Analiza danych a nauka o danych – porównanie

Opublikowany: 2020-03-17

Terminy data science i data analytics nie są obce osobom, które działają w branży technologicznej. Rzeczywiście, te dwa terminy wydają się takie same i większość ludzi używa ich jako swoich synonimów. Jednak duża część osób nie zdaje sobie sprawy, że w rzeczywistości istnieje różnica między nauką o danych a analityką danych .

Istotne jest, aby osoby, których praca dotyczy tych terminów lub branży informatycznej i technologicznej, wiedziały, jak używać tych terminów w odpowiednich kontekstach. Powód tego jest dość prosty: właściwe użycie tych terminów ma znaczący wpływ na zarządzanie i produktywność firmy, zwłaszcza w dzisiejszym, szybko zależnym od danych świecie.

Po wyjaśnieniu, dlaczego rozbieżność między nauką o danych a analityką danych jest konieczna, w dalszej części tego artykułu wyjaśnimy odpowiednie pojęcie tych dwóch terminów i główną różnicę między analityką danych a nauką o danych.

W tym artykule
  • Definicja nauki o danych
  • Definicja analizy danych
  • Różnica między analityką danych a nauką o danych

Co to jest nauka o danych?

Pojęcie data science jest bez wątpienia bardzo szerokie. Odnosi się po prostu do różnych środków i procesów, za pomocą których uzyskuje się informacje do określonych celów. Koncepcja obejmuje dziedziny nauki, takie jak matematyka i statystyka, między innymi modele wykorzystywane do oceny i analizy danych. Podsumowując, każda forma modelu lub narzędzia, która jest wykorzystywana do pozyskiwania, przetwarzania i/lub analizy danych i informacji, może być sklasyfikowana w szerszym zakresie.

Nauka o danych to bardzo interesujący temat, który bada nieznane dane, aby badać, rozumieć lub opracowywać przydatne wzorce dla rozwoju firmy. Nie chodzi tylko o pytania, ale o przechodzenie do wnikliwych odkryć poprzez odkrywanie nowszych innowacji, które dotychczas nie były widoczne w konkretnych danych.

(Przeczytaj również: Co to jest nauka o danych? Wszystko, co musisz wiedzieć)

Co to jest analiza danych?

W języku laika analityka danych jest po prostu gałęzią szerszej koncepcji nauki o danych. Jest ściśle związany z koncepcją data science, ale jest bardziej szczegółowy i zawężony. Zadaniem analityków danych jest skupienie się na konkretnych i przemyślanych celach podczas analizy danych. Tak naprawdę jest po prostu bardziej skoncentrowany i skupiony.

Analiza danych obejmuje badanie hipotezy, której głównym celem jest odkrycie spostrzeżeń, które wspierałyby i rozwijały firmę w określonym obszarze. Analitycy danych zajmują się strategiami, które wpłyną na organizację, aby zmaterializować swoje cele.

( Przeczytaj także: Big Hoopla wokół analizy Big Data)

Różnice między nauką o danych a analizą danych

W przeciwieństwie do analityki danych, która obejmuje analizę hipotetycznego wyniku, nauka o danych koncentruje się na ocenie i manipulowaniu wynikami w przyszłym celu. Różnica między analityką danych a nauką o danych zostanie omówiona w 7 paragrafach poniżej:

  1. Zakres

    Nauka o danych ma znacznie szerszy zakres w porównaniu z analizą danych. Zakres obejmuje tworzenie pytań dotyczących źródła danych.

    Zakres analizy danych jest wąski. W rzeczywistości można go sklasyfikować pod parasolem nauki o danych. Nie wymaga wysokich umiejętności technicznych.

  1. Bramka

    Analitycy danych chętnie oceniają przeszłe wzorce danych w celu prognozowania przyszłych spostrzeżeń i oczekiwań.

    Z drugiej strony, głównym celem analityki danych jest dokonywanie znaczących zapytań o szczegóły, które początkowo są ukryte, aby rozwikłać je i przekształcić w możliwe do wykonania spostrzeżenia, które są potencjalnie wykonalne. Tutaj analitycy danych pracują nad udzieleniem odpowiedzi na wcześniejszą serię pytań.

