Аналитика данных и наука о данных — сравнение

Термины « наука о данных» и «аналитика данных» знакомы людям, работающим в сфере технологий. Действительно, эти два термина кажутся одинаковыми, и большинство людей используют их как синонимы друг для друга. Однако большая часть людей не осознает, что на самом деле существует разница между наукой о данных и аналитикой данных .

Уместно, чтобы лица, чья работа связана с этими терминами или информационными и технологическими отраслями, знали, как использовать эти термины в соответствующих контекстах. Причина этого довольно проста: правильное использование этих терминов оказывает существенное влияние на управление и производительность бизнеса, особенно в сегодняшнем быстро зависящем от данных мире.

Выяснив, почему необходимо различие между наукой о данных и аналитикой данных , оставшаяся часть этой статьи расскажет вам о соответствующем понятии этих двух терминов и об основных различиях между аналитикой данных и наукой о данных.

• Определение науки о данных
• Определение анализа данных
• Разница между аналитикой данных и наукой о данных

Что такое наука о данных?

Концепция науки о данных, без сомнения, очень широка. Это просто относится к различным средствам и процессам, с помощью которых информация извлекается для конкретных целей. Концепция включает научные отрасли математики и статистики, а также другие модели, которые используются для оценки и анализа данных. Таким образом, можно сказать, что любая форма модели или инструмента, используемая для получения, обработки и/или анализа данных и информации, может быть отнесена к более широкой категории.

Наука о данных — это очень интересный предмет, который исследует неизвестные данные, чтобы изучать, понимать или разрабатывать полезные модели для роста бизнеса. Речь идет не только о вопросах, но и о переходе к проницательным открытиям путем изучения новых инноваций, которые до сих пор были незаметны в конкретных данных.

(Также читайте: что такое наука о данных? Все, что вам нужно знать)

Что такое аналитика данных?

На языке непрофессионала аналитика данных — это просто ветвь более широкой концепции науки о данных. Он имеет тесные связи с концепцией науки о данных, однако является более конкретным и суженным. Работа аналитиков данных состоит в том, чтобы сосредоточиться на конкретных и преднамеренных целях при анализе данных. На самом деле, он просто более сконцентрирован и сфокусирован.

Аналитика данных включает в себя исследование гипотезы с основной целью выявления идей, которые будут поддерживать и развивать бизнес в определенной области. Аналитики данных — это все о стратегиях, которые повлияют на организацию, чтобы материализовать ее цели.

( Также читайте: Большая шумиха вокруг аналитики больших данных)

Различия между наукой о данных и аналитикой данных

В отличие от аналитики данных, которая влечет за собой анализ гипотетического результата, наука о данных фокусируется на оценке и обработке результатов для будущих целей. Разница между аналитикой данных и наукой о данных будет обсуждаться ниже в рамках 7 аспектов:

1. Сфера

   Наука о данных гораздо шире по своему охвату по сравнению с аналитикой данных. Объем включает в себя создание вопросов, касающихся источника данных.

   Сфера анализа данных узка. Фактически, его можно отнести к категории науки о данных. Он не требует высоких технических навыков.

2. Цель

   Специалисты по данным стремятся оценить прошлые закономерности данных, чтобы спрогнозировать будущие идеи и ожидания.

   

   С другой стороны, основная цель анализа данных состоит в том, чтобы сделать осмысленные запросы к деталям, которые изначально скрыты, чтобы раскрыть и преобразовать их в исполняемые идеи, которые потенциально осуществимы. Здесь аналитики данных работают, чтобы дать ответы на ранее существовавший ряд вопросов.

3. Основные поля

   Наиболее заметными областями, связанными с наукой о данных, являются машинное обучение, корпоративная аналитика, разработка поисковых систем и искусственный интеллект.

   Аналитика данных: основные области здесь в основном включают различные отрасли, в которых срочно требуются данные, некоторые из областей; туристические агентства, игровые компании, поставщики медицинских услуг и некоторые другие. Область аналитиков данных состоит из аналитиков операций, аналитиков продаж, аналитиков баз данных, аналитиков ценообразования, аналитиков маркетинговых исследований, аналитиков международной тактики, а также аналитиков маркетинга и рекламы.

4. Набор навыков

   Наука о данных требует знаний в следующем наборе навыков: математика, статистика и взлом. Он включает в себя базу знаний расчета реферата. Специалист по данным должен хорошо разбираться в программировании, иметь надежные знания Python, Scale, R, SAS, кодирования баз данных SQL, машинного обучения и других многочисленных аналитических навыков, которые демонстрируют способность анализировать неструктурированные данные из различных многочисленных источников.

   Аналитика данных: аналитик данных должен обладать навыками глубокого изучения данных, демонстрируя при этом хорошее понимание математики и статистики, PIG/HIVE, Python и R, а также работы с данными.

5. Исследование

   Исследователи данных изучают методы моделирования(1), творческие алгоритмы и дизайн данных, чтобы обнаружить необходимую информацию, которая будет полезна для решения проблем бизнеса или организации.

   С другой стороны, аналитики данных изучают системы данных и базы данных, чтобы найти инновационные решения, которые будут способствовать развитию бизнеса.

6. Использование больших данных

   Наука о данных занимается сбором, поиском, оценкой и обработкой огромных объемов данных, известных под общим названием «большие данные». Специалисты по данным оценивают большие данные, чтобы моделировать и производить индивидуальный анализ, алгоритмы и другие модели данных.

   Аналитики данных также оценивают большие данные. Однако их оценка нацелена на разработку визуальных презентаций, которые позволят организации принимать лучшие тактические решения.

7. Интересы

   Интересы специалистов по данным немного отличаются от интересов аналитиков данных. Исследователь данных обычно интересуется статистической оценкой.

   С другой стороны, интересы аналитика данных обычно совпадают с любовью к числам, всестороннему анализу и, конечно же, к бизнес-индустрии.

Последние мысли

В заключение, наука о данных — это просто объединение ряда различных дисциплин, включая аналитику данных, машинное обучение, разработку данных, прогнозную аналитику, искусственный интеллект, корпоративную аналитику и разработку программного обеспечения.

Одна важная информация, которую следует иметь в виду, заключается в том, что наука о данных и аналитика данных сегодня очень востребованы в бизнес-индустрии. Они работают рука об руку; дополняя и консолидируя усилия друг друга для достижения желаемого результата.

Наука о данных по сравнению с аналитикой данных — очень важные области, которые в настоящее время изучаются для создания лучшего будущего, в котором использование данных будет оптимально эффективным. Таким образом, знания в любой области могут помочь вам построить прибыльную карьеру.

Другие полезные ресурсы:

Почему технологии Data Science больше, чем большие данные

Наука о данных или программная инженерия — сравнение

Лучшие инструменты анализа больших данных для бизнеса

Лучшие инструменты науки о данных для специалистов по данным