Data Analytics vs Data Science – Comparație

Publicat: 2020-03-17

Termenii de știință a datelor și de analiză a datelor nu sunt familiarizați cu persoanele care funcționează în domeniul tehnologiei. Într-adevăr, acești doi termeni par la fel și majoritatea oamenilor îi folosesc ca sinonime unul pentru celălalt. Cu toate acestea, o mare parte dintre indivizi nu sunt conștienți că există de fapt o diferență între știința datelor și analiza datelor .

Este pertinent ca persoanele a căror activitate se învârte în jurul acestor termeni sau în industriile informației și tehnologiei, să știe cum să folosească acești termeni în contextele adecvate. Motivul pentru aceasta este destul de simplu: utilizarea corectă a acestor termeni are un impact semnificativ asupra managementului și productivității unei afaceri, în special în lumea de astăzi, care depinde rapid de date.

După ce am clarificat de ce este necesară diferența dintre știința datelor și analiza datelor , partea rămasă a acestui articol vă va lumina asupra conceptului respectiv al acestor doi termeni și asupra diferenței majore dintre analiza datelor și știința datelor.

În acest articol
  • Definiția științei datelor
  • Definiția analizei datelor
  • Diferența dintre Data Analytics și Data Science

Ce este Data Science?

Conceptul de știință a datelor este fără îndoială foarte larg. Se referă pur și simplu la diferitele mijloace și procese prin care informațiile sunt derivate în scopuri specifice. Conceptul implică ramuri științifice ale matematicii și statisticii, printre alte modele care sunt folosite în evaluarea și analiza datelor. Prin urmare, în rezumat, orice formă de model sau instrument care este utilizat în derivarea, procesarea și/sau analiza datelor și informațiilor poate fi clasificată în domeniul de aplicare mai larg.

Știința datelor este un subiect foarte interesant care explorează date necunoscute pentru a studia, înțelege sau dezvolta modele utile pentru creșterea unei afaceri. Nu este vorba doar despre întrebări, ci mai degrabă despre transcenderea la descoperiri perspicace prin explorarea inovațiilor mai noi, care până atunci nu erau vizibile în anumite date.

(Citiți și: Ce este știința datelor? Tot ce trebuie să știți)

Ce este Data Analytics?

În limbajul profan, analiza datelor este pur și simplu o ramură sub conceptul mai larg al științei datelor. Are legături strânse cu conceptul de știință a datelor, dar este totuși mai specific și mai restrâns. Sarcina analiștilor de date este să se concentreze pe obiective specifice și deliberate în timp ce analizează datele. Într-adevăr, este pur și simplu mai concentrat și concentrat.

Analiza datelor implică o anchetă asupra unei ipoteze cu obiectivul principal de a descoperi perspective care ar sprijini și ar dezvolta o afacere într-o anumită zonă. Analiștii de date se referă la strategii care vor avea un impact asupra unei organizații pentru a-și materializa țintele.

( Citește și: Big Hoopla în jurul Big Data Analytics)

Diferențele dintre Data Science și Data Analytics

Spre deosebire de analiza datelor care presupune analiza unui rezultat ipotetic, știința datelor se concentrează pe evaluarea și manipularea rezultatelor pentru un scop viitor. Diferența dintre analiza datelor și știința datelor va fi discutată în 7 umbrele de mai jos:

  1. Domeniul de aplicare

    Știința datelor are un domeniu de aplicare mult mai larg în comparație cu analiza datelor. Domeniul de aplicare implică crearea de întrebări referitoare la o sursă de date.

    Domeniul de aplicare al analizei datelor este restrâns. De fapt, poate fi clasificat sub umbrela științei datelor. Nu implică abilități foarte tehnice.

  1. Poartă

    Oamenii de știință de date se străduiesc să evalueze modelele trecute de date pentru a proiecta perspective și așteptări viitoare.

