de date (Big Data) | Set limitat de date |
| Sarcina diversă | Curățarea datelor, analiza pregătirii pentru a obține informații | Interogare de date, agregare pentru a găsi un model |
| Definiție | Data Science este arta și știința extragerii perspectivei acționabile din datele brute | Analiștii de date nu sunt răspunzători în mod obișnuit de construirea modelelor statistice sau de implementarea instrumentelor de învățare automată |
| Expertiza substanțială | Necesar | Nu este necesar |
| Non tehnic | Necesar | Nu e necesar |
| concentra | Date pre-procesate | Date prelucrate |
| Lățime de bandă | Mai multă libertate în domeniu și practică | Mai puțină libertate de aplicare și practică |
| Scop | Găsirea informațiilor din datele brute | Găsirea informațiilor din datele procesate |
| Tipuri de date | Date structurate și nestructurate | Date structurate |
| Beneficii | Cercetătorul de date explorează și examinează datele din mai multe surse deconectate | Analistul de date privește de obicei datele dintr-o singură sursă, cum ar fi CRM |
| Inteligență artificială | Oferte mai multe în domeniul inteligenței artificiale | Oferă mai puțin în inteligența artificială |
| Învățare automată | Oferte mai multe în învățarea mașinii | Oferă mai puțin în învățarea mașinii |
| Analiza predictivă | Oferte mai multe în Analiza predictivă | Oferte mai puțin în analiza predictivă |
Concluzie - Data Science vs Data Analytics
Diferențele aparent nuanțate între știința datelor și analitica datelor pot avea de fapt un impact mare asupra unei companii. Data Science este o nouă tehnologie software interesantă, care este utilizată pentru a aplica analize critice, oferă capacitatea de a dezvolta modele sofisticate, pentru seturi de date masive și pentru a oferi informații despre afaceri. Știința datelor este un termen umbrelă utilizat pentru a descrie modul în care metoda științifică poate fi aplicată datelor într-un cadru de afaceri. Știința datelor joacă, de asemenea, un rol tot mai important în dezvoltarea inteligenței artificiale și a învățării automate. Deși există diferențe, atât știința datelor, cât și analiza datelor sunt părți importante ale viitorului muncii și a datelor. Analistii de date iau direcții din partea oamenilor de știință de date, deoarece primele încercări de a răspunde la întrebările puse de organizație în ansamblu. Atât știința datelor, cât și analiza datelor ar trebui să fie adoptate de companii care doresc să conducă calea către schimbările tehnologice și să înțeleagă cu succes datele care îi fac organizațiile să funcționeze. O companie are nevoie atât de știința datelor, cât și de analiza datelor din proiectul lor. Atât știința datelor, cât și analiza datelor sunt parte a creșterii companiei.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Science vs Data Analytics, semnificația lor, Comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Știința datelor vs învățarea mașinii
- 8 Tendințe excelente pentru analiza datelor
- Big Data vs Data Science
- Vizualizare date vs Analitică date