  1. Główne pola

    Najbardziej znane dziedziny związane z nauką o danych to uczenie maszynowe, analityka korporacyjna, inżynieria wyszukiwarek i sztuczna inteligencja.

    Analityka danych: główne dziedziny tutaj zasadniczo obejmują różne branże z pilną potrzebą danych, niektóre z nich są; biura podróży, firmy zajmujące się grami, świadczeniodawcy opieki zdrowotnej i kilka innych. Obszar analityków danych składa się z analityków operacyjnych, analityków sprzedaży, analityków baz danych, analityków cenowych, analityków badań rynkowych, międzynarodowych analityków taktycznych oraz analityków marketingu i reklamy.

  1. Zestaw umiejętności

    Nauka o danych wymaga znajomości następujących umiejętności: matematyki, statystyki i hakowania. Obejmuje bazę wiedzy dotyczącą obliczania abstraktu. Naukowiec zajmujący się danymi byłby dobrze ugruntowany w programowaniu, mając rzetelną wiedzę na temat Python, Scale, R, SAS, kodowania baz danych SQL, uczenia maszynowego i innych wielu umiejętności analitycznych, które demonstrują zdolność do analizowania nieustrukturyzowanych danych z różnych licznych źródeł.

    Analityka danych: analityk danych powinien umieć dogłębnie badać dane, wykazując jednocześnie dobre zrozumienie matematyki i statystyki, PIG/HIVE, Python i R oraz manipulacji danymi.

  1. Badanie

    Naukowcy zajmujący się danymi badają metody modelowania (1), kreatywne algorytmy i projektowanie danych, aby odkryć niezbędne informacje, które byłyby przydatne w rozwiązywaniu problemów firmy lub organizacji.

    Po drugiej stronie medalu analitycy danych badają systemy danych i bazy danych w celu znalezienia innowacyjnych rozwiązań, które napędzają biznes.

  1. Korzystanie z dużych zbiorów danych

    Data Science zajmuje się gromadzeniem, wyszukiwaniem, oceną i przetwarzaniem ogromnych ilości danych, zwanych zbiorczo big data. Analitycy danych oceniają duże zbiory danych, aby modelować i tworzyć niestandardowe analizy, algorytmy i inne modele danych.

    Analitycy danych oceniają również duże zbiory danych. Ich ocena ma jednak na celu opracowanie prezentacji wizualnych, które umożliwią organizacji podejmowanie lepszych decyzji taktycznych.

  1. Zainteresowania

    Zainteresowania analityków danych różnią się nieco od analityków danych. Zainteresowanie analityka danych zwykle leży w ocenie statystycznej

    Z drugiej strony, interesy analityka danych zwykle pokrywają się z zamiłowaniem do liczb, kompleksową analizą i oczywiście sympatią do branży biznesowej.

Końcowe przemyślenia

Podsumowując, nauka o danych to tylko połączenie wielu różnych dyscyplin, w tym między innymi analizy danych, uczenia maszynowego, inżynierii danych, analityki predykcyjnej, sztucznej inteligencji, analityki korporacyjnej i inżynierii oprogramowania.

Jedną z głównych informacji, o których należy pamiętać, jest to, że zarówno nauka o danych, jak i analiza danych są obecnie bardzo poszukiwane w branży biznesowej. Pracują ramię w ramię; uzupełniające i konsolidujące wzajemne wysiłki w celu uzyskania pożądanego rezultatu.

Nauka o danych a analiza danych to bardzo ważne dziedziny, które są obecnie badane w celu stworzenia lepszej przyszłości, w której wykorzystanie danych jest optymalnie wydajne. Dlatego wiedza w obu obszarach może pomóc ci stworzyć dla siebie lukratywną karierę.

Inne przydatne zasoby:

Dlaczego technologia Data Science jest większa niż Big Data

Nauka o danych lub inżynieria oprogramowania – porównanie

Najlepsze narzędzia do analizy Big Data, które warto rozważyć w biznesie

Najlepsze narzędzia do analizy danych dla naukowców zajmujących się danymi