Analisi dei dati vs scienza dei dati: confronto

I termini scienza dei dati e analisi dei dati non sono estranei alle persone che operano nel campo della tecnologia. In effetti, questi due termini sembrano uguali e la maggior parte delle persone li usa come sinonimi l'uno dell'altro. Tuttavia, un'ampia percentuale di individui non è consapevole dell'esistenza di una differenza tra data science e data analytics .

È pertinente che le persone il cui lavoro ruota attorno a questi termini o le industrie dell'informazione e della tecnologia, sappiano come utilizzare questi termini nei contesti appropriati. Il motivo è abbastanza semplice: il corretto utilizzo di questi termini ha un impatto significativo sulla gestione e sulla produttività di un'azienda, soprattutto nel mondo odierno rapidamente dipendente dai dati.

Dopo aver chiarito perché è necessaria la disparità tra data science e data analytics , la parte restante di questo articolo ti illuminerà sul rispettivo concetto di questi due termini e sulla principale differenza tra data analytics e data science.

• Definizione di scienza dei dati
• Definizione di analisi dei dati
• Differenza tra analisi dei dati e scienza dei dati

Cos'è la scienza dei dati?

Il concetto di data science è senza dubbio molto ampio. Si riferisce semplicemente ai vari mezzi e processi attraverso i quali le informazioni vengono derivate per scopi specifici. Il concetto coinvolge i rami scientifici della matematica e della statistica, tra gli altri modelli impiegati nella valutazione e nell'analisi dei dati. Pertanto, in sintesi, qualsiasi forma di modello o strumento utilizzato nella derivazione, elaborazione e/o analisi di dati e informazioni può essere classificata nell'ambito di applicazione più ampio.

La scienza dei dati è un argomento molto interessante che esplora dati sconosciuti in modo da studiare, comprendere o sviluppare modelli utili per la crescita di un'azienda. Non si tratta solo di domande, piuttosto si tratta di trascendere a scoperte perspicaci esplorando innovazioni più recenti che fino a quel momento erano poco appariscenti in un dato particolare.

(Leggi anche: Cos'è la scienza dei dati? Tutto ciò che devi sapere)

Che cos'è l'analisi dei dati?

In parole povere, l'analisi dei dati è semplicemente una branca del concetto più ampio di scienza dei dati. Ha stretti legami con il concetto di data science, ma è comunque più specifico e ristretto. Il compito degli analisti di dati è concentrarsi su obiettivi specifici e deliberati durante l'analisi dei dati. In realtà, è semplicemente più concentrato e concentrato.

L'analisi dei dati implica un'indagine su un'ipotesi con l'obiettivo principale di scoprire informazioni che potrebbero supportare e far crescere un'azienda in una particolare area. Gli analisti di dati riguardano tutte le strategie che avranno un impatto su un'organizzazione per concretizzare i suoi obiettivi.

( Leggi anche: Il grande trambusto che circonda i Big Data Analytics)

Differenze tra scienza dei dati e analisi dei dati

A differenza dell'analisi dei dati che implica l'analisi di un risultato ipotetico, la scienza dei dati si concentra sulla valutazione e sulla manipolazione dei risultati per uno scopo futuro. La differenza tra analisi dei dati e scienza dei dati sarà discussa sotto 7 ombrelli di seguito:

1. Scopo

   La scienza dei dati ha una portata molto più ampia rispetto all'analisi dei dati. L'ambito prevede la creazione di domande relative a una fonte di dati.

   L'ambito dell'analisi dei dati è ristretto. In effetti, può essere classificato sotto l'ombrello della scienza dei dati. Non implica competenze altamente tecniche.

2. Obbiettivo

   I data scientist si impegnano a valutare i modelli passati di dati al fine di proiettare intuizioni e aspettative future.

   

   D'altra parte, l'obiettivo principale dell'analisi dei dati è fare indagini significative sui dettagli inizialmente nascosti, in modo da svelarli e trasformarli in informazioni eseguibili potenzialmente praticabili. Qui, gli analisti di dati lavorano per fornire risposte alla serie di domande preesistenti.

3. Campi maggiori

   I campi più importanti coinvolti nella scienza dei dati sono l'apprendimento automatico, l'analisi aziendale, l'ingegneria dei motori di ricerca e l'intelligenza artificiale.

   Analisi dei dati: i campi principali qui includono fondamentalmente vari settori con urgente bisogno di dati, alcuni dei campi sono; agenzie di viaggio, società di gioco, operatori sanitari e altri. Il campo degli analisti di dati è composto da analisti operativi, analisti di vendita, analisti di database, analisti dei prezzi, analisti di ricerche di mercato, analisti di tattiche internazionali e analisti di marketing e pubblicità.

4. Insieme di abilità

   La scienza dei dati richiede la conoscenza delle seguenti competenze: matematica, statistica e hacking. Implica una base di conoscenza per il calcolo dell'abstract. Un data scientist sarebbe ben radicato nella programmazione, avendo una conoscenza affidabile di Python, Scale, R, SAS, codifica di database SQL, apprendimento automatico e altre capacità analitiche multiple che dimostrano la capacità di analizzare dati non strutturati da diverse e numerose fonti.

   Analisi dei dati: un analista di dati dovrebbe avere le capacità di effettuare indagini approfondite sui dati dimostrando una buona comprensione di matematica e statistica, PIG/HIVE, Python e R e manipolazione dei dati.

5. Esplorazione

   I data scientist esplorano metodi di modellazione(1), algoritmi creativi e progettazione dei dati in modo da scoprire le informazioni necessarie che sarebbero utili per risolvere i problemi di un'azienda o di un'organizzazione.

   Dall'altro lato della medaglia, gli analisti di dati esplorano i sistemi di dati e i database al fine di trovare soluzioni innovative che spingano il business in avanti.

6. Utilizzo dei big data

   La scienza dei dati è coinvolta nella raccolta, nel recupero, nella valutazione e nell'elaborazione di enormi quantità di dati, noti collettivamente come big data. I data scientist valutano i big data in modo da modellare e produrre analisi personalizzate, algoritmi e altri modelli di dati.

   Gli analisti di dati valutano anche i big data. Tuttavia, la loro valutazione è mirata allo sviluppo di presentazioni visive che consentiranno a un'organizzazione di prendere decisioni tattiche migliori.

7. Interessi

   Gli interessi dei data scientist variano leggermente da quelli degli analisti di dati. L'interesse di un data scientist sarebbe solitamente nella valutazione statistica

   D'altra parte, gli interessi di un analista di dati tenderebbero solitamente ad allinearsi con l'amore per i numeri, l'analisi completa e, naturalmente, una simpatia per il settore aziendale.

Pensieri finali

In conclusione, la scienza dei dati è solo un'incorporazione di una serie di discipline diverse tra cui analisi dei dati, apprendimento automatico, ingegneria dei dati, analisi predittiva, intelligenza artificiale, analisi aziendale e ingegneria del software, tra le altre.

Un'informazione importante da tenere a mente è che la scienza dei dati e l'analisi dei dati sono entrambe molto richieste nel settore aziendale di oggi. Lavorano mano nella mano; completando e consolidando gli sforzi reciproci per ottenere il risultato desiderato.

La scienza dei dati e l'analisi dei dati sono campi molto importanti che vengono attualmente esplorati per creare un futuro migliore in cui l'utilizzo dei dati sia ottimale ed efficiente. Pertanto, la conoscenza in entrambe le aree può aiutarti a stabilire una carriera redditizia per te stesso.

Altre risorse utili:

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