Наука о данных против аналитики данных — как решить, какой из них подходит именно вам?

Аналитика данных и наука о данных — модные слова года. Для людей, ищущих долгосрочный карьерный потенциал, профессии, связанные с большими данными и наукой о данных, в течение некоторого времени были верным выбором. Эта тенденция, вероятно, будет продолжаться по мере того, как ИИ и машинное обучение будут глубоко интегрироваться в нашу повседневную жизнь и экономику. Сегодня данные — это новое масло для компаний, позволяющее собирать критически важные знания и повышать эффективность бизнеса для роста на рынке. В любом случае, кто будет собирать крупицы знаний? Кто будет обрабатывать все сгруппированные необработанные данные? Все делает либо аналитик данных, либо исследователь данных. Это две самые популярные профессии в этой области, поскольку организации во всем мире надеются извлечь максимальную пользу из данных. Наука о данных и аналитика данных — это смешанный набор терминов, которые переплетаются и накладываются друг на друга, но все же совершенно разные.

Поистине, профессионалы (как новички, так и переходники), мы прислушиваемся к земле. Многие из вас, начиная с карьеры в области аналитики данных или науки о данных, часто сбиты с толку и не уверены в том, какой карьерный путь вам подходит. Действительно, выбор будет зависеть от целей вашей карьеры, а также от ваших способностей и возможностей. Учитывая все обстоятельства, чтобы избавить вас от любого беспорядка и дать вам кристально чистое понимание этих двух творческих путей карьеры, здесь мы исследуем анализ данных и науку о данных. Эта статья поможет вам лучше понять разницу между двумя учениями, чтобы вы могли сделать выбор в отношении того, какой путь карьеры лучше всего соответствует вашим карьерным устремлениям.

Наука о данных и аналитика данных: понимание различий

Наука о данных и аналитика данных — основная цель

Аналитика данных — анализ и анализ бизнес-данных

Наука о данных. Найдите правильные бизнес-вопросы и найдите ответы.

Исследование данных включает в себя ответы на вопросы, созданные для улучшения динамики бизнеса. Он использует существующую информацию для раскрытия важных данных. Аналитика данных сосредоточена вокруг явных областей с явными целями. С другой стороны, наука о данных сосредотачивается на поиске новых вопросов, на которые вы, вероятно, не подозревали, что они необходимы для стимулирования разработки. В отличие от аналитики данных, которая включает в себя проверку теории, наука о данных пытается собрать ассоциации и сформировать вопросы, чтобы ответить на них в будущем. Если наука о данных — это дом для всех стратегий и инструментов, то аналитика данных — это маленькая комната в этом доме. Аналитика данных более конкретна и сконцентрирована, чем наука о данных.

Аналитика данных больше фокусируется на изучении исторических данных в настройках, в то время как наука о данных больше фокусируется на машинном обучении и прогнозирующем отображении. Наука о данных — это междисциплинарная смесь, которая включает разработку алгоритмов, вывод данных и прогнозную демонстрацию для решения сложных с научной точки зрения бизнес-задач. Опять же, аналитика данных включает в себя несколько различных направлений более широкого понимания и изучения.

Наука о данных и аналитика данных — навыки

Аналитика данных — Знание промежуточной статистики и отличные навыки решения проблем, а также

  • Умение работать с базой данных Excel и SQL для нарезки и нарезки данных.
  • Опыт работы с инструментами бизнес-аналитики, такими как Power BI, для создания отчетов.
  • Знание инструментов статистики, таких как Python, R или SAS

Чтобы стать аналитиком данных, не обязательно иметь инженерное образование, но наличие сильных навыков в области статистики, баз данных, моделирования и прогнозной аналитики является дополнительным преимуществом.

Наука о данных — математика, расширенная статистика, прогнозное моделирование, машинное обучение, программирование, а также —

  • Умение пользоваться инструментами для работы с большими данными, такими как Hadoop и Spark.
  • Опыт работы с базами данных SQL и NoSQL, такими как Cassandra и MongoDB
  • Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как QlikView, D3.js и Tableau.
  • Знание языков программирования, таких как Python, R и Scala.

