Întrebarea Data Science vs. Data Analytics și ce să alegeți între cele două câmpuri de date este o întrebare atât de comună.
Datele sunt noua monedă, așa spun ei. Într-o lume bazată pe date, cum ne aflăm acum, majoritatea organizațiilor, dacă nu toate, se bazează foarte mult pe date pentru a decide profund asupra chestiunilor cruciale care le afectează operațiunile.
Întregul proces de colectare a informațiilor, procesare și analiză pentru a produce date valoroase prelucrate creează diferite oportunități de muncă pentru persoanele cu abilități relevante de manipulare a datelor. În acest caz, Data Science și Data Analytics sunt cele două profesii principale care se ocupă cu procesarea și analiza datelor.
Ce implică exact o carieră în știința datelor și o carieră în analiza datelor? Înseamnă la fel? Cât de diferiți sunt? Ce abilități preliminare ar avea nevoie pentru a urma oricare dintre aceste profesii ca carieră?
Răspunzând la aceste întrebări, acest articol vă va ajuta să decideți ce cale să urmați într-o carieră între Data Analytics și Data Science. Știu că ești încântat ca mine!
Să ne uităm la componentele majore pe care le luați în considerare înainte de a decide o cale între cele două.
Aceste componente includ:
- Descrierea postului Data Science vs. Descrierea postului Data Analytics.
- Responsabilități individuale în Data Analytics și Data Science.
- Abilități necesare în Data Science vs. competențe necesare în Data Analytics.
- Interesul dumneavoastră este în concordanță cu aceste domenii.
Cuprins
Descrierea postului
Știința datelor
Profesioniștii în știința datelor preiau date din diverse surse dintr-o industrie. Apoi, ele încorporează informatica, analizele predictive, statisticile și învățarea automată pentru a analiza aceste seturi vaste de date. Acest lucru îi ajută să înțeleagă performanța afacerii și structura lor funcțională și să găsească soluții pentru cerințele lor.
Oamenii de știință de date descoperă întrebări de care nu îți dai seama; au nevoie de răspunsuri în primul rând. Aceasta are ca scop identificarea unei posibile platforme de studiu sau, chiar mai bine, de inovare!
Analiza datelor
Acest domeniu implică prelucrarea și analiza statistică a informațiilor existente pentru a scoate la lumină date acționabile. Analiștii de date dezvoltă tehnici de colectare, procesare și organizare a datelor pentru a înțelege problemele în cauză.
Experții folosesc instrumente de analiză a datelor precum; Python, R, Microsoft Excel și Tableau pentru a-și atinge obiectivele. În plus, ei analizează datele pentru acuratețe și calitate. Ei analizează în continuare aceste date înainte de a dezvolta modele pentru a raporta datele și a le prezenta publicului țintă. Metoda de prezentare folosind modele permite publicului să înțeleagă rapid datele prezentate și să ia decizii cu ușurință.
Responsabilitati definite
Responsabilitățile unui cercetător de date
Un cercetător de date curăță, procesează și manipulează datele brute preluate. Ei folosesc mai multe date analinstrumente ytics pentru a obține informații valoroase din date. Experții în știința datelor proiectează procese de modelare a datelor care dezvoltă algoritmi și modele predictive pentru a efectua analize personalizate.
În plus, știința datelor implică extragerea datelor și colectarea de seturi mari de seturi de date structurate și nestructurate din numeroase surse relevante. În calitate de cercetător al datelor, veți fi responsabil pentru proiectarea și evaluarea modelelor statistice avansate pentru a interpreta aceste date. Mai mult, construirea de modele previzibile și algoritmi de învățare automată care funcționează pe volume mari de date este, de asemenea, parte din responsabilitățile unui cercetător de date.
Datele procesate trebuie analizate și apoi reprezentate grafic în tablouri de bord și rapoarte folosind diagrame și grafice. Reprezentarea vizuală ajută părțile interesate relevante să înțeleagă rapid tendințele și modelele de date înainte de a lua decizii. Acest proces se numește vizualizare a datelor. Oamenii de știință de date lucrează adesea cu ingineri de date și analiști de date ori de câte ori este necesar pentru a formula o analiză a rezultatelor datelor.
Responsabilitățile unui analist de date
Responsabilitățile în domeniul analizei datelor nu sunt foarte diferite de cele din știința datelor.
Ei folosesc date relevante pentru a pregăti rapoarte care descriu modele și tendințe precise. Un analist de date trebuie să înțeleagă rolul și cerințele companiei, astfel încât să poată eficientiza întregul proces de analiză a datelor. De asemenea, folosesc instrumente automate pentru a prelua aceste cerințe din surse de date primare și secundare.
