Veri Analitiği ve Veri Bilimi – Karşılaştırma

Veri bilimi ve veri analitiği terimleri, teknoloji alanında faaliyet gösteren bireylere yabancı değildir. Aslında, bu iki terim aynı görünüyor ve çoğu insan bunları birbirinin eş anlamlısı olarak kullanıyor. Ancak bireylerin büyük bir kısmı veri bilimi ile veri analitiği arasında aslında bir fark olduğunun farkında değil.

Çalışmaları bu terimler veya bilgi ve teknoloji endüstrileri etrafında dönen bireylerin, bu terimleri uygun bağlamlarda nasıl kullanacaklarını bilmeleri önemlidir. Bunun nedeni oldukça basittir: Bu terimlerin doğru kullanımı, özellikle günümüzün hızla veriye bağımlı dünyasında, bir işletmenin yönetimi ve verimliliği üzerinde önemli etkilere sahiptir.

Veri bilimi ile veri analitiği arasındaki farkın neden gerekli olduğunu açıkladıktan sonra, bu makalenin geri kalan kısmı sizi bu iki terimin ilgili kavramı ve veri analitiği ile veri bilimi arasındaki temel fark konusunda aydınlatacaktır.

• Veri Bilimi Tanımı
• Veri Analitiği Tanımı
• Veri Analitiği ve Veri Bilimi Arasındaki Fark

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi kavramı şüphesiz çok geniştir. Basitçe, bilgilerin belirli amaçlar için türetildiği çeşitli araçlara ve süreçlere atıfta bulunur. Kavram, verilerin değerlendirilmesinde ve analizinde kullanılan diğer modellerin yanı sıra matematik ve istatistiğin bilim dallarını içerir. Bu nedenle, özet olarak, veri ve bilgilerin türetilmesinde, işlenmesinde ve/veya analizinde kullanılan herhangi bir model veya araç daha geniş bir kapsam altında kategorize edilebilir.

Veri bilimi, bir işletmenin büyümesi için yararlı kalıpları incelemek, anlamak veya geliştirmek için bilinmeyen verileri araştıran çok ilginç bir konudur. Her şey sorularla ilgili değil, daha ziyade belirli bir veride şimdiye kadar göze çarpmayan daha yeni yenilikleri keşfederek anlayışlı keşiflere geçmekle ilgili.

(Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Nedir? Bilmeniz Gereken Her Şey)

Veri Analitiği nedir?

Layman'ın dilinde, veri analitiği, daha geniş veri bilimi kavramının altındaki bir daldır. Veri bilimi kavramıyla yakın bağları vardır, ancak daha spesifik ve daraltılmıştır. Veri analistlerinin işi, bir veriyi analiz ederken belirli ve kasıtlı hedeflere odaklanmaktır. Gerçekten, sadece daha konsantre ve odaklanmış durumda.

Veri analitiği, belirli bir alanda bir işi destekleyecek ve büyütecek içgörüleri ortaya çıkarmak için birincil amacı olan bir hipotezin araştırılmasını içerir. Veri analistleri, bir organizasyonu hedeflerini gerçekleştirmesi için etkileyecek stratejilerle ilgilidir.

( Ayrıca Okuyun: Büyük Veri Analitiğini Çevreleyen Büyük Çember)

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Arasındaki Farklar

Varsayımsal bir sonucu analiz etmeyi gerektiren veri analitiğinin aksine, veri bilimi gelecekteki bir amaç için sonuçları değerlendirmeye ve manipüle etmeye odaklanır. Veri analitiği ile veri bilimi arasındaki fark, aşağıda 7 şemsiye altında tartışılacaktır:

1. Dürbün

   Veri bilimi, veri analitiğine kıyasla kapsam olarak çok daha geniştir. Kapsam, bir veri kaynağına ilişkin soruların oluşturulmasını içerir.

   Veri analitiğinin kapsamı dardır. Aslında, veri bilimi çatısı altında kategorize edilebilir. Yüksek düzeyde teknik beceriler içermez.

2. Amaç

   Veri bilimcileri, gelecekteki içgörüleri ve beklentileri yansıtmak için geçmiş veri kalıplarını değerlendirmeyi başarır.

   

   Öte yandan, veri analitiğinin birincil amacı, başlangıçta gizli olan ayrıntılara anlamlı araştırmalar yapmak, böylece bunları çözmek ve potansiyel olarak uygulanabilir yürütülebilir içgörülere dönüştürmektir. Burada, veri analistleri önceden var olan bir dizi soruya yanıt sağlamak için çalışırlar.

