Rozdiel medzi vedou o údajoch a analýzou údajov
Veda o údajoch je štúdia o tom, odkiaľ informácie pochádzajú, čo predstavuje a ako ich možno premeniť na hodnotný zdroj. Veda o údajoch je o odhaľovaní údajov o nálezoch prostredníctvom odlišného procesu, nástrojov a techník používaných na identifikáciu vzorov zo surových údajov. Tieto nespracované údaje sú v podstate veľké údaje vo forme štruktúrovaných, pološtrukturovaných a neštruktúrovaných údajov. Analýza údajov alebo analýza údajov je podobná vede o údajoch, ale koncentrovanejším spôsobom. Účelom analýzy údajov je generovať prehľady z údajov prepojením vzorov a trendov s cieľmi organizácie. Analýza údajov používa základné výrazy dotazov, ako je SQL, na delenie a kockové údaje.
Data Science
„Data Science je, keď pracujete s Big Data, veľkým množstvom údajov“.
- Data Science ťaží veľké množstvo štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov na identifikáciu vzorcov.
- Data Science obsahuje kombináciu programovania, štatistických zručností, algoritmov strojového učenia.
- Data Science je umenie a veda získavania použiteľného prehľadu zo surových údajov. Môžeme definovať vedu údajov ako multidisciplinárnu kombináciu inferencie dát, vývoja algoritmu a technológie, aby sme vyriešili analyticky zložité problémy.
- Ťažba veľkého množstva štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov na identifikáciu modelov môže pomôcť organizácii zvýšiť náklady, zvýšiť efektívnosť, rozpoznať nové trhové príležitosti a zvýšiť konkurenčnú výhodu organizácie.
- Práca vedcov údajov závisí od požiadavky, obchodných potrieb, požiadavky trhu a prieskumu viacerých firiem z čiernych údajov.
Analýza údajov
- Analytika údajov sa zaoberá AI, strojovým vzdelávaním a prediktívnym modelovaním menej a so zobrazovaním historických údajov v kontexte.
- Analytici údajov nie sú bežne zodpovední za vytváranie štatistických modelov ani za nasadenie nástrojov strojového učenia.
- Porovnanie dátových aktív s organizačnými hypotézami je bežným prípadom použitia analytických údajov a prax sa zvyčajne zameriava na podnikanie a stratégiu.
- Analytici údajov s menšou pravdepodobnosťou ovládajú nastavenia veľkých dát.
- Analytici údajov prenášajú údaje, ktoré sú lokalizované alebo menšie.
Analytici údajov majú menší rozsah a prax v praxi a praktizujú cielenejší prístup k analýze údajov. Sú tiež oveľa menej zapojení do kultúry práce s údajmi.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi Data Science a Data Analytics (Infographics)
Nižšie je prvých 14 porovnaní medzi Data Science vs Data Analytics 
Kľúčové rozdiely medzi analýzou údajov a analýzou údajov
Data Science vs Data Analytics sú populárne voľby na trhu; diskutujme o niektorých hlavných rozdieloch medzi Data Science a Data Analytics:
Údaje generované z rôznych zdrojov, ako sú finančné denníky, textové súbory, multimediálne formuláre, senzory a nástroje, sú Big Data. Jednoduché nástroje Business Intelligence nedokážu spracovať tento obrovský objem a rozmanitosť údajov. Preto potrebujeme zložitejšie a pokročilejšie analytické nástroje a algoritmy na spracovanie, analýzu a vyvodenie zmysluplných poznatkov.
- Vedci údajov sa v podstate zaoberajú širokými súbormi údajov, pri ktorých sa pripojenie môže alebo nemusí ľahko vytvoriť, zatiaľ čo služba Analytics sa zameriava na určitú skupinu údajov, aby ďalej komunikovala.
- Pole dátovej vedy využíva matematiku, štatistiku a počítačové vedy a zahŕňa techniky, ako je strojové učenie, klastrová analýza, získavanie údajov a vizualizácia, zatiaľ čo analýza údajov pracuje na jazyku dotazu štruktúry, ako je SQL / Hive, ktorý riadi konečný výstup.
- Úlohou roly vedca v oblasti údajov v podnikovom výskume a schopnosti vizualizácie údajov je konvertovať pohľad na obchodný príbeh, zatiaľ čo sa neočakáva, že analytik údajov bude mať zručnosti v oblasti obchodného prehľadu a pokročilé vizualizácie údajov.
- Vedec údajov skúma a skúma údaje z viacerých odpojených zdrojov, zatiaľ čo analytik údajov sa zvyčajne pozerá na údaje z jedného zdroja, napríklad z CRM systému alebo databázy.
