Razlika med Data Science in Data Analytics
Podatkovna znanost je študija, od kod prihaja informacija, kaj predstavlja in kako se lahko spremeni v dragocen vir. Znanost podatkov temelji na odkrivanju podatkov o ugotovitvah z drugačnim postopkom, orodji in tehnikami za prepoznavanje vzorcev iz surovih podatkov. Ti surovi podatki so v bistvu Big Data v obliki strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Podatkovna analiza ali analiza podatkov je podobna znanosti o podatkih, vendar bolj koncentrirano. Namen analitike podatkov je ustvariti vpogled iz podatkov s povezovanjem vzorcev in trendov z organizacijskimi cilji. Podatkovna analitika uporablja osnovne poizvedbene izraze, kot je SQL, za rezanje in nabiranje podatkov.
Data Science
"Data Science je, ko imate opravka z velikimi podatki, velike količine podatkov".
- Data Science rudi velike količine strukturiranih in nestrukturiranih podatkov za prepoznavanje vzorcev.
- Data Science vključuje kombinacijo programiranja, statističnih veščin, algoritmov strojnega učenja.
- Data Science je umetnost in znanost pridobivanja uporabnega vpogleda iz surovih podatkov. Znanost podatkov lahko opredelimo kot multidisciplinarno mešanico sklepanja podatkov, razvoja algoritmov in tehnologije za reševanje analitično zapletenih problemov.
- Pridobivanje velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov za prepoznavanje vzorcev lahko pomaga organizaciji, da ponovno pridobi stroške, poveča učinkovitost, prepozna nove tržne priložnosti in poveča konkurenčno prednost organizacije.
- Delo znanstvenika, ki temelji na podatkih, je odvisno od potrebe, poslovnih potreb, potreb trga in od črnih podatkov raziskovanje več poslov.
Analiza podatkov
- Analiza podatkov se ukvarja manj z AI, strojnim učenjem in napovednim modeliranjem ter več z ogledom zgodovinskih podatkov v kontekstu.
- Analitiki podatkov niso običajno odgovorni za gradnjo statističnih modelov ali uvajanje orodij za strojno učenje.
- Primerjava podatkovnih virov z organizacijskimi hipotezami je običajna uporaba podatkovne analitike in praksa je ponavadi osredotočena na poslovanje in strategijo.
- Analitiki podatkov imajo manj verjetno, da bodo znani v velikih nastavitvah podatkov.
- Podatkovni analitiki razporejajo podatke, ki so bodisi lokalizirani bodisi manjši po odtisu.
Analitiki podatkov imajo manj svobode v obsegu in praksi ter prakticirajo bolj osredotočen pristop k analizi podatkov. Prav tako so veliko manj vključeni v kulturo dela s podatki.
Primerjava med storitvami Data Science in Data Analytics (Infographics)
Spodaj je zgornjih 14 primerjav med Data Science in Data Analytics 
Ključne razlike med Data Science in Data Analytics
Obe Data Science vs Data Analytics sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med Data Science in Data Analytics:
Podatki, pridobljeni iz različnih virov, kot so finančni dnevniki, besedilne datoteke, večpredstavnostni obrazci, senzorji in instrumenti, so veliki podatki. Preprosta orodja Business Intelligence ne morejo obdelati tako velike količine in raznolikosti podatkov. Zato potrebujemo bolj zapletena in napredna analitična orodja in algoritme za obdelavo, analizo in črpanje pomembnih spoznanj.
- Znanstveniki podatkov v bistvu gledajo na široke naloge podatkov, pri katerih je povezave mogoče ali ne enostavno enostavno, medtem ko Data Analytics prouči določen nabor podatkov, s katerimi lahko še naprej komunicira.
- Podatkovno področje uporablja matematiko, statistiko in računalniške vede ter vključuje tehnike, kot so strojno učenje, analiza grozdov, rudarjenje podatkov in vizualizacija, medtem ko Data Analytics deluje na strukturnem poizvedovalnem jeziku, kot je SQL / Hive, da doseže končni izid.
- Vloga službe znanstvenika, ki temelji na podatkih, je močna poslovna pronicavost in veščine vizualizacije podatkov za pretvorbo vpogleda v poslovno zgodbo, medtem ko se ne pričakuje, da bo imel podatkovni analitik poslovne izkušnje in napredne veščine vizualizacije podatkov.