3. Başlıca Alanlar

   Veri biliminde öne çıkan alanlar makine öğrenimi, kurumsal analitik, arama motoru mühendisliği ve yapay zekadır.

   Veri analitiği: Buradaki ana alanlar temel olarak acil veri ihtiyacı olan çeşitli endüstrileri içerir, bu alanlardan bazıları; seyahat acenteleri, oyun şirketleri, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve diğerleri. Veri analistleri alanı, operasyon analistleri, satış analistleri, veritabanı analistleri, fiyatlandırma analistleri, pazar araştırması analistleri, uluslararası taktik analistleri ve pazarlama ve reklam analistlerinden oluşur.

4. Yetenek Seti

   Veri bilimi şu becerilerde bilgi gerektirir: matematik, istatistik ve bilgisayar korsanlığı. Özeti hesaplamak için bir bilgi tabanı içerir. Bir veri bilimcisi, Python, Ölçek, R, SAS, SQL veritabanı kodlaması, makine öğrenimi ve farklı sayısız kaynaktan yapılandırılmamış verileri analiz etme kapasitesini gösteren diğer çoklu analitik beceriler hakkında güvenilir bilgiye sahip olacak şekilde programlama konusunda iyi bir temele sahip olacaktır.

   Veri analitiği: Bir veri analisti, matematik ve istatistik, PIG/HIVE, Python ve R ve veri işleme konularında iyi bir anlayış sergilerken verilere derinlemesine araştırma yapma becerisine sahip olmalıdır.

5. keşif

   Veri Bilimcileri, bir işletmenin veya organizasyonun sorunlarını çözmede faydalı olacak gerekli bilgileri keşfetmek için modelleme yöntemlerini (1), yaratıcı algoritmaları ve veri tasarımını araştırır.

   Madalyonun diğer tarafında, veri analistleri, işi ileriye taşıyan yenilikçi çözümler bulmak için veri sistemlerini ve veritabanlarını araştırır.

6. Büyük veriyi kullanma

   Veri Bilimi, topluca büyük veri olarak bilinen büyük miktarda verinin toplanması, alınması, değerlendirilmesi ve işlenmesi ile ilgilenir. Veri bilimcileri, özel analizler, algoritmalar ve diğer veri modellerini modellemek ve üretmek için büyük verileri değerlendirir.

   Veri Analistleri ayrıca büyük verileri değerlendirir. Ancak, değerlendirmeleri, bir organizasyonun daha iyi taktiksel kararlar almasını sağlayacak görsel sunumlar geliştirmeyi hedefler.

7. ilgi alanları

   Veri bilimcilerinin ilgi alanları, veri analistlerinden biraz farklıdır. Bir veri bilimcisinin ilgisi genellikle istatistiksel değerlendirmede olacaktır.

   Öte yandan, bir veri analistinin çıkarları genellikle sayıların sevgisi, kapsamlı analiz ve tabii ki iş endüstrisi için bir beğeni ile aynı hizaya gelme eğiliminde olacaktır.

Son düşünceler

Sonuç olarak, veri bilimi, diğerleri arasında veri analitiği, makine öğrenimi, veri mühendisliği, tahmine dayalı analitik, yapay zeka, kurumsal analitik ve yazılım mühendisliği dahil olmak üzere bir dizi farklı disiplinin birleşimidir.

Akılda tutulması gereken önemli bir bilgi, veri bilimi ve veri analitiğinin günümüzde iş endüstrisinde çok talep edildiğidir. El ele çalışırlar; istenen sonucu vermek için birbirlerinin çabalarını tamamlayıcı ve pekiştirici.

Veri bilimi ve veri analitiği , veri kullanımının optimum düzeyde verimli olduğu daha iyi bir gelecek yaratmak için şu anda araştırılan çok önemli alanlardır. Bu nedenle, her iki alandaki bilgi, kendiniz için kazançlı bir kariyer oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veri Bilimi Teknolojisi Neden Büyük Veriden Daha Büyük?

Veri Bilimi veya Yazılım Mühendisliği – Karşılaştırma

İşletmeler İçin Dikkate Alınması Gereken En İyi Büyük Veri Analitiği Araçları

Veri Bilimcileri İçin En İyi Veri Bilimi Araçları