După colectarea datelor, acestea le procesează eliminând datele corupte, erorile de cod de depanare și orice probleme conexe.
Analiștii de date analizează, de asemenea, datele pentru a evalua calitatea și semnificația acestora.
În plus, ei dezvoltă și întrețin baze de date pentru a reorganiza datele în formate care pot fi citite.
Analiștii de date folosesc instrumente statistice pentru a diagnostica și a face predicții prin identificarea, analizarea și interpretarea modelelor și tendințelor în seturi de date complexe.
Acești profesioniști atribuie o valoare numerică funcțiilor critice de afaceri pentru a evalua și compara performanța afacerii în timp.
La fel ca oamenii de știință de date, aceștia colaborează și cu programatori, ingineri și șefi de management pentru a continua să identifice oportunități de îmbunătățire a proceselor.
Acum, să ne uităm la abilitățile cruciale pe care ambele domenii le necesită.
Abilitati cerute
Știința datelor
Acest domeniu necesită cunoștințe bune în matematică, statistică avansată, modelare predictivă, învățare automată și, desigur, cunoștințe în abilități de programare, inclusiv:
- Cunoașterea lucrului cu instrumente de vizualizare a datelor precum Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js și QlikeView, printre altele.
- Experiență în limbaje de programare precum R, Python și Scala.
- Ar trebui să fiți priceput în utilizarea Hadoop și Spark, instrumente de date mari.
Analiza datelor
La fel de important, un analist de date trebuie să cunoască Statistici, baze de date, modelare și analiza predictivă bine. În plus, ar fi de ajutor dacă ai fi o persoană care rezolvă probleme și ai avea abilități precum:
- Excel și proiectarea și dezvoltarea bazelor de date SQL pentru a manipula datele.
- Limbaje de programare precum Python și R pentru statistici.
- Stăpânire în matematică pentru a colecta, măsura, organiza și analiza date.
- Experiență în utilizarea pachetelor de raportare, cum ar fi programarea, inclusiv framework-uri JavaScript, XML sau ETL.
Context educațional
Dincolo de expertiza tehnică, o diplomă de licență într-un domeniu relevant de competențe statistice și analitice sau informatică va fi utilă pentru un analist de date. Ca alternativă, finalizați un curs de certificare în știința datelor sau un Bootcamp adecvat. Lucrul la proiecte personale este un avantaj suplimentar care te va ajuta să devii suficient de competent pentru un post.
Pe de altă parte, un cercetător de date vă cere să aveți diplome avansate sau master în cursuri de matematică sau informatică.
Interese
Îți place să lucrezi la calculul matematic sau la gândirea sistemelor? În general, vă place să creați sisteme care consumă date? Știința datelor ți se potrivește cel mai bine. Acest lucru se datorează faptului că oamenii de știință din date construiesc în principal sisteme pentru analiza datelor și folosesc abilitățile de învățare automată pentru a crea modele analitice predictive. În plus, ei proiectează, de asemenea, sistemul de colectare a datelor al companiei și folosesc o perspectivă de calcul pentru a defini procesele.
În caz contrar, dacă vă place să lucrați pentru atingerea obiectivelor prin explorarea extensivă a datelor și găsirea unor modele sau tendințe din aceste date, Data Analytics este alegerea perfectă pentru dvs.
Grad profesional 🕵️♂️
În comparație cu Data Analytics, Data Science are un rang profesional mai înalt. În mod similar, din punct de vedere salarial, oamenii de știință de date câștigă relativ mai mult decât analiștii de date. În SUA, salariile medii sunt de 110.000 USD și, respectiv, 65.300 USD. Câmp lucrativ, nu?😊
Cu toate acestea, sunt disponibile mai multe locuri de muncă vacante pentru analiștii de date decât pentru oamenii de știință.
Prin urmare, ce ar fi pentru tine? 🤔
După ce ați trecut prin diferențele Data Science și Data Analytics, sunteți într-o poziție mai bună de a decide între cele două acum.
Probabil că veți dori să vă reconsiderați principalele obiective în carieră, interese și, mai important, abilitățile.
Indiferent de calea alegeți, ambele domenii sunt avantajoase. În plus, nu vei greși niciodată lucrând cu date, în ciuda alegerii carierei tale.
Puteți explora mai multe despre cursurile de Data Analytics disponibile dacă optați pentru această cale. Alternativ, poate doriți să cunoașteți instrumentele Data Science pe care le veți folosi, dacă optați pentru a merge pe calea Data Science.
Mult noroc!