Питання Data Science проти Data Analytics і що вибрати між двома полями даних є таким поширеним питанням.
Кажуть, що дані — це нова валюта. У світі, що керується даними, як ми зараз, більшість організацій, якщо не всі, у значній мірі покладаються на дані для прийняття глибоких рішень щодо важливих питань, які впливають на їх діяльність.
Весь процес збору інформації, її обробки та аналізу для отримання цінних оброблених даних створює різні можливості роботи для людей, які володіють відповідними навичками маніпулювання даними. У цьому випадку Data Science та Data Analytics є двома основними професіями, пов’язаними з обробкою та аналізом даних.
Що саме передбачає кар’єра Data Science і Data Analytics? Чи означають вони те саме? Наскільки вони відрізняються? Які попередні навички потрібні, щоб отримати будь-яку з цих професій як кар’єру?
Відповівши на ці запитання, ця стаття допоможе вам вирішити, який шлях вибрати в кар’єрі між Data Analytics і Data Science. Я знаю, що ви схвильовані, як і я!
Давайте розглянемо основні компоненти, які ви розглядаєте, перш ніж вибрати шлях між ними.
Ці компоненти включають:
- Опис роботи Data Science проти опису посади Data Analytics.
- Індивідуальні обов’язки в аналітиці даних і науці про дані.
- Навички, необхідні в Data Science, проти навичок, необхідних в Data Analytics.
- Ваш інтерес відповідає цим полям.
Описання роботи
Data Science
Фахівці з обробки даних отримують дані з різних джерел у галузі. Потім вони включають інформатику, прогнозну аналітику, статистику та машинне навчання для аналізу цих величезних наборів даних. Це допомагає їм зрозуміти ефективність бізнесу та їх функціональну структуру та знайти рішення для своїх вимог.
Науковці даних розкривають питання, про які ви не розумієте; вони вимагають відповіді в першу чергу. Це має на меті визначити потенційну платформу для навчання або, ще краще, інновацій!
Аналітика даних
Ця сфера передбачає обробку та статистичний аналіз існуючої інформації для виявлення корисних даних. Аналітики даних розробляють методи збору, обробки та організації даних, щоб зрозуміти проблеми, про які йдеться.
Експерти використовують інструменти аналізу даних, такі як; Python, R, Microsoft Excel і Tableau для досягнення своїх цілей. Крім того, вони перевіряють точність і якість даних. Вони додатково аналізують ці дані, перш ніж розробляти моделі для звітування даних і представлення їх цільовій аудиторії. Метод презентації з використанням моделей дозволяє аудиторії швидко зрозуміти представлені дані та дозволити їм легко приймати рішення.
Визначені обов’язки
Обов’язки спеціаліста з обробки даних
Спеціаліст з обробки даних очищає, обробляє та маніпулює необробленими отриманими даними. Вони використовують декілька даних аналінструменти ytics, щоб отримати цінну інформацію з даних. Фахівці з обробки даних розробляють процеси моделювання даних, які розробляють алгоритми та прогнозні моделі для виконання спеціального аналізу.
Крім того, наука про дані включає видобуток даних і збір великих наборів як структурованих, так і неструктурованих наборів даних з численних відповідних джерел. Як фахівець із обробки даних ви несете відповідальність за розробку та оцінку передових статистичних моделей для інтерпретації цих даних. Крім того, побудова передбачуваних моделей і алгоритмів машинного навчання, які працюють з великими обсягами даних, також є частиною обов’язків спеціаліста з обробки даних.
Оброблені дані потрібно проаналізувати, а потім графічно представити на інформаційних панелях і звітах за допомогою діаграм і графіків. Візуальне представлення допомагає відповідним зацікавленим сторонам швидко зрозуміти тенденції та закономірності даних, перш ніж приймати рішення. Цей процес називається візуалізацією даних. Науковці даних часто працюють з інженерами даних і аналітиками даних, коли це необхідно, щоб сформулювати аналіз результатів даних.
Обов’язки аналітика даних
Обов’язки в галузі аналізу даних не сильно відрізняються від обов’язків у галузі даних.
Вони використовують відповідні дані для підготовки звітів, які відображають точні закономірності та тенденції. Аналітик даних повинен розуміти роль і вимоги компанії, щоб вони могли оптимізувати весь процес аналізу даних. Вони також використовують автоматизовані інструменти для отримання цих вимог із первинних і вторинних джерел даних.
