Różnica między Data Science a Data Analytics
Analiza danych to badanie, skąd pochodzi informacja, co reprezentuje i jak można ją przekształcić w cenny zasób. Analiza danych polega na odkrywaniu danych z odkryć za pomocą innego procesu, narzędzi i technik zaangażowanych w identyfikację wzorców na podstawie surowych danych. Te nieprzetworzone dane to w zasadzie Big Data w postaci danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Analiza danych lub analiza danych jest podobna do analizy danych, ale w bardziej skoncentrowany sposób. Celem analizy danych jest generowanie wglądu w dane poprzez łączenie wzorców i trendów z celami organizacyjnymi. Analiza danych wykorzystuje podstawowe wyrażenia zapytania, takie jak SQL, do krojenia i kostkowania danych.
Data Science
„Nauka danych ma miejsce w przypadku dużych zbiorów danych, dużych ilości danych”.
- Data Science wydobywa duże ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w celu identyfikacji wzorców.
- Analiza danych obejmuje połączenie programowania, umiejętności statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego.
- Data Science to sztuka i nauka pozyskiwania praktycznego wglądu w surowe dane. Możemy zdefiniować naukę o danych jako multidyscyplinarne połączenie wnioskowania danych, rozwoju algorytmu i technologii w celu rozwiązywania złożonych problemów analitycznych.
- Wydobywanie dużych ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w celu zidentyfikowania wzorców może pomóc organizacji ograniczyć koszty, zwiększyć wydajność, rozpoznać nowe możliwości rynkowe i zwiększyć przewagę konkurencyjną organizacji.
- Praca naukowca danych zależy od wymagań, potrzeb biznesowych, wymagań rynkowych i eksploracji większej liczby firm z czarnych danych.
Analityka danych
- Analiza danych zajmuje się mniej sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i modelowaniem predykcyjnym, a więcej przeglądaniem danych historycznych w kontekście.
- Analitycy danych nie są zwykle odpowiedzialni za tworzenie modeli statystycznych lub wdrażanie narzędzi do uczenia maszynowego.
- Porównywanie zasobów danych z hipotezami organizacyjnymi jest częstym przykładem analizy danych, a praktyka koncentruje się na biznesie i strategii.
- Analityki danych rzadziej orientują się w ustawieniach dużych zbiorów danych.
- Analitycy danych spierają się na dane, które są zlokalizowane lub mają mniejszą powierzchnię.
Analitycy danych mają mniej swobody w zakresie zakresu i praktyki oraz praktykują bardziej skoncentrowane podejście do analizy danych. Są również znacznie mniej zaangażowani w kulturę pracy z danymi.
Bezpośrednie porównanie między Data Science a Data Analytics (Infografika)
Poniżej znajduje się porównanie 14 najlepszych między Data Science a Data Analytics 
Kluczowe różnice między Data Science a Data Analytics
Zarówno Data Science, jak i Data Analytics są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między Data Science a Data Analytics:
Dane generowane z różnych źródeł, takich jak dzienniki finansowe, pliki tekstowe, formularze multimedialne, czujniki i instrumenty to Big Data. Proste narzędzia Business Intelligence nie są w stanie przetwarzać tak dużej ilości i różnorodności danych. Dlatego potrzebujemy bardziej złożonych i zaawansowanych narzędzi analitycznych i algorytmów do przetwarzania, analizy i wyciągania z nich znaczących spostrzeżeń.
- Badacze danych zasadniczo przyglądają się szerokim zestawom danych, w przypadku których połączenie może lub nie może być łatwo nawiązane, podczas gdy Data Analytics analizuje określony zestaw danych w celu dalszej komunikacji.
- W dziedzinie nauki o danych stosuje się matematykę, statystykę i dyscypliny informatyczne, a także wykorzystuje techniki takie jak uczenie maszynowe, analiza skupień, eksploracja danych i wizualizacja, podczas gdy usługa Data Analytics działa na języku zapytań strukturalnych, takim jak SQL / Hive, w celu uzyskania ostatecznych wyników.
- Rola naukowców zajmujących się danymi ma duże umiejętności w zakresie przedsiębiorczości i wizualizacji danych, aby przekształcić wgląd w historię biznesową, podczas gdy nie oczekuje się, że analityk danych będzie miał wiedzę biznesową i zaawansowane umiejętności wizualizacji danych.
