데이터 분석 대 데이터 과학 – 비교
게시 됨: 2020-03-17데이터 과학 및 데이터 분석 이라는 용어는 기술 분야에서 활동하는 개인에게 낯설지 않습니다. 실제로, 이 두 용어는 동일해 보이며 대부분의 사람들은 서로 동의어로 사용합니다. 그러나 많은 개인이 데이터 과학과 데이터 분석 사이에 실제로 차이 가 있다는 사실을 인식하지 못하고 있습니다.
이러한 용어 또는 정보 및 기술 산업과 관련된 작업을 하는 개인은 적절한 맥락에서 이러한 용어를 사용하는 방법을 알아야 합니다. 그 이유는 매우 간단합니다. 이러한 용어의 올바른 사용은 특히 오늘날과 같이 빠르게 데이터에 의존하는 세계에서 비즈니스의 관리와 생산성에 중대한 영향을 미칩니다.
데이터 과학과 데이터 분석 의 불일치가 필요한 이유를 명확히 하고 이 기사의 나머지 부분에서는 이 두 용어의 각각의 개념과 데이터 분석과 데이터 과학의 주요 차이점에 대해 설명합니다.
- 데이터 과학 정의
- 데이터 분석 정의
- 데이터 분석과 데이터 과학의 차이점
데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학의 개념은 의심할 여지 없이 매우 광범위합니다. 단순히 정보가 특정 목적을 위해 파생되는 다양한 수단과 프로세스를 나타냅니다. 이 개념은 데이터 평가 및 분석에 사용되는 다른 모델 중에서 수학 및 통계의 과학 분야를 포함합니다. 따라서 요약하면 데이터 및 정보의 파생, 처리 또는/및 분석에 사용되는 모든 형태의 모델 또는 도구를 더 넓은 범위로 분류할 수 있습니다.
데이터 과학은 비즈니스 성장에 유용한 패턴을 연구, 이해 또는 개발하기 위해 알려지지 않은 데이터를 탐구하는 매우 흥미로운 주제입니다. 질문에 대한 전부가 아니라 특정 데이터에서 지금까지 눈에 띄지 않았던 새로운 혁신을 탐색하여 통찰력 있는 발견으로 초월하는 것에 관한 것입니다.
(또한 읽기: 데이터 과학이란 무엇입니까? 알아야 할 모든 것)
데이터 분석이란 무엇입니까?
평신도의 언어로 데이터 분석은 단순히 데이터 과학이라는 더 넓은 개념의 한 분야입니다. 그것은 데이터 과학의 개념과 밀접한 관련이 있지만 더 구체적이고 좁습니다. 데이터 분석가의 임무는 데이터를 분석하는 동안 구체적이고 신중한 목표에 집중하는 것입니다. 실제로, 그것은 단순히 더 집중적이고 집중적입니다.
데이터 분석에는 특정 영역에서 비즈니스를 지원하고 성장시킬 통찰력을 발견하는 것이 주요 목표인 가설에 대한 조사가 포함됩니다. 데이터 분석가는 목표를 구체화하기 위해 조직에 영향을 미칠 전략에 관한 것입니다.
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데이터 과학과 데이터 분석의 차이점
가상의 결과를 분석하는 데이터 분석과 달리 데이터 과학은 미래의 목적을 위해 결과를 평가하고 조작하는 데 중점을 둡니다. 데이터 분석과 데이터 과학 의 차이점은 아래 7가지 우산 아래에서 논의될 것입니다.
범위
데이터 과학은 데이터 분석에 비해 범위가 훨씬 더 넓습니다. 범위에는 데이터 소스에 관한 질문 작성이 포함됩니다.
데이터 분석의 범위는 좁습니다. 사실, 그것은 데이터 과학의 우산 아래 분류될 수 있습니다. 고도의 기술을 필요로 하지 않습니다.
목표
데이터 과학자는 미래의 통찰력과 기대치를 예측하기 위해 데이터의 과거 패턴을 평가하는 데 성공합니다.
