Datu zinātne pret datu analīzi — kuru datu karjeras ceļu izvēlēties?

Jautājums par datu zinātni un datu analīzi un to, ko izvēlēties starp diviem datu laukiem, ir tik bieži uzdots jautājums.

Viņi saka, ka dati ir jaunā valūta. Tādā uz datiem balstītā pasaulē, kādā mēs atrodamies tagad, lielākā daļa organizāciju, ja ne visas, ļoti paļaujas uz datiem, lai izlemtu par būtiskiem jautājumiem, kas ietekmē to darbību.

Viss informācijas vākšanas, apstrādes un analīzes process, lai iegūtu vērtīgus apstrādātus datus, rada dažādas darba iespējas cilvēkiem ar atbilstošām datu apstrādes prasmēm. Šajā gadījumā datu zinātne un datu analīze ir divas galvenās profesijas, kas nodarbojas ar datu apstrādi un analīzi.

Ko īsti nozīmē datu zinātnes un datu analīzes karjera? Vai viņi domā vienu un to pašu? Cik viņi atšķiras? Kādas priekšprasmes būtu nepieciešamas, lai strādātu kādā no šīm profesijām?

Atbildot uz šiem jautājumiem, šis raksts palīdzēs jums izlemt, kādu ceļu izvēlēties karjerā starp Data Analytics un Data Science. Es zinu, ka jūs esat sajūsmā tāpat kā es!

Apskatīsim galvenos komponentus, kurus apsverat, pirms izlemjat par ceļu starp abiem.

Šīs sastāvdaļas ietver:

  • Datu zinātnes darba apraksts un datu analīzes darba apraksts.
  • Individuālie pienākumi datu analīzē un datu zinātnē.
  • Datu zinātnē nepieciešamās prasmes salīdzinājumā ar prasmēm, kas nepieciešamas datu analīzē.
  • Jūsu interese atbilst šiem laukiem.

Darba apraksts

Datu zinātne

Datu zinātnes profesionāļi iegūst datus no dažādiem nozares avotiem. Pēc tam tie ietver datorzinātnes, prognozējošo analīzi, statistiku un mašīnmācīšanos, lai analizētu šīs plašās datu kopas. Tas viņiem palīdz izprast uzņēmuma darbību un funkcionālo struktūru un atrast risinājumus savām prasībām.

  Kā lejupielādēt Hotstar videoklipus personālajam datoram

Datu zinātnieki atklāj jautājumus, kurus jūs neapzināties; viņiem vispirms ir vajadzīgas atbildes. Tā mērķis ir identificēt potenciālu studiju platformu vai, vēl labāk, inovāciju!

Datu analīze

Šis lauks ietver esošās informācijas apstrādi un statistisku analīzi, lai atklātu izmantojamus datus. Datu analītiķi izstrādā metodes datu vākšanai, apstrādei un organizēšanai, lai izprastu attiecīgās problēmas.

Eksperti izmanto tādus datu analīzes rīkus kā; Python, R, Microsoft Excel un Tableau, lai sasniegtu savus mērķus. Turklāt viņi rūpīgi pārbauda datu precizitāti un kvalitāti. Viņi tālāk analizē šos datus, pirms izstrādā modeļus datu ziņošanai un to prezentēšanai mērķauditorijai. Prezentācijas metode, izmantojot modeļus, ļauj auditorijai ātri saprast iesniegtos datus un ļauj viegli pieņemt lēmumus.

Noteikti pienākumi

Datu zinātnieka pienākumi

Datu zinātnieks attīra, apstrādā un manipulē ar neapstrādātiem ienestiem datiem. Viņi izmanto vairākus datu analytics rīkus, lai gūtu vērtīgu ieskatu no datiem. Datu zinātnes eksperti izstrādā datu modelēšanas procesus, kas izstrādā algoritmus un paredzamos modeļus, lai veiktu pielāgotu analīzi.

Turklāt datu zinātne ietver datu ieguvi un lielu gan strukturētu, gan nestrukturētu datu kopu kopu vākšanu no daudziem atbilstošiem avotiem. Kā datu zinātnieks jūs būsiet atbildīgs par progresīvu statistikas modeļu izstrādi un novērtēšanu šo datu interpretēšanai. Turklāt paredzamu modeļu un mašīnmācīšanās algoritmu izveide, kas darbojas ar lieliem datu apjomiem, ir arī daļa no datu zinātnieka pienākumiem.

Apstrādātie dati ir jāanalizē un pēc tam grafiski jāattēlo informācijas paneļos un pārskatos, izmantojot diagrammas un diagrammas. Vizuālais attēlojums palīdz attiecīgajām ieinteresētajām personām ātri izprast datu tendences un modeļus pirms lēmumu pieņemšanas. Šo procesu sauc par datu vizualizāciju. Datu zinātnieki bieži sadarbojas ar datu inženieriem un datu analītiķiem, kad vien nepieciešams, lai formulētu datu rezultātu analīzi.

Datu analītiķa pienākumi

Pienākumi datu analīzes jomā daudz neatšķiras no datu zinātnes.

Viņi izmanto attiecīgos datus, lai sagatavotu pārskatus, kas atspoguļo precīzus modeļus un tendences. Datu analītiķim ir jāsaprot uzņēmuma loma un prasības, lai viņš varētu racionalizēt visu datu analīzes procesu. Viņi izmanto arī automatizētus rīkus, lai iegūtu šīs prasības no primārajiem un sekundārajiem datu avotiem.