    Pe de altă parte, scopul principal al analizei datelor este de a face cercetări semnificative asupra detaliilor care sunt inițial ascunse, astfel încât să le dezvăluie și să le transforme în perspective executabile care sunt potențial practicabile. Aici, analiștii de date lucrează pentru a oferi răspunsuri la seria de întrebări preexistente.

  1. Domenii majore

    Cele mai proeminente domenii implicate în știința datelor sunt învățarea automată, analiza corporativă, ingineria motoarelor de căutare și inteligența artificială.

    Analiza datelor: domeniile majore aici includ practic diverse industrii cu nevoie urgentă de date, unele dintre domenii sunt; agenții de turism, companii de jocuri de noroc, furnizori de servicii medicale și alții. Domeniul analiștilor de date este format din analiști de operațiuni, analiști de vânzări, analiști de baze de date, analiști de prețuri, analiști de cercetare de piață, analiști de tactici internaționali și analiști de marketing și publicitate.

  1. Set de calificare

    Știința datelor necesită cunoștințe în următorul set de abilități: matematică, statistică și hacking. Implică o bază de cunoștințe de calcul a rezumatului. Un om de știință de date ar fi bine pregătit în programare, având cunoștințe de încredere despre Python, Scale, R, SAS, codificarea bazelor de date SQL, învățarea automată și alte abilități analitice multiple care demonstrează capacitatea de a analiza date nestructurate din diferite surse numeroase.

    Analiza datelor: un analist de date ar trebui să aibă abilitățile de a face investigații aprofundate asupra datelor, demonstrând în același timp o bună înțelegere a matematicii și statisticii, PIG/HIVE, Python și R și manipularea datelor.

  1. Explorare

    Oamenii de știință de date explorează metode de modelare(1), algoritmi creativi și design de date pentru a descoperi informațiile necesare care ar fi utile în rezolvarea problemelor unei afaceri sau organizații.

    Pe de altă parte a monedei, analiștii de date explorează sistemele de date și bazele de date pentru a găsi soluții inovatoare care să conducă afacerea înainte.

  1. Utilizarea datelor mari

    Data Science este implicată în colectarea, regăsirea, evaluarea și procesarea unor cantități uriașe de date, cunoscute în mod colectiv sub numele de date mari. Oamenii de știință de date evaluează datele mari pentru a modela și produce analize personalizate, algoritmi și alte modele de date.

    Analiștii de date evaluează și datele mari. Cu toate acestea, evaluarea lor vizează dezvoltarea prezentărilor vizuale care vor permite unei organizații să ia decizii tactice mai bune.

  1. Interese

    Interesele oamenilor de știință de date diferă ușor de cele ale analiștilor de date. Interesul unui cercetător de date ar fi de obicei în evaluarea statistică

    Pe de altă parte, interesele unui analist de date ar tinde de obicei să se alinieze cu dragostea pentru cifre, analiza cuprinzătoare și, desigur, plăcerea pentru industria de afaceri.

Gânduri finale

În concluzie, știința datelor este doar o încorporare a unui număr de discipline diferite, inclusiv analiza datelor, învățarea automată, ingineria datelor, analiza predictivă, inteligența artificială, analiza corporativă și ingineria software, printre altele.

O informație majoră de reținut este că știința datelor și analiza datelor sunt ambele foarte solicitate în industria de afaceri astăzi. Ei lucrează mână în mână; completându-se și consolidând eforturile reciproce pentru a da rezultatul dorit.

Știința datelor vs analiza datelor sunt domenii foarte importante care sunt în prezent explorate pentru a crea un viitor mai bun în care utilizarea datelor este eficientă în mod optim. Prin urmare, cunoștințele în oricare dintre domenii vă pot ajuta să vă stabiliți o carieră profitabilă.

Alte resurse utile:

De ce tehnologia Data Science este mai mare decât Big Data

Știința datelor sau Inginerie software – Comparație

Cele mai importante instrumente de analiză a datelor mari de luat în considerare pentru afaceri

Cele mai bune instrumente de știință a datelor pentru oamenii de știință ai datelor