Datu analīze vs. Datu zinātne: 5 lietas, kas jāņem vērā

Lielo datu pasaulē jūs bieži saskaraties ar divām disciplīnām: datu zinātni un datu analīzi. Viņiem abiem ir nepieciešamas atšķirīgas (bet noteiktās jomās pārklājas) kompetences un prasmju kopas.

Neskatoties uz to, abas studiju jomas ir ļoti ienesīgas un piedāvā labas iespējas tiem, kas interesējas par papildu jūdzi.

Ja vēlaties pieņemt svarīgus lēmumus par karjeru, bet neesat pārliecināts, kuru iespēju izvēlēties, lasiet tālāk par svarīgākajiem atšķirības punktiem.

1. Izglītības pamats

Datu analītikas un datu zinātnes jomas ir bagātinošas un specializētas. Tas nozīmē, ka, iestājoties kādā no divām profesijām, jums ir jābūt labi sagatavotam, lai risinātu izglītības problēmas, kas varētu rasties jūsu ceļā.

Datu analīze

Lai uzsāktu datu analītiķa karjeru, ir nepieciešams pamata bakalaura grāds. Lai uzsāktu šo karjeras ceļu, jums jāizvēlas bakalaura programma, kas sniegs jums a darba izpratne par SQL un vaicājumu izstrāde RDBMS un datu struktūras shēmas operācijām.

Jums būs nepieciešamas arī zināšanas par statistisko programmēšanu, izmantojot R vai Python. Turklāt zināšanas par mašīnmācību (ML), mākslīgo intelektu (AI), pielāgotu algoritmu izstrādi, datu pārvaldību saistībā ar informācijas apkopošanu un glabāšanu ir papildu priekšrocības.

Īsāk sakot, jums ir nepieciešams bakalaura grāds IT, datorzinātnēs, matemātikā vai statistikā, lai sāktu savu karjeru datu analītikā.

Datu zinātne

Topošajam datu zinātniekam drošākais variants ir iegūt bakalaura un maģistra grādu datorzinātnēs, informācijas tehnoloģijās, matemātikā vai statistikā. Ja vēlaties mainīt savas karjeras trajektoriju un pieņemt datu zinātnieka karjeru, jums ir nepieciešams neliels grāds kādā no šīm plūsmām.

Pamatzināšanām, kas nepieciešamas datu zinātnes lomām, ir jāsagatavo biznesa datu nodrošināšanai, apkopošanai, organizēšanai, apstrādei un modelēšanai.

Turklāt varat iegūt zināšanas par datu vizualizāciju, uz API balstītu datu apkopošanu un sagatavošanu. Lietišķās matemātikas un statistikas grāds palīdzēs jums veikt pētniecisku datu analīzi, ļaujot jums sekot un izveidot modeļus, izstrādāt testa modeļus īpašiem izaicinājumiem un daudz ko citu vairāk.

Visbeidzot, izveidojot modeļus uz AI balstītām prognozēm, ir noderīga papildu prasmju kopa ML un AI. Tādējādi bakalaura grādam datu zinātnē, datorzinātnēs vai datorinženierijā vajadzētu virzīt jūs uz datu zinātnieka karjeras ceļu.

2. Darba lomas un darba pienākumi

Kā datu analītiķim jūsu darba pienākumi un pienākumi mainīsies, sākot savu ceļojumu šajās jomās. Atkarībā no jūsu zināšanu līmeņa jūs varat pamanīt noteiktas izmaiņas, kas palīdzēs jums risināt sarežģītas situācijas jūsu darba amatā.

Datu analīze

Datu analīzē jūs galvenokārt analizēsit, vizualizēsit un iegūsit uzņēmumam specifiskus datus.

Kopumā datu analītikas lomām jums būs jāpilda tādi pienākumi kā:

• Datu integritātes tīrīšana, apstrāde, apstiprināšana un piemērs
• Veikt lielu datu kopu izpētes datu analīzi
• Ieviest ETL cauruļvadus un veikt datu ieguvi
• Veiciet statistisko analīzi, izmantojot loģistikas regresiju, KNN, izlases mežu un lēmumu kokus
• Veidojiet un pārvaldiet mašīnmācīšanās (ML) bibliotēkas, rakstot automatizācijas kodus
• Iegūstiet jaunus ieskatus, izmantojot ML rīkus un algoritmus
• Identificējiet datu modeļus, lai veiktu labi informētas, ar datiem pamatotas prognozes

Datu zinātne

Datu zinātne ietver ieskatu radīšanu un secinājumu izdarīšanu no kontekstuālajiem datiem uzņēmumā.