  Kā izdzēst savu personisko informāciju no vietnēm People-Finder

Pēc datu apkopošanas viņi tos apstrādā, atbrīvojoties no bojātiem datiem, atkļūdošanas koda kļūdām un citām saistītām problēmām.

Datu analītiķi arī analizē datus, lai novērtētu to kvalitāti un nozīmi.

Turklāt viņi izstrādā un uztur datu bāzes, lai pārkārtotu datus lasāmos formātos.

Datu analītiķi izmanto statistikas rīkus, lai diagnosticētu un veiktu prognozes, identificējot, analizējot un interpretējot modeļus un tendences sarežģītās datu kopās.

Šie profesionāļi piešķir kritiskām biznesa funkcijām skaitlisku vērtību, lai novērtētu un salīdzinātu uzņēmuma darbību laika gaitā.

Tāpat kā datu zinātnieki, viņi arī sadarbojas ar programmētājiem, inženieriem un vadības vadītājiem, lai turpinātu identificēt procesu uzlabošanas iespējas.

Tagad apskatīsim būtiskās prasmes, kas nepieciešamas abās jomās.

Nepieciešamas prasmes

Datu zinātne

Šajā jomā jums ir jābūt labi zināšanām par matemātiku, progresīvu statistiku, prognozējamo modelēšanu, mašīnmācību un, protams, jāpārzina programmēšanas prasmes, tostarp:

  • Pārzinot darbu ar datu vizualizācijas rīkiem, piemēram, Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js un QlikeView.
  • Pieredze tādās programmēšanas valodās kā R, Python un Scala.
  • Jums vajadzētu būt prasmēm izmantot lielo datu rīkus Hadoop un Spark.

Datu analīze

Tikpat svarīgi ir tas, ka datu analītiķim jāzina statistika, datu bāzes, modelēšana un paredzamā analīze labi. Turklāt tas palīdzētu, ja jūs būtu problēmu risinātājs un jums būtu tādas prasmes kā:

  • Excel un SQL datu bāzu izstrāde un izstrāde, lai manipulētu ar datiem.
  • Programmēšanas valodas, piemēram, Python un R statistikai.
  • Meistarība matemātikā, lai vāktu, izmērītu, organizētu un analizētu datus.
  • Zināšanas par tādu atskaišu pakotņu izmantošanu kā programmēšana, tostarp JavaScript, XML vai ETL ietvari.

Izglītības pamats

Papildus tehniskajām zināšanām datu analītiķim noderēs bakalaura grāds atbilstošā statistikas un analītisko prasmju jomā vai datorzinātnēs. Alternatīvi, pabeidziet datu zinātnes sertifikācijas kursu vai piemērotu Bootcamp. Darbs ar personīgiem projektiem ir papildu priekšrocība, kas palīdzēs jums kļūt pietiekami prasmīgam darba lomai.

  Kā integrēt LibreOffice ar Nextcloud

No otras puses, datu zinātnieks pieprasa, lai jums būtu augstākas pakāpes vai maģistra grāds matemātikas vai datorzinātņu kursos.

Intereses

Vai jums patīk strādāt ar matemātisko skaitļošanu vai sistēmu domāšanu? Vai jums vispār patīk izveidot sistēmas, kas patērē datus? Datu zinātne jums būtu vispiemērotākā. Tas ir tāpēc, ka datu zinātnieki galvenokārt veido sistēmas datu analīzei un izmanto mašīnmācīšanās prasmes, lai izveidotu prognozējošus analītiskos modeļus. Turklāt viņi arī izstrādā uzņēmuma datu vākšanas sistēmu un izmanto skaitļošanas perspektīvu, lai definētu procesus.

Pretējā gadījumā, ja jums patīk strādāt, lai sasniegtu mērķus, plaši izpētot datus un izdomājot modeļus vai tendences no šiem datiem, datu analīze ir ideāls risinājums.

Profesionāla pakāpe 🕵️‍♂️

Salīdzinot ar Data Analytics, Data Science ir augstāks profesionālais rangs. Tāpat arī algu ziņā datu zinātnieki nopelna salīdzinoši augstāk nekā datu analītiķi. ASV viņu vidējās algas ir attiecīgi 110 000 USD un 65 300 USD. Ienesīgs lauks, vai ne?😊

Tomēr datu analītiķiem ir vairāk brīvu vakanču nekā datu zinātniekiem.

Tāpēc, kas tas būtu priekš jums? 🤔

Izpētot datu zinātnes un datu analīzes atšķirības, jūs tagad varat labāk izlemt starp abiem.

Iespējams, vēlēsies pārskatīt savus galvenos karjeras mērķus, intereses un, kas vēl svarīgāk, prasmes.

Neatkarīgi no izvēlētā ceļa, abi lauki ir izdevīgi. Turklāt, strādājot ar datiem, jūs nekad nekļūdīsities, neskatoties uz karjeras izvēli.

Ja izvēlaties šo ceļu, varat izpētīt vairāk par pieejamajiem Datu analīzes kursiem. Varat arī uzzināt, kādus datu zinātnes rīkus izmantosit, ja izvēlēsities izmantot datu zinātnes ceļu.

Veiksmi!