В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?

Хотя люди часто используют термины «наука о данных» и «аналитика данных» как взаимозаменяемые, они обозначают разные концепции. Наука о данных объединяет математику, информатику, программную инженерию и статистику, делая упор на сбор и управление обширными структурированными и неструктурированными данными для академических и деловых приложений. С другой стороны, аналитика данных включает в себя изучение наборов данных для извлечения ценности и решения конкретных вопросов. Это различие между наукой о данных и аналитикой подчеркивает их уникальные фокусы и приложения.

Аналитики данных и специалисты по данным становятся двумя востребованными и высокооплачиваемыми профессиями. Несмотря на значительный интерес к специалистам по данным, различие между аналитиком данных и специалистом по данным не всегда очевидно. Хотя обе должности предполагают работу с данными, их подходы и обязанности различаются.

Программа аспирантуры (PG) в области науки о данных обеспечивает всестороннее понимание сложного ландшафта науки о данных. Она помогает людям с навыками ориентироваться в разнообразных проблемах и возможностях, связанных с данными. Важно, что такая программа проясняет различие между аналитиками данных и учеными по данным. Хотя обе роли подразумевают работу с данными, PG в области науки о данных обеспечивает тонкое понимание того, как они различаются в подходах, методологиях и обязанностях.

Эти знания имеют решающее значение для людей, стремящихся преуспеть в динамичной и развивающейся области науки о данных, позволяя им делать осознанный выбор карьеры и вносить эффективный вклад в отрасль.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая использует алгоритмы, научные методы и системы для извлечения ценных идей из структурированных и неструктурированных данных. Объединяя опыт из статистики, математики и компьютерных наук, наука о данных анализирует, интерпретирует и визуализирует сложные наборы данных. Она раскрывает закономерности, тенденции и ценную информацию посредством машинного обучения и интеллектуального анализа данных, расширяя возможности принятия обоснованных решений и прогнозирования.

Приложения охватывают различные отрасли, влияя на стратегическое планирование, инновации и оптимизацию процессов. Наука о данных преобразует необработанные данные в действенные идеи, имеющие решающее значение для продвижения бизнеса, науки и технологических достижений.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных относится к процессу изучения и интерпретации наборов данных для получения значимых идей и поддержки принятия решений. Она включает использование статистического и количественного анализа, а также предиктивного моделирования для извлечения тенденций и закономерностей из данных. Аналитика данных направлена ​​на выявление ценной информации, ответов на конкретные вопросы и руководство бизнес-стратегиями.

Преобразуя необработанные данные в практические идеи, он позволяет компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать операции и достигать конкурентного преимущества. Основное внимание уделяется извлечению ценности из данных для повышения эффективности, производительности и общих процессов принятия решений в различных отраслях.

Навыки в области науки о данных

Навыки в области науки о данных охватывают ряд навыков, жизненно важных для извлечения информации из данных. Компетентность в языках программирования, таких как Python и R, статистическом анализе и машинном обучении формирует основу. Управление базами данных, визуализация данных с использованием таких инструментов, как Tableau, и владение библиотеками обработки данных имеют решающее значение. Кроме того, опыт в технологиях больших данных, таких как Hadoop и Spark, расширяет возможности.

Эффективная коммуникация и деловая хватка одинаково важны для перевода сложных выводов в действенные стратегии. Опытные специалисты по данным с любопытством изучают тонкости данных, способности решения проблем и гибкость адаптации к развивающимся технологиям, что делает эти навыки незаменимыми в сегодняшнем ландшафте, управляемом данными.

Навыки анализа данных

Навыки анализа данных охватывают универсальный набор навыков, критически важных для интерпретации и получения информации из наборов данных. Используя такие инструменты, как Excel или статистическое программное обеспечение, мастерство в статистическом анализе формирует основу. Знание языков запросов данных, таких как SQL и управление базами данных, является существенным. Опыт визуализации данных с использованием таких инструментов, как Tableau, повышает эффективность передачи результатов.

Знакомство с языками программирования, такими как Python или R, в сочетании с приложениями машинного обучения добавляет аналитическую глубину. Критическое мышление, решение проблем и способность переводить данные в действенные бизнес-идеи дополняют набор навыков. Эти навыки жизненно важны для профессионалов, ориентирующихся в постоянно расширяющемся ландшафте аналитики данных в различных отраслях.

Обязанности специалиста по науке о данных

• Обработка, очистка и обеспечение целостности данных
• Проведение разведочного анализа данных на обширных наборах данных
• Выполнять интеллектуальный анализ данных путем создания конвейеров ETL
• Для статистического анализа используйте алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, KNN, случайный лес и деревья решений.
• Код для автоматизации и создания эффективных библиотек машинного обучения
• Извлекайте бизнес-информацию с помощью инструментов и алгоритмов МО
• Отслеживайте новые тенденции в данных для обоснованных бизнес-прогнозирований

Обязанности специалиста по анализу данных

• Эффективный сбор и интерпретация данных
• Определите соответствующие закономерности в наборах данных
• Выполнение запросов данных с использованием SQL
• Экспериментируйте с различными аналитическими инструментами, включая предиктивную, предписывающую, описательную и диагностическую аналитику.
• Для представления извлеченной информации используйте инструменты визуализации данных, такие как Tableau, IBM Cognos Analytics и т. д.

Наука о данных или аналитика данных: что подходит именно вам?

Выбор между наукой о данных и аналитикой данных зависит от ваших карьерных целей и интересов. В то время как обе области предполагают извлечение информации из данных, наука о данных охватывает более широкий спектр, включающий передовое машинное обучение, искусственный интеллект и статистическое моделирование. Специалисты по данным не только анализируют данные, но и разрабатывают алгоритмы и прогностические модели.

Эта сложность часто приводит к более высокооплачиваемым ролям, отражающим требуемый специализированный набор навыков. Наука о данных может быть идеальным путем, если вы стремитесь решать сложные проблемы, внедрять инновации с помощью решений на основе данных и получать премию на рынке труда. Аналитика данных, с другой стороны, подходит тем, кто ищет более целенаправленную роль в интерпретации тенденций исторических данных для принятия стратегических решений. В конечном счете, выбор зависит от вашей страсти, способностей и карьерных целей.

Заключение

Понимание разницы между наукой о данных и аналитикой данных имеет решающее значение для любого, кто ориентируется в сфере понимания данных. Выбор программы послевузовского образования в области науки о данных не только вооружает людей передовыми аналитическими навыками, но и позволяет им углубиться в тонкости машинного обучения, статистики и программирования. Этот целостный подход способствует глубокому пониманию нюансов этой области, позволяя выпускникам решать сложные проблемы и принимать обоснованные решения.

Комплексная учебная программа обеспечивает детальное понимание обширного ландшафта науки о данных, отличного от более узконаправленной области аналитики данных. Таким образом, инвестирование в PG в науке о данных становится стратегическим шагом для тех, кто стремится преуспеть в развивающемся ландшафте данных.

Читайте также:

• Почему курсы сертификации по науке о данных актуальны как никогда?
• 8 общих черт с наукой о данных
• Что такое наука о данных?