Після збору даних вони обробляють їх, позбавляючись від пошкоджених даних, помилок коду налагодження та будь-яких пов’язаних проблем.
Аналітики даних також аналізують дані, щоб оцінити їх якість і значення.
Крім того, вони розробляють і підтримують бази даних для реорганізації даних у читабельних форматах.
Аналітики даних використовують статистичні інструменти для діагностики та прогнозування шляхом виявлення, аналізу та інтерпретації закономірностей і тенденцій у складних наборах даних.
Ці професіонали призначають чисельне значення критичним бізнес-функціям, щоб оцінити та порівняти ефективність бізнесу з часом.
Як і дослідники даних, вони також співпрацюють з програмістами, інженерами та керівниками менеджменту, щоб продовжувати виявляти можливості для вдосконалення процесів.
Тепер давайте розглянемо ключові навички, які вимагаються в обох сферах.
Необхідні навички
Data Science
Ця сфера вимагає від вас хороших знань у галузі математики, передової статистики, прогнозного моделювання, машинного навчання та, звичайно, знання навичок програмування, зокрема:
- Навчіться працювати з такими інструментами візуалізації даних, як Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js і QlikeView тощо.
- Досвід роботи з такими мовами програмування, як R, Python і Scala.
- Ви повинні володіти досвідом використання Hadoop і Spark, інструментів для великих даних.
Аналітика даних
Не менш важливо, аналітик даних повинен знати статистику, бази даних, моделювання та прогнозний аналіз Ну. Крім того, було б корисно, якби ви вміли вирішувати проблеми та мали такі навички, як:
- Excel, проектування та розробка баз даних SQL для обробки даних.
- Мови програмування, такі як Python і R для статистики.
- Майстерність у математиці для збору, вимірювання, організації та аналізу даних.
- Досвід у використанні пакетів звітів, таких як програмування, включаючи фреймворки JavaScript, XML або ETL.
фон освіти
Окрім технічної експертизи, ступінь бакалавра у відповідній статистичній та аналітичній галузі чи комп’ютерних науках буде корисною для аналітика даних. Крім того, пройдіть курс сертифікації Data Science або відповідний Bootcamp. Робота над особистими проектами є додатковою перевагою, яка допоможе вам стати достатньо досвідченим для роботи.
З іншого боку, науковець з даних вимагає, щоб ви мали вчений ступінь або ступінь магістра з курсів математики чи інформатики.
Інтереси
Вам подобається працювати над математичними обчисленнями чи системним мисленням? Загалом, чи любите ви створювати системи, які споживають дані? Data science підійде вам найкраще. Це пояснюється тим, що науковці з обробки даних переважно створюють системи для аналізу даних і використовують навички машинного навчання для створення прогнозних аналітичних моделей. Крім того, вони також розробляють систему збору даних компанії та використовують обчислювальну перспективу для визначення процесів.
В іншому випадку, якщо вам подобається працювати над досягненням цілей, детально досліджуючи дані та виявляючи закономірності чи тенденції на основі цих даних, аналітика даних — ідеальний вибір для вас.
Професійний ранг 🕵️♂️
У порівнянні з Data Analytics Data Science має вищий професійний ранг. Подібним чином, що стосується зарплати, дослідники даних заробляють відносно більше, ніж аналітики даних. У США їхня середня зарплата становить 110 000 доларів США та 65 300 доларів відповідно. Прибуткове поле, правда?😊
Однак для аналітиків даних доступно більше вакансій, ніж для вчених.
Отже, що б це було для вас? 🤔
Переглянувши розбіжності Data Science і Data Analytics, ви тепер маєте кращу позицію, щоб вибрати між ними.
Ймовірно, ви захочете переглянути свої основні кар’єрні цілі, інтереси та, що важливіше, навички.
Який би шлях ви не вибрали, обидва поля є вигідними. Крім того, ви ніколи не помилитеся, працюючи з даними, незважаючи на свій вибір професії.
Ви можете дізнатися більше про доступні курси аналізу даних, якщо оберете цей шлях. Крім того, ви можете дізнатися про інструменти Data Science, які ви будете використовувати, якщо ви вирішите піти шляхом Data Science.
Удачі!