Разница между наукой о данных и аналитикой данных
Наука о данных - это изучение того, откуда берется информация, что она представляет и как ее можно превратить в ценный ресурс. Наука о данных - это раскрытие данных о результатах с помощью другого процесса, инструментов и методов, используемых для идентификации шаблонов из необработанных данных. Эти необработанные данные в основном представляют собой большие данные в форме структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Аналитика данных, или анализ данных, похожа на науку о данных, но более концентрированным образом. Целью анализа данных является получение аналитических данных из данных путем соединения моделей и тенденций с целями организации. Data Analytics использует базовые выражения запросов, такие как SQL, для нарезки и нарезки данных.
Наука о данных
«Наука о данных - это когда вы имеете дело с большими данными, большими объемами данных».
- Data Science разрабатывает большие объемы структурированных и неструктурированных данных для выявления закономерностей.
- Data Science включает в себя сочетание программирования, статистических навыков, алгоритмов машинного обучения.
- Data Science - это искусство и наука извлечения полезных данных из необработанных данных. Мы можем определить науку данных как междисциплинарную смесь вывода данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач.
- Добыча больших объемов структурированных и неструктурированных данных для определения шаблонов может помочь организации сократить расходы, повысить эффективность, распознать новые рыночные возможности и повысить конкурентное преимущество организации.
- Работа исследователя данных зависит от требований, потребностей бизнеса, требований рынка и изучения большего количества бизнеса из черных данных.
Аналитика данных
- Аналитика данных имеет меньшее значение для искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозного моделирования, а также для просмотра исторических данных в контексте.
- Аналитики данных обычно не несут ответственности за построение статистических моделей или развертывание инструментов машинного обучения.
- Сравнение активов данных с организационными гипотезами является распространенным случаем анализа данных, и практика, как правило, фокусируется на бизнесе и стратегии.
- Аналитики данных менее склонны разбираться в настройках больших данных.
- Аналитики данных обмениваются данными, которые либо локализованы, либо меньше по площади.
Аналитики данных имеют меньше свободы в области применения и практики и практикуют более сфокусированный подход к анализу данных. Они также намного меньше вовлечены в культуру обработки данных.
Сравнение данных между Data Science и Data Analytics (инфографика)
Ниже приведено 14 лучших сравнений Data Science и Data Analytics. 
Ключевые отличия Data Science от Data Analytics
Обе технологии Data Science против Data Analytics являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные отличия Data Science от Data Analytics:
Данные, полученные из различных источников, таких как финансовые журналы, текстовые файлы, мультимедийные формы, датчики и инструменты, являются большими данными. Простые инструменты бизнес-аналитики не способны обрабатывать такой огромный объем и разнообразие данных. Вот почему нам нужны более сложные и продвинутые аналитические инструменты и алгоритмы для обработки, анализа и извлечения из них значимых идей.
- Исследователи данных, в сущности, рассматривают широкие наборы данных, где соединение может или не может быть легко установлено, в то время как Data Analytics просматривает определенный набор данных для дальнейшей коммуникации.
- В области науки о данных используются математические, статистические и компьютерные дисциплины, а также такие методы, как машинное обучение, кластерный анализ, интеллектуальный анализ данных и визуализация, а Data Analytics работает на языке структурных запросов, таких как SQL / Hive, для получения окончательного результата.
- Рабочая роль ученого в области данных - сильная деловая хватка и навыки визуализации данных, которые превращают понимание в бизнес-историю, в то время как аналитик данных не должен обладать деловой хваткой и передовыми навыками визуализации данных.
- Специалист по данным исследует и анализирует данные из нескольких отключенных источников, тогда как аналитик данных обычно просматривает данные из одного источника, такого как система CRM или база данных.
- Аналитик данных будет решать вопросы, поставленные бизнесом, в то время как специалист по данным будет формулировать вопросы, решения которых могут принести пользу бизнесу.
Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным:
- Навыки программирования
- Очистка грязных данных (неструктурированные данные)
- Карта Уменьшить количество рабочих мест
- Навыки машинного обучения
- Аналитические навыки
- Отзывы клиентов
- Сильные навыки визуализации данных
- Навыки рассказывания историй с использованием визуализаций
- EDA (исследовательский анализ данных)
- Выявление тенденций в данных с помощью неконтролируемого машинного обучения
- Делайте прогнозы на основе тенденций в данных, используя контролируемое машинное обучение
- Написать код для помощи в исследовании и анализе данных
- Предоставить код для технологии / разработки для внедрения в продукты
Навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных:
- EDA (исследовательский анализ данных)
- Получение данных из первичных или вторичных источников данных и ведение баз данных
- Хранение данных и извлечение навыков и инструментов
- Очистка грязных данных (неструктурированные данные)
- Управление хранилищем данных и ETL (Extract Transform Load)
- Разработка KPI для оценки эффективности
- Углубленное знакомство с SQL и аналитикой
- Разработка визуального представления данных с использованием платформ BI
- Интерпретация данных, анализ результатов с использованием статистических методов
- Разработка и внедрение анализа данных, систем сбора данных и других стратегий, которые оптимизируют статистическую эффективность и качество
- Аналитики данных должны быть знакомы с концепциями хранилищ данных и бизнес-аналитики
- Сильное понимание кластера Hadoop
- Идеально сочетается с инструментами и компонентами архитектуры данных.
Data Science vs Сравнительная таблица Data Analytics
Я обсуждаю основные артефакты и различаю Data Science от Data Analytics.
| Основа сравнения Data Science против Data Analytics | Наука о данных | Аналитика данных |
| Основная цель | Задавать правильные вопросы бизнеса и находить решения | Анализ и добыча бизнес-данных |
| Квант данных | Широкий набор данных (большие данные) | Ограниченный набор данных |
| Различное задание | Очистка данных, анализ подготовки, чтобы получить понимание | Запросы данных, агрегация, чтобы найти шаблон |
| Определение | Наука Данных - это искусство и наука извлечения действенной информации из необработанных данных. | Аналитики данных обычно не несут ответственности за построение статистических моделей или развертывание инструментов машинного обучения. |
| Основная экспертиза | необходимый | Не обязательно |
| Нетехнических | необходимый | Не нужно |
| фокус | Предварительно обработанные данные | Обработанные данные |
| Пропускная способность | Больше свободы в сфере и практике | Меньше свободы в сфере применения и практики |
| Цель | Поиск идей из необработанных данных | Поиск идей по обработанным данным |
| Типы данных | Структурированные и неструктурированные данные | Структурированные данные |
| Преимущества | Специалист по данным исследует и анализирует данные из нескольких отключенных источников | аналитик данных обычно смотрит на данные из одного источника, такого как CRM |
| Искусственный интеллект | Сделки больше в искусственном интеллекте | Меньше сделок с искусственным интеллектом |
| Машинное обучение | Сделки больше в машинном обучении | Меньше сделок в машинном обучении |
| Прогнозный анализ | Больше сделок в прогнозном анализе | Меньше сделок в прогнозном анализе |
Вывод - Data Science против Data Analytics
Кажущиеся нюансами различия между наукой о данных и аналитикой данных могут оказать большое влияние на компанию. Data Science - это новая интересная программная технология, которая используется для применения критического анализа, обеспечения возможности разработки сложных моделей, для массивных наборов данных и стимулирования понимания бизнеса. Наука о данных - это общий термин, используемый для описания того, как научный метод может применяться к данным в бизнес-среде. Наука о данных также играет растущую и очень важную роль в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения. Несмотря на различия, наука о данных и аналитика данных являются важными частями будущего работы и данных. Аналитики данных берут указания у исследователей данных, поскольку первые пытаются ответить на вопросы, поставленные организацией в целом. Компании, которые хотят проложить путь к технологическим изменениям и успешно понимать данные, которые заставляют работать их организации, должны принимать обе стороны: наука о данных и аналитика данных. В своем проекте компании нужны как наука о данных, так и аналитика данных. Обе науки о данных против анализа данных являются частью роста компании.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Data Science против Data Analytics, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Наука о данных против машинного обучения
- 8 отличных аналитических трендов
- Большие данные против науки о данных
- Визуализация данных и аналитика данных