Razlika između podataka o znanosti i analitike podataka
Znanost podataka je proučavanje odakle informacije dolaze, što predstavljaju i kako se mogu pretvoriti u vrijedan resurs. Znanost podataka odnosi se na otkrivanje podataka o nalazima kroz različit postupak, alate i tehnike koji su uključeni u prepoznavanje obrazaca iz neobrađenih podataka. Ovi neobrađeni podaci u osnovi su Veliki podaci u obliku strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka. Analiza podataka ili analiza podataka slična je znanosti o podacima, ali na koncentriraniji način. Svrha analitike podataka je stvaranje uvida u podatke povezivanjem obrazaca i trendova s organizacijskim ciljevima. Data Analytics koristi osnovne izraze upita kao što je SQL za izrezivanje i kockanje podataka.
Znanost podataka
"Data Science je kada se bavite velikim podacima, velikim količinama podataka".
- Data Science rudi velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka radi prepoznavanja obrazaca.
- Data Science uključuje kombinaciju programiranja, statističkih vještina, algoritama strojnog učenja.
- Data Science je umjetnost i znanost izvlačenja djelotvornog uvida iz sirovih podataka. Znanost podataka možemo definirati kao multidisciplinarni spoj zaključivanja podataka, razvoja algoritama i tehnologije radi rješavanja analitički složenih problema.
- Iskopavanje velikih količina strukturiranih i nestrukturiranih podataka radi prepoznavanja obrazaca može pomoći organizaciji da ponovno uloži troškove, poveća učinkovitost, prepoznaje nove tržišne mogućnosti i povećava konkurentsku prednost organizacije.
- Rad znanstvenika o podacima ovisi o zahtjevu, poslovnim potrebama, potrebama tržišta i istraživanju više poslova iz crnih podataka.
Analiza podataka
- Analiza podataka bavi se manje AI, strojnim učenjem i prediktivnim modeliranjem, a više gledanjem povijesnih podataka u kontekstu.
- Analitičari podataka nisu odgovorni za izgradnju statističkih modela ili upotrebu alata za strojno učenje.
- Usporedba podataka i organizacijskih hipoteza uobičajen je slučaj za analizu podataka, a praksa je usredotočena na poslovanje i strategiju.
- Analitičari podataka manje su vjerovatni na velike postavke podataka.
- Analitičari podataka raščlanjuju podatke koji su ili lokalizirani ili manji u podnožju.
Analitičari podataka imaju manje slobode u dosegu i praksi i prakticiraju više fokusiran pristup analizi podataka. Također su mnogo manje uključeni u kulturu rada s podacima.
Usporedba između Data Science vs Data Analytics (Infographics)
Ispod je top 14 usporedbi podataka Data Science i Data Analytics 
Ključne razlike između podataka o znanosti i analitike podataka
Oba Data Science vs Data Analytics popularni su izbor na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između Data Science-a i Data Analytics-a:
Podaci generirani iz različitih izvora poput financijskih zapisa, tekstualnih datoteka, multimedijskih oblika, senzora i instrumenata su Big Data. Jednostavni alati za poslovnu inteligenciju ne mogu obraditi ogroman broj i raznolikost podataka. Zbog toga su nam potrebni složeniji i napredniji analitički alati i algoritmi za obradu, analizu i izvlačenje smislenih uvida iz njih.
- Znanstvenici podataka u osnovi promatraju široke skupove podataka gdje se veza može, a možda i ne može jednostavno uspostaviti, dok Data Analytics promatra određeni skup podataka za daljnju komunikaciju.
- Područje nauke o podacima koristi matematiku, statistiku i discipline informatike, a uključuje tehnike poput strojnog učenja, analize klastera, vađenja podataka i vizualizacije, dok Data Analytics radi na strukturnom jeziku upita kao što je SQL / košnica radi postizanja konačnog rezultata.
- Uloga posla znanstvenika podataka jaka poslovna oštrina i vještine vizualizacije podataka pretvara uvid u poslovnu priču dok se ne očekuje da analitičar podataka posjeduje poslovnu oštrinu i napredne vještine vizualizacije podataka.
- Znanstvenik podataka istražuje i ispituje podatke iz više nepovezanih izvora dok podatkovni analitičar obično pregledava podatke iz jednog izvora poput CRM sustava ili baze podataka
- Analitičar podataka će riješiti pitanja koja pruža posao, a znanstvenik će formulirati pitanja čija rješenja vjerojatno mogu poslužiti
Vještine potrebne za prikupljanje podataka:
- Vještine programiranja
- Čišćenje prljavih podataka (nestrukturirani podaci)
- Mapa Smanjite razvoj posla
- Vještine strojnog učenja
- Analitičke vještine
- Uvid u kupca
- Snažne vještine vizualizacije podataka
- Priča Pričanje vještina pomoću vizualizacija
- EDA (Istraživačka analiza podataka)
- Prepoznajte trendove u podacima koristeći strojno učenje bez nadzora
- Napravite predviđanja na temelju trendova u podacima koristeći nadzirano strojno učenje
- Napisite kôd za pomoć u istraživanju i analizi podataka
- Navedite kod tehnologije / inženjeringa za implementaciju u proizvode
Vještine potrebne za analizu podataka:
- EDA (Istraživačka analiza podataka)
- Prikupljanje podataka iz primarnih ili sekundarnih izvora podataka i održavanje baza podataka
- Pohranjivanje i preuzimanje podataka, vještina i alata
- Čišćenje prljavih podataka (nestrukturirani podaci)
- Upravljanje skladištenjem podataka i ETL-om (Extract Transform Load)
- Razviti KPI-e za procjenu performansi
- Detaljna izloženost SQL-u i analitikama
- Razvijanje vizualnih prikaza podataka, korištenjem BI platformi
- Tumačenje podataka, analiza rezultata pomoću statističkih tehnika
- Razvoj i primjena analiza podataka, sustava prikupljanja podataka i drugih strategija koje optimiziraju statističku učinkovitost i kvalitetu
- Analitičari podataka trebali bi se upoznati s konceptima skladištenja podataka i koncepta poslovne inteligencije
- Jasno razumijevanje Hadoop klastera
- Savršeno s alatima i komponentama arhitekture podataka.
Tablica usporedbe podataka o znanosti i podataka
Raspravljam o glavnim artefaktima i razlikujem Data Science vs Data Analytics.
| Osnove usporedbe podataka Data Science i Data Analytics | Znanost podataka | Analiza podataka |
| Temeljni cilj | Postavljanje pravih poslovnih pitanja i pronalaženje rješenja | Analiza i rudarstvo poslovnih podataka |
| Kvant podataka | Široki skup podataka (veliki podaci) | Ograničeni skup podataka |
| Različiti zadatak | Čišćenje podataka, analiza priprema za stjecanje uvida | Upit podataka, združivanje radi pronalaska uzorka |
| definicija | Data Science je umjetnost i znanost izvlačenja djelotvornog uvida iz sirovih podataka | Analitičari podataka nisu odgovorni za izgradnju statističkih modela ili upotrebu alata za strojno učenje |
| Značajna ekspertiza | potreban | Nije potrebno |
| Netehnički | potreban | Nije potrebno |
| Usredotočenost | Unaprijed obrađeni podaci | Obrađeni podaci |
| Širina pojasa | Više slobode u opsegu i praksi | Manje slobode u opsegu i praksi |
| Svrha | Pronalaženje uvida iz sirovih podataka | Pronalaženje uvida iz obrađenih podataka |
| Vrste podataka | Strukturirani i nestrukturirani podaci | Strukturirani podaci |
| Prednosti | Znanstvenik podataka istražuje i ispituje podatke iz više isključenih izvora | analitičar podataka obično promatra podatke iz jednog izvora poput CRM-a |
| Umjetna inteligencija | Više se bavi umjetnom inteligencijom | Ima manje umjetne inteligencije |
| Strojno učenje | Više se bavi strojnim učenjem | Ponude su manje u strojnom učenju |
| Prediktivna analiza | Više se bavi prediktivnom analizom | Ponude su manje u prediktivnoj analizi |
Zaključak - Data Science vs Data Analytics
Naizgled nijanse razlike između znanosti o podacima i analitike podataka mogu zapravo imati velik utjecaj na tvrtku. Data Science nova je zanimljiva softverska tehnologija koja se koristi za primjenu kritičke analize, pruža mogućnost razvoja sofisticiranih modela, za ogromne skupove podataka i pokretanje poslovnih uvida. Znanost podataka krovni je naziv koji se koristi za opisivanje kako se znanstvena metoda može primijeniti na podatke u poslovnom okruženju. Znanost podataka također igra rastuću i vrlo važnu ulogu u razvoju umjetne inteligencije i strojnog učenja. Iako postoje razlike, i znanost o podacima i analitika podataka važni su dijelovi budućnosti rada i podataka. Analitičari podataka vode upute znanstvenika s podacima, kao bivši pokušaji odgovora na pitanja koja postavlja organizacija kao cjelina. Obje znanosti o podacima i analitika podataka trebale bi prigrliti tvrtke koje žele voditi put ka tehnološkim promjenama i uspješno razumjeti podatke zbog kojih njihove organizacije pokreću. Tvrtki su potrebni i podaci o znanosti i analitika podataka u svom projektu. Obje znanosti o podacima i analitika podataka dio su rasta tvrtke.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Science vs Data Analytics, njihovo značenje, uporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Data Science vs Strojno učenje
- 8 izvrsnih trendova u analizi podataka
- Big Data vs Data Science
- Vizualizacija podataka vs analitika podataka