- Analytik údajov vyrieši otázky, ktoré kladie podnik, zatiaľ čo vedec údajov formuluje otázky, ktorých riešenia pravdepodobne prinesú úžitok podniku
Zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali vedcom údajov:
- Programovacie zručnosti
- Čistenie špinavých údajov (neštruktúrované údaje)
- Mapa Znížiť rozvoj pracovných miest
- Strojové učenie
- Analytické zručnosti
- Štatistiky zákazníkov
- Silné zručnosti v oblasti vizualizácie údajov
- Príbeh Povedanie zručnosti pomocou vizualizácií
- EDA (analýza prieskumných údajov)
- Identifikujte trendy v údajoch pomocou strojového učenia bez dozoru
- Vykonajte predpovede na základe trendov v údajoch pomocou strojového učenia pod dohľadom
- Napíšte kód, ktorý vám pomôže pri prieskume a analýze údajov
- Poskytnite kód technológii / inžinierstvu, ktorý sa má implementovať do výrobkov
Zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali analytikmi údajov:
- EDA (analýza prieskumných údajov)
- Získavanie údajov z primárnych alebo sekundárnych zdrojov údajov a údržba databáz
- Zručnosti a nástroje na ukladanie a získavanie údajov
- Čistenie špinavých údajov (neštruktúrované údaje)
- Správa skladovania údajov a ETL (Extract Transform Load)
- Vypracujte KPI na hodnotenie výkonnosti
- Hĺbkové vystavenie SQL a analytike
- Rozvíjajte vizuálne znázornenie údajov pomocou platformy BI
- Interpretácia údajov, analýza výsledkov pomocou štatistických metód
- Vývoj a implementácia analýz údajov, systémov zberu údajov a iných stratégií, ktoré optimalizujú štatistickú účinnosť a kvalitu
- Analytici údajov by mali byť oboznámení s konceptmi skladovania údajov a podnikovej inteligencie
- Silné porozumenie klastra Hadoop
- Perfektné s nástrojmi a komponentmi dátovej architektúry.
Porovnávacia tabuľka Data Science vs Data Analytics Analytics
Diskutujem o hlavných artefaktoch a rozlišujem medzi Data Science a Data Analytics.
| Základ porovnania medzi vedou o údajoch a analýzou údajov | Data Science | Analýza údajov |
| Základný cieľ | Kladenie správnych obchodných otázok a hľadanie riešení | Analýza a ťažba obchodných údajov |
| Množstvo údajov | Široký súbor údajov (veľké údaje) | Obmedzená množina údajov |
| Rôzne úlohy | Čistenie dát, analýza prípravy na získanie prehľadu | Dotaz na dáta, agregácia na nájdenie vzoru |
| definícia | Data Science je umenie a veda získavania použiteľného prehľadu zo surových údajov | Analytici údajov nie sú bežne zodpovední za vytváranie štatistických modelov ani za nasadenie nástrojov strojového učenia |
| Podstatné odborné znalosti | potrebný | Nie je to potrebné |
| netechnické | potrebný | Nepotrebné |
| ohnisko | Vopred spracované údaje | Spracované údaje |
| Bandwidth | Viac slobody v rozsahu a praxi | Menej slobody v rozsahu a praxi |
| účel | Hľadanie štatistík z nespracovaných údajov | Nájdenie štatistík spracovaných údajov |
| Typy údajov | Štruktúrované a neštruktúrované údaje | Štruktúrované údaje |
| výhody | Vedec údajov skúma a skúma údaje z viacerých odpojených zdrojov | Analytik údajov sa zvyčajne pozerá na údaje z jedného zdroja, napríklad z CRM |
| Umela inteligencia | Viac ponuky v oblasti umelej inteligencie | Ponúka menej umelej inteligencie |
| Strojové učenie | Viac ponuky v strojovom vzdelávaní | Ponuky Menej v strojovom vzdelávaní |
| Prediktívna analýza | Viac ponuky v prediktívnej analýze | Ponuky v prediktívnej analýze menej |
Záver - Data Science vs Data Analytics
Zdanlivo odlišné rozdiely medzi vedou v oblasti údajov a analýzou údajov môžu mať v skutočnosti veľký vplyv na spoločnosť. Data Science je nová zaujímavá softvérová technológia, ktorá sa používa na aplikovanie kritických analýz, poskytuje schopnosť vyvíjať sofistikované modely, na rozsiahle množiny údajov a riadiť podnikateľské poznatky. Veda o údajoch je zastrešujúci pojem, ktorý sa používa na opis toho, ako možno vedeckú metódu uplatniť na údaje v podnikovom prostredí. Dátová veda tiež zohráva čoraz dôležitejšiu úlohu vo vývoji umelej inteligencie a strojového učenia. Aj keď rozdiely existujú, tak veda údajov, ako aj analýza údajov sú dôležitými časťami budúcnosti práce a údajov. Analytici údajov preberajú smer od vedcov údajov, pretože predchádzajúce pokusy odpovedať na otázky položené organizáciou ako celkom. Spoločnosti, ktoré chcú viesť cestu k technologickým zmenám a mali by pochopiť údaje, vďaka ktorým fungujú ich organizácie, by mali prijať oboje, vedecké a dátové analýzy. Spoločnosť potrebuje vo svojom projekte vedu údajov aj analýzu údajov. Analytika dát aj veda údajov sú súčasťou rastu spoločnosti.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre Data Science vs Data Analytics, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 vynikajúcich trendov v analýze údajov
- Big Data vs Data Science
- Vizualizácia údajov vs. analýza údajov