- Analityk danych bada i analizuje dane z wielu odłączonych źródeł, podczas gdy analityk danych zwykle patrzy na dane z jednego źródła, takiego jak system CRM lub baza danych
- Analityk danych rozwiąże pytania zadane przez firmę, a specjalista ds. Danych sformułuje pytania, których rozwiązania prawdopodobnie przyniosą korzyści firmie
Umiejętności potrzebne, aby zostać naukowcem danych:
- Umiejętności programowania
- Czyszczenie brudnych danych (dane nieustrukturyzowane)
- Mapa Ogranicz rozwój pracy
- Umiejętności uczenia maszynowego
- Umiejętności analityczne
- Informacje o klientach
- Silne umiejętności wizualizacji danych
- Umiejętności opowiadania historii za pomocą wizualizacji
- EDA (analiza danych eksploracyjnych)
- Zidentyfikuj trendy w danych, korzystając z nadzorowanego uczenia maszynowego
- Dokonuj prognoz na podstawie trendów w danych, korzystając z nadzorowanego uczenia maszynowego
- Napisz kod, aby pomóc w eksploracji i analizie danych
- Podaj kod technologii / inżynierii do wdrożenia w produktach
Umiejętności potrzebne, aby zostać analityką danych:
- EDA (analiza danych eksploracyjnych)
- Pozyskiwanie danych z pierwotnych lub wtórnych źródeł danych i utrzymywanie baz danych
- Umiejętności i narzędzia do przechowywania i wyszukiwania danych
- Czyszczenie brudnych danych (dane nieustrukturyzowane)
- Zarządzaj hurtownią danych i ETL (wyodrębnij obciążenie transformacji)
- Opracuj KPI do oceny wydajności
- Dogłębna ekspozycja na SQL i analitykę
- Twórz wizualne reprezentacje danych za pomocą platform BI
- Interpretowanie danych, analiza wyników za pomocą technik statystycznych
- Opracowywanie i wdrażanie analiz danych, systemów gromadzenia danych i innych strategii optymalizujących wydajność i jakość statystyki
- Analitycy danych powinni znać koncepcje hurtowni danych i analizy biznesowej
- Silne zrozumienie klastra Hadoop
- Idealny z narzędziami i komponentami architektury danych.
Analiza danych a tabela porównawcza analizy danych
Omawiam główne artefakty i rozróżniam między Data Science a Data Analytics.
| Podstawa porównania między Data Science a Data Analytics | Data Science | Analityka danych |
| Podstawowy cel | Zadawanie właściwych pytań biznesowych i znajdowanie rozwiązań | Analizowanie i wydobywanie danych biznesowych |
| Ilość danych | Szeroki zestaw danych (Big Data) | Ograniczony zestaw danych |
| Różne zadania | Czyszczenie danych, analiza przygotowania w celu uzyskania wglądu | Zapytania danych, agregacja w celu znalezienia wzorca |
| Definicja | Data Science to sztuka i nauka pozyskiwania praktycznego wglądu w surowe dane | Analitycy danych nie są zwykle odpowiedzialni za tworzenie modeli statystycznych lub wdrażanie narzędzi do uczenia maszynowego |
| Specjalistyczna wiedza merytoryczna | Potrzebne | Niekoniecznie |
| Nietechniczne | Potrzebne | Nie są potrzebne |
| Skupiać | Wstępnie przetworzone dane | Przetwarzane dane |
| Pasmo | Więcej swobody w zakresie i praktyce | Mniej swobody w zakresie i praktyce |
| Cel, powód | Znajdowanie spostrzeżeń z Raw Data | Znajdowanie spostrzeżeń z przetwarzanych danych |
| Typy danych | Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane | Dane strukturalne |
| Korzyści | Analityk danych bada i analizuje dane z wielu odłączonych źródeł | Analityk danych zwykle patrzy na dane z jednego źródła, takiego jak CRM |
| Sztuczna inteligencja | Zajmuje się więcej sztuczną inteligencją | Zajmuje się mniej sztuczną inteligencją |
| Nauczanie maszynowe | Zajmuje się więcej w uczeniu maszynowym | Zajmuje mniej w uczeniu maszynowym |
| Analiza predykcyjna | Zajmuje się więcej w analizie predykcyjnej | Zajmuje mniej w analizach predykcyjnych |
Wniosek - analiza danych a analiza danych
Pozornie niuansowe różnice między analizą danych a analizą danych mogą mieć naprawdę duży wpływ na firmę. Data Science to nowa interesująca technologia oprogramowania, która służy do przeprowadzania krytycznych analiz, zapewnia możliwość opracowywania wyrafinowanych modeli, tworzenia ogromnych zestawów danych i prowadzenia analiz biznesowych. Analiza danych to ogólny termin używany do opisania, w jaki sposób można zastosować metodę naukową do danych w środowisku biznesowym. Informatyka odgrywa także coraz większą rolę w rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Chociaż istnieją różnice, zarówno analiza danych, jak i analiza danych są ważnymi częściami przyszłości pracy i danych. Analityk danych przyjmuje wskazówki od badaczy danych, ponieważ ci pierwsi próbują odpowiedzieć na pytania postawione przez całą organizację. Zarówno analiza danych, jak i analiza danych powinny zostać uwzględnione przez firmy, które chcą prowadzić drogę do zmian technologicznych i skutecznie rozumieć dane, które napędzają ich organizacje. Firma potrzebuje w swoim projekcie zarówno analizy danych, jak i analizy danych. Zarówno analiza danych, jak i analiza danych są częścią rozwoju firmy.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Data Science vs. Data Analytics, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Nauka danych a uczenie maszynowe
- 8 doskonałych trendów analizy danych
- Big Data vs. Data Science
- Wizualizacja danych a analiza danych