Розбіжності між Data Science та Data Analytics: Який шлях обрати?
Питання вибору між Data Science та Data Analytics є дуже актуальним у сучасному світі.
Дані вважаються новою валютою. В епоху, коли дані відіграють ключову роль, більшість організацій, якщо не всі, покладаються на них для прийняття обґрунтованих рішень, що впливають на їхню діяльність.
Весь процес збору, обробки та аналізу інформації для отримання цінних висновків створює різноманітні можливості для фахівців, які вміють працювати з даними. У цьому контексті Data Science та Data Analytics є двома провідними напрямками, що займаються обробкою та аналізом даних.
Що саме передбачають кар’єри в Data Science та Data Analytics? Чи є вони тотожними поняттями? Яка різниця між ними? Які навички потрібні для старту в кожній з цих професій?
Відповівши на ці питання, ця стаття допоможе вам визначитися з вибором між Data Analytics і Data Science. Сподіваюся, ви так само зацікавлені, як і я!
Давайте розглянемо ключові аспекти, які слід враховувати при виборі одного з цих напрямків.
Ці аспекти включають:
- Порівняння посадових обов’язків у Data Science та Data Analytics.
- Розгляд індивідуальних обов’язків в аналітиці даних та науці про дані.
- Оцінка навичок, необхідних у Data Science, та навичок, необхідних у Data Analytics.
- Врахування ваших особистих інтересів у контексті цих сфер.
Опис посади
Data Science
Фахівці з Data Science отримують дані з різних джерел. Потім вони застосовують методи інформатики, прогнозування, статистики та машинного навчання для аналізу цих великих масивів даних. Це дозволяє їм виявляти закономірності в діяльності компаній, розробляти ефективні рішення для їхніх потреб та знаходити шляхи для інновацій.
Науковці з даних розглядають питання, які залишаються непоміченими, і вимагають відповідей. Це сприяє пошуку нових можливостей для навчання та розвитку.
Аналітика даних
Ця область зосереджена на обробці та статистичному аналізі наявної інформації для виявлення корисних висновків. Аналітики даних розробляють методи збору, обробки та організації даних для розуміння існуючих проблем.
Експерти використовують інструменти аналізу даних, такі як Python, R, Microsoft Excel і Tableau, для досягнення своїх цілей. Вони також перевіряють точність та якість даних, аналізують їх, а потім створюють моделі для звітування та візуалізації для цільової аудиторії. Такий метод представлення даних дозволяє аудиторії швидко зрозуміти інформацію та приймати обґрунтовані рішення.
Визначення обов’язків
Обов’язки спеціаліста з Data Science
Спеціаліст з Data Science займається очищенням, обробкою та маніпулюванням первинними даними. Вони використовують різноманітні аналітичні інструменти для отримання цінної інформації з даних, а також розробляють процеси моделювання даних, створюючи алгоритми та моделі прогнозування.
Data Science включає видобуток та збір великих обсягів структурованих та неструктурованих даних з різних джерел. Фахівець з Data Science відповідає за розробку та оцінку передових статистичних моделей для інтерпретації цих даних, а також за створення прогностичних моделей та алгоритмів машинного навчання.
Оброблені дані аналізуються та графічно представляються на інформаційних панелях та у звітах за допомогою діаграм та графіків. Візуалізація допомагає зацікавленим сторонам швидко зрозуміти тенденції та закономірності в даних, перш ніж приймати рішення. Фахівці з Data Science часто співпрацюють з інженерами та аналітиками даних для аналізу результатів.
Обов’язки аналітика даних
Обов’язки в галузі аналізу даних тісно пов’язані з обов’язками в Data Science.
Аналітики даних використовують дані для підготовки звітів, що відображають закономірності та тенденції. Вони повинні розуміти цілі та потреби компанії, щоб оптимізувати процес аналізу даних. Вони також застосовують автоматизовані інструменти для отримання даних з різних джерел.
Після збору даних аналітики обробляють їх, видаляючи пошкоджені дані, виправляючи помилки коду та вирішуючи пов’язані проблеми.
Аналітики також оцінюють якість та цінність даних, розробляють і підтримують бази даних для їх організації в зручних форматах.
Аналітики використовують статистичні інструменти для діагностики та прогнозування шляхом аналізу закономірностей у складних наборах даних.
Ці фахівці присвоюють числові значення критичним бізнес-функціям для оцінки ефективності бізнесу з часом.
Як і фахівці з Data Science, аналітики даних також співпрацюють з програмістами, інженерами та керівниками для постійного покращення процесів.
Розглянемо тепер ключові навички, необхідні для обох сфер.
Необхідні навички
Data Science
Ця галузь вимагає від вас глибоких знань у математиці, передовій статистиці, прогностичному моделюванні, машинному навчанні, а також навичок програмування, зокрема:
- Вміння використовувати інструменти візуалізації даних, такі як Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js та QlikeView.
- Досвід роботи з мовами програмування, такими як R, Python та Scala.
- Знання інструментів для роботи з великими даними, таких як Hadoop та Spark.
Аналітика даних
Аналітик даних також повинен володіти статистикою, знанням баз даних, моделюванням та прогнозуванням. Також необхідні навички вирішення проблем та такі вміння:
- Робота з Excel, проектування та розробка баз даних SQL для обробки даних.
- Використання мов програмування, таких як Python і R, для статистики.
- Математичні навички для збору, вимірювання, організації та аналізу даних.
- Досвід у використанні інструментів звітування, таких як JavaScript, XML або ETL.
Освіта
Окрім технічних знань, бакалаврський ступінь у статистиці, аналітиці або комп’ютерних науках є корисним для аналітика даних. Також рекомендується пройти курси Data Science або відповідні буткемпи. Практична робота над персональними проектами допоможе вам отримати досвід.
З іншого боку, фахівці з Data Science, як правило, повинні мати ступінь магістра або доктора наук у галузі математики або інформатики.
Інтереси
Чи любите ви працювати з математичними обчисленнями або системним мисленням? Чи подобається вам створювати системи, що аналізують дані? Якщо так, то Data Science може бути найкращим вибором. Фахівці з Data Science створюють системи для аналізу даних, використовують машинне навчання для розробки прогностичних моделей, розробляють системи збору даних та застосовують обчислювальний підхід до визначення процесів.
Якщо ж вам подобається працювати над досягненням конкретних цілей, детально аналізувати дані та виявляти закономірності, тоді Data Analytics є більш відповідним вибором.
Професійний рівень
Data Science має вищий професійний рівень, ніж Data Analytics. З точки зору зарплати, дослідники даних заробляють відносно більше, ніж аналітики. У США їхня середня зарплата становить 110 000 і 65 300 доларів відповідно. Перспективна сфера, правда? 😊
Однак для аналітиків даних є більше вакансій, ніж для фахівців з Data Science.
Тож, що підходить саме вам? 🤔
Розглянувши відмінності між Data Science та Data Analytics, ви тепер маєте кращі можливості для вибору між ними.
Вам варто переглянути свої кар’єрні цілі, інтереси та навички.
Який би шлях ви не обрали, обидві галузі є перспективними. Крім того, робота з даними є завжди актуальною незалежно від вашого вибору.
Ви можете дізнатися більше про доступні курси з аналізу даних або про інструменти Data Science, залежно від вашого вибору.
Успіхів!