データ分析とデータサイエンス–比較
公開: 2020-03-17データサイエンスとデータ分析という用語は、テクノロジー分野で機能する個人に馴染みのないものではありません。 実際、これら2つの用語は同じように見え、ほとんどの人はそれらを相互の同義語として使用します。 ただし、大部分の個人は、データサイエンスとデータ分析の間に実際に違いがあることに気づいていません。
これらの用語または情報技術産業を中心に仕事をしている個人は、適切な文脈でこれらの用語を使用する方法を知っている必要があります。 この理由は非常に単純です。これらの用語を正しく使用すると、特に今日の急速にデータに依存する世界では、ビジネスの管理と生産性に大きな影響があります。
データサイエンスとデータ分析の格差が必要な理由を明らかにしたので、この記事の残りの部分では、これら2つの用語のそれぞれの概念と、データ分析とデータサイエンスの主な違いについて説明します。
- データサイエンスの定義
- データ分析の定義
- データ分析とデータサイエンスの違い
データサイエンスとは何ですか？
データサイエンスの概念は間違いなく非常に広いです。 それは単に、特定の目的のために情報が導き出されるさまざまな手段とプロセスを指します。 この概念には、データの評価と分析に使用される他のモデルの中でも、数学と統計の科学分野が含まれます。 したがって、要約すると、データおよび情報の導出、処理、または/および分析に利用される任意の形式のモデルまたはツールは、より広い範囲に分類することができます。
データサイエンスは、ビジネスの成長に役立つパターンを研究、理解、または開発するために未知のデータを調査する非常に興味深い主題です。 それは質問だけではなく、特定のデータではこれまで目立たなかった新しいイノベーションを探求することで、洞察に満ちた発見を超越することです。
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データ分析とは何ですか？
素人の言葉で言えば、データ分析は、データサイエンスのより広い概念の下での単なるブランチです。 データサイエンスの概念と密接な関係がありますが、より具体的で狭められています。 データアナリストの仕事は、データを分析しながら、特定の意図的な目標に焦点を当てることです。 本当に、それは単により集中して集中しています。
データ分析には、特定の分野でビジネスをサポートおよび成長させる洞察を明らかにすることを主な目的とした仮説の調査が含まれます。 データアナリストはすべて、組織が目標を実現するために影響を与える戦略に関するものです。
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データサイエンスとデータ分析の違い
架空の結果の分析を伴うデータ分析とは異なり、データサイエンスは、将来の目的のために結果を評価および操作することに重点を置いています。 データ分析とデータサイエンスの違いについては、以下の7つの傘の下で説明します。
範囲
データサイエンスは、データ分析に比べて範囲がはるかに広いです。 範囲には、データソースに関する質問の作成が含まれます。
データ分析の範囲は狭いです。 実際、それはデータサイエンスの傘下に分類することができます。 高度な技術スキルは必要ありません。
ゴール
データサイエンティストは、将来の洞察と期待を予測するために、過去のデータパターンを評価することに成功しています。
一方、データ分析の主な目標は、最初は隠されていた詳細に意味のある問い合わせを行い、それらを解明して、潜在的に実行可能な実行可能な洞察に変換することです。 ここでは、データアナリストが、既存の一連の質問に対する回答を提供するように取り組んでいます。
主な分野
データサイエンスに関係する最も顕著な分野は、機械学習、企業分析、検索エンジンエンジニアリング、および人工知能です。
データ分析：ここでの主要な分野には、基本的に、データを緊急に必要とするさまざまな業界が含まれます。一部の分野は次のとおりです。 旅行代理店、ゲーム会社、医療提供者、その他。 データアナリストの分野は、オペレーションアナリスト、セールスアナリスト、データベースアナリスト、価格設定アナリスト、市場調査アナリスト、国際戦術アナリスト、マーケティングおよび広告アナリストで構成されています。
スキルセット
データサイエンスには、数学、統計、ハッキングのスキルセットに関する知識が必要です。 これには、要約を計算するための知識ベースが含まれます。 データサイエンティストはプログラミングに精通しており、Python、Scale、R、SAS、SQLデータベースコーディング、機械学習、およびさまざまなソースからの非構造化データを分析する能力を実証するその他の複数の分析スキルに関する信頼できる知識を持っています。
データ分析：データアナリストは、数学と統計、PIG / HIVE、PythonとR、およびデータ操作について十分に理解していることを示しながら、データを詳細に調査するスキルを備えている必要があります。
探査
データサイエンティストは、ビジネスや組織の問題を解決するのに役立つ必要な情報を見つけるために、モデリング手法（1）、創造的なアルゴリズム、およびデータ設計を調査します。
コインの反対側では、データアナリストは、ビジネスを前進させる革新的なソリューションを見つけるために、データシステムとデータベースを調査します。
ビッグデータの使用
データサイエンスは、ビッグデータと総称される膨大な量のデータの収集、取得、評価、および処理に関与しています。 データサイエンティストはビッグデータを評価して、カスタム分析、アルゴリズム、その他のデータモデルをモデル化および生成します。
データアナリストはビッグデータも評価します。 ただし、それらの評価は、組織がより良い戦術的決定を下せるようにする視覚的なプレゼンテーションを開発することを目的としています。
興味
データサイエンティストの関心は、データアナリストとは少し異なります。 データサイエンティストの関心は通常、統計的評価にあります
一方、データアナリストの関心は、通常、数字への愛情、包括的な分析、そしてもちろんビジネス業界への嗜好と一致する傾向があります。
最終的な考え
結論として、データサイエンスは、データ分析、機械学習、データエンジニアリング、予測分析、人工知能、企業分析、ソフトウェアエンジニアリングなど、さまざまな分野を組み合わせたものにすぎません。
覚えておくべき重要な情報の1つは、データサイエンスとデータ分析の両方が今日のビジネス業界で非常に求められているということです。 彼らは手をつないで働きます。 望ましい結果を出すためにお互いの努力を補完し、統合します。
データサイエンスとデータ分析は非常に重要な分野であり、データ利用が最適に効率化されるより良い未来を創造するために現在調査されています。 したがって、どちらの分野の知識も、あなた自身のために儲かるキャリアを確立するのに役立ちます。
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