Аналитик данных и специалист по данным — должностные обязанности

Должностные обязанности аналитика данных включают:

  • Исследовательский анализ данных
  • Очистка данных
  • Открывайте новые закономерности, используя различные статистические инструменты.
  • Разработка визуализаций и KPI

Вот пример должностной инструкции аналитика данных:

Вакансия аналитика данных в Amazon

Работа Data Scientist включает в себя:

  • Обработка, очистка и проверка целостности данных.
  • Исследовательский анализ данных
  • Сбор информации о бизнесе с использованием методов и алгоритмов машинного обучения.
  • Выявление новых тенденций в данных, чтобы делать прогнозы на будущее.

Вот пример должностной инструкции Data Scientist:

Наука о данных или аналитика данных — что выбрать?

Курсы по аналитике данных и науке о данных с помощью профессионалов отрасли, чтобы контролировать стремящихся профессионалов делать прибыльную карьеру в мире больших данных. Чтобы более адекватно понять различия между курсами Data Analytics и Data Science, мы предлагаем людям рассмотреть часть важных измерений, таких как инструменты и достижения, которые можно освоить в каждом из этих курсов. Наличие практической рабочей информации и опыта работы с различными инструментами диагностики и баз данных — секретная мантра достижения, позволяющая доминировать в отрасли науки о данных и аналитики.

Курс Springboard Data Analytics обеспечивает обширное обучение работе с такими инструментами, как Excel и SQL, для контроля и исследования больших объемов данных. Помимо изучения Excel, SQL и Python, курс аналитики данных также содержит модули, посвященные наиболее эффективному методу использования Power BI и Tableau для создания информационных панелей и визуализаций для представления результатов исследований. Любой человек с незначительным опытом программирования или без него может изучить аналитику. Таким образом, ура, если вы не имеете инженерного образования и надеетесь войти в индустрию больших данных. Анализ данных является выдающимся среди других вариантов карьеры, которые стоит рассмотреть.

Узнайте больше об идеях, отраженных в программе карьерного роста в области аналитики данных.

Курс Springboard Data Science полностью посвящен Python, языку программирования принятия решений для науки о данных и базовому устройству в наборе инструментов Data Scientist. Python становится все более популярным для работы с данными из-за его обширного репозитория пакетов приложений для измерений, машинного обучения и аналитики.

Посмотрите, что наш выпускной класс должен сказать о курсе Data Science

С точки зрения карьеры, курс аналитики данных предназначен для профессионалов с опытом работы от 2 до 5 лет, которые изучают накопление опыта демонстрации данных и хранилища данных и дальнейшее их использование в сотрудничестве с Excel, SQL, Python, Power BI и Tableau для выполнение стандартных заданий по исследованию данных и создание информационных панелей. С другой стороны, курс по науке о данных выгоден для профессионалов с опытом работы от 1 до 10 лет, которым необходимо изучить широкое программирование на Python для эффективного выполнения проектов по науке о данных. Как правило, курс по науке о данных идеально подходит для профессионалов, работающих инженерами по бизнес-аналитике, бизнес-аналитиками, инженерами по ИТ-приложениям, архитекторами и аналитиками данных, которым необходимо повысить свои диагностические способности для успешной карьеры в отрасли науки о данных. Курс по аналитике данных идеально подходит для специалистов, работающих в качестве администраторов баз данных, специалистов по хранению данных, инженеров по контролю качества и партнеров в области продаж, маркетинга, финансов, эксплуатации, SCM, которым необходимо получить одаренность и навыки в управлении и обработке данных с использованием Excel/SQL и, кроме того, работать с Python, Tableau и Power BI для создания информационных панелей, отчетов и визуализаций.

Несмотря на то, что существуют различия, как аналитик данных, так и исследователь данных являются одними из самых популярных ролей в отрасли, поскольку организации используют этих профессионалов, чтобы проложить путь к механическим изменениям и оставаться конкурентоспособными. Если вы любите трудности, креативны и жаждете сдавать экзамены и программировать, пришло время подумать об этих вариантах карьеры. Если вы уже чувствуете волнение и энергию, чтобы начать свою карьеру в качестве исследователя данных или аналитика данных, добро пожаловать на борт Springboard! Это просто вопрос принятия правильного решения, которое лучше всего соответствует вашим способностям и существующим позициям — Data Science или Data Analytics.

Источник : Бигдата-Мир