Daži papildu pienākumi var ietvert:

• Datu vākšana un interpretācija
• Atbilstošu modeļu identificēšana datu kopā
• Uzstājas Uz SQL balstīti datu vaicājumi un apakšvaicājumi
• Datu vaicāšana, izmantojot RDBMS rīkus, piemēram, SQL, Python, SAS un daudzus citus
• Iegūstiet tekošu informāciju par prognozēšanas, preskriptīvās, aprakstošās un diagnostiskās analīzes rīkiem
• Iemaņu apgūšana vizualizācijas rīkos, piemēram, Tableau, IBM Cognos Analytics un citos

3. Būtisku prasmju komplekti

Tā kā abas lomas ir specializētas, tām ir nepieciešamas īpašas prasmju kopas, lai jūs varētu izcelties kādā no jomām. Lai gūtu maksimālu labumu no jebkuras profesijas, jums ir jāuzlabo savas prasmes un jāizmanto visas iespējas.

Datu analīze

Analīzei ir nepieciešamas padziļinātas zināšanas par vidējo statistiku un problēmu risināšanas prasmes.

Turklāt vislabāk ir uzlabot sevi šādās jomās:

• MS Excel un SQL datu bāzes, lai sadalītu datus
• Biznesa informācijas rīki, lai apgūtu atskaites
• Apgūstiet tādus rīkus kā Python, R un SAS, lai pārvaldītu, manipulētu un strādātu ar datu kopām

Neskatoties uz to, ka loma ir orientēta uz IT, lai kļūtu par datu analītiķi, jums nav jābūt no inženierzinātņu pieredzes.

Tā vietā ir vērts apgūt statistiku, datu bāzu pārvaldību un datu modelēšanu, kā arī prognozējošo analīzi, lai apgūtu tirdzniecības viltības.

Datu zinātne

Datu zinātnē jums ir jābūt lietpratīgam matemātikā, progresīvā statistikā, paredzamajā modelēšanā, mašīnmācībā un programmēšanā šādās jomās:

• Lielo datu rīku pieredze Hadoop un Spark
• SQL zināšanas, NoSQL un PostgreSQL datubāzēm
• Zināšanas par datu vizualizācijas rīkiem un dažām valodām, piemēram, Scala un Python

Viens vai vairāki no šiem rīkiem ir būtiski, lai apgūtu datu analīzes un datu zinātnes lomas. Lai būtu vislabākais savā darbā, mēs iesakām apgūt pēc iespējas vairāk no tiem.

Datu analīze

• Datu vizualizācija: Splunk, QlikView, Power BI un Tableau
• ETL: Talend
• Lielo datu apstrāde: Spark, RapidMiner
• Datu analīze: Microsoft Excel, R un Python

Datu zinātne

• Lietišķā datu zinātne: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Lielo datu apstrāde: Apache Hadoop, Spark
• Datu vizualizācija: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy un Google Analytics
• Datu analīze: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab un SPSS
• Programmēšana: R, Julia un Python
• Programmēšanas bibliotēkas: TensorFlow uz Python balstītai datu modelēšanai

5. Karjeras iespējas

Neatkarīgi no tā, kuru jomu izvēlaties, ideja ir iegūt labu, labi apmaksātu darbu. Atkarībā no izvēlētās lomas attiecīgi mainīsies arī darba lomas.

Tālāk ir norādītas dažas populāras karjeras izvēles iespējas datu analītikas un datu zinātnes jomā.

Datu analīze

• Biznesa informācijas analītiķis
• Datu analītiķis
• Kvantitatīvs analītiķis
• Datu analīzes konsultants
• Operāciju analītiķis
• Mārketinga analītiķis
• Projektu menedžeris
• IT sistēmu analītiķis
• Transporta loģistikas speciālists

Datu zinātne

• Datu analītiķis
• Datu inženieri
• Datu bāzes administrators
• Mašīnmācības inženieris
• Datu zinātnieks
• Datu arhitekts
• Statistiķis
• Biznesa analītiķis
• Datu un analīzes pārvaldnieks

Datu zinātne vs. Datu analīze: galīgais spriedums

Kopumā datu zinātniekiem ir progresīvāks prasmju kopums. Rezultātā vidējais datu zinātnieks nopelna vairāk nekā vidējais datu analītiķis. Taču jūs vienmēr varat sākt savu karjeru kā datu analītiķis un pēc tam pievērsties datu zinātnei.

Ja jūs interesē uz datiem orientētas lomas, papildus datu analīzei un datu zinātnei ir pieejamas arī dažas citas jomas. Iesācējiem varat apskatīt datu arhitektūru un datu inženierijas pozīcijas. Tirgū ir pieejami daudzi kursi, kas var palīdzēt uzlabot savas prasmes šajās jomās.

8 datu inženiera un datu arhitekta sertifikāti, lai uzlabotu savas prasmes

Izmantojiet šos uz datiem vērstus sertifikātus, lai saglabātu savu spēles pieredzi.

Lasiet Tālāk

Par autoru