반면에 데이터 분석의 주요 목표는 초기에 숨겨져 있던 세부 사항에 대해 의미 있는 질문을 하여 잠재적으로 실행 가능한 통찰력으로 풀어내고 변환하는 것입니다. 여기에서 데이터 분석가는 기존의 일련의 질문에 대한 답변을 제공하기 위해 노력합니다.
주요분야
데이터 과학과 관련된 가장 눈에 띄는 분야는 기계 학습, 기업 분석, 검색 엔진 엔지니어링 및 인공 지능입니다.
데이터 분석: 여기의 주요 분야는 기본적으로 데이터가 시급한 다양한 산업을 포함하며 일부 분야는 다음과 같습니다. 여행사, 게임 회사, 의료 제공자 및 기타. 데이터 분석가 분야는 운영 분석가, 영업 분석가, 데이터베이스 분석가, 가격 분석 분석가, 시장 연구 분석가, 국제 전술 분석가, 마케팅 및 광고 분석가로 구성됩니다.
스킬셋
데이터 과학에는 수학, 통계 및 해킹과 같은 기술에 대한 지식이 필요합니다. 여기에는 초록을 계산하는 지식 기반이 포함됩니다. 데이터 과학자는 Python, Scale, R, SAS, SQL 데이터베이스 코딩, 기계 학습 및 다양한 다양한 소스의 비정형 데이터를 분석할 수 있는 능력을 입증하는 기타 여러 분석 기술에 대한 신뢰할 수 있는 지식을 갖고 프로그래밍에 대한 기초가 탄탄해야 합니다.
데이터 분석: 데이터 분석가는 수학 및 통계, PIG/HIVE, Python 및 R, 데이터 조작에 대한 충분한 이해를 보여주면서 데이터를 심층적으로 조사하는 기술이 있어야 합니다.
탐구
데이터 과학자는 모델링 방법(1), 창의적인 알고리즘 및 데이터 디자인을 탐구하여 비즈니스 또는 조직의 문제를 해결하는 데 유용한 필요한 정보를 찾습니다.
동전의 다른 면에서 데이터 분석가는 비즈니스를 발전시키는 혁신적인 솔루션을 찾기 위해 데이터 시스템과 데이터베이스를 탐색합니다.
빅 데이터 사용
데이터 과학은 집합적으로 빅 데이터로 알려진 방대한 양의 데이터를 수집, 검색, 평가 및 처리하는 데 관여합니다. 데이터 과학자는 맞춤형 분석, 알고리즘 및 기타 데이터 모델을 모델링하고 생성하기 위해 빅 데이터를 평가합니다.
데이터 분석가는 빅 데이터도 평가합니다. 그러나 그들의 평가는 조직이 더 나은 전술적 결정을 내릴 수 있도록 하는 시각적 프레젠테이션을 개발하는 것을 목표로 합니다.
이해
데이터 과학자의 관심사는 데이터 분석가와 약간 다릅니다. 데이터 과학자의 관심은 일반적으로 통계적 평가에 있습니다.
반면에 데이터 분석가의 관심은 일반적으로 숫자에 대한 사랑, 종합적인 분석, 그리고 물론 비즈니스 산업에 대한 관심과 일치하는 경향이 있습니다.
마지막 생각들
결론적으로, 데이터 과학은 데이터 분석, 머신 러닝, 데이터 엔지니어링, 예측 분석, 인공 지능, 기업 분석 및 소프트웨어 엔지니어링을 비롯한 다양한 분야의 통합입니다.
명심해야 할 한 가지 주요 정보는 오늘날 비즈니스 산업에서 데이터 과학과 데이터 분석 모두에 대한 요구가 높다는 것입니다. 그들은 손을 잡고 일합니다. 원하는 결과를 얻기 위해 서로의 노력을 보완하고 공고히 하는 것.
데이터 과학 대 데이터 분석 은 데이터 활용이 최적으로 효율적인 더 나은 미래를 만들기 위해 현재 탐색되고 있는 매우 중요한 분야입니다. 따라서 두 분야에 대한 지식은 수익성 있는 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있습니다.
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