- Znanstvenik podatkov raziskuje in preučuje podatke iz več odklopljenih virov, medtem ko podatkovni analitik običajno pogleda podatke iz enega vira, kot je sistem CRM ali baza podatkov
- Analizator podatkov bo rešil vprašanja podjetja, medtem ko bo podatkovni znanstvenik oblikoval vprašanja, katerih rešitve bodo verjetno koristile podjetju
Spretnosti, potrebne za pridobitev podatkovnega znanstvenika:
- Spretnosti programiranja
- Čiščenje umazanih podatkov (nestrukturirani podatki)
- Zemljevid Zmanjšajte razvoj delovnih mest
- Veščine strojnega učenja
- Analitične spretnosti
- Vpogled strank
- Močne veščine vizualizacije podatkov
- Zgodba Pripovedovanje spretnosti z uporabo vizualizacij
- EDA (raziskovalna analiza podatkov)
- Prepoznajte trende v podatkih z uporabo nenadzorovanega strojnega učenja
- S pomočjo nadzorovanega strojnega učenja oblikujte napovedi na podlagi trendov v podatkih
- Napišite kodo za pomoč pri raziskovanju in analizi podatkov
- Navedite kodo tehnologiji / inženiringu, ki jo želite implementirati v izdelke
Spretnosti, potrebne za analitiko podatkov:
- EDA (raziskovalna analiza podatkov)
- Pridobitev podatkov iz primarnih ali sekundarnih virov in vzdrževanje baz podatkov
- Shranjevanje in pridobivanje podatkov in veščin in orodij
- Čiščenje umazanih podatkov (nestrukturirani podatki)
- Upravljanje skladiščenja podatkov in ETL (Extract Transform Load)
- Razvoj KPI za oceno uspešnosti
- Poglobljena izpostavljenost SQL in analitiki
- Razviti vizualno predstavitev podatkov z uporabo BI platform
- Interpretacija podatkov, analiza rezultatov s pomočjo statističnih tehnik
- Razvoj in izvajanje analiz podatkov, sistemov za zbiranje podatkov in drugih strategij, ki optimizirajo statistično učinkovitost in kakovost
- Analitiki podatkov bi morali biti seznanjeni s koncepti skladiščenja podatkov in konceptov poslovne inteligence
- Dobro razumevanje Hadoop grozda
- Popolno z orodji in komponentami podatkovne arhitekture.
Primerjalna tabela Data Science vs Data Analytics
Razpravljam o glavnih artefaktih in ločim med Data Science in Data Analytics.
| Osnove primerjave med Data Science in Data Analytics | Data Science | Analiza podatkov |
| Temeljni cilj | Zastavljanje pravih poslovnih vprašanj in iskanje rešitev | Analiza in rudarjenje poslovnih podatkov |
| Kvantnost podatkov | Širok nabor podatkov (veliki podatki) | Omejen nabor podatkov |
| Različna naloga | Čiščenje podatkov, analiza priprav za pridobitev vpogleda | Poizvedba podatkov, združevanje za iskanje vzorca |
| Opredelitev | Data Science je umetnost in znanost pridobivanja uporabnega vpogleda iz surovih podatkov | Analitiki podatkov niso običajno odgovorni za gradnjo statističnih modelov ali uvajanje orodij za strojno učenje |
| Vsebinsko strokovno znanje | Potrebno | Ni potrebno |
| Netehnično | Potrebno | Ni potrebno |
| Osredotočite se | Predhodno obdelani podatki | Obdelani podatki |
| Pasovna širina | Več svobode v obsegu in praksi | Manj svobode v obsegu in praksi |
| Namen | Iskanje vpogledov iz neobdelanih podatkov | Iskanje vpogleda v obdelanih podatkih |
| Vrste podatkov | Strukturirani in nestrukturirani podatki | Strukturirani podatki |
| Prednosti | Data scientist raziskuje in preučuje podatke iz več odklopljenih virov | Podatkovni analitik običajno gleda na podatke iz enega samega vira, kot je CRM |
| Umetna inteligenca | Bolj se ukvarja z umetno inteligenco | Ukvarja se z manj umetne inteligence |
| Strojno učenje | Več se ukvarja s strojnim učenjem | Dela manj v strojnem učenju |
| Napovedna analiza | Več se ukvarja s prediktivno analizo | Dela manj v napovedni analizi |
Zaključek - Data Science vs Data Analytics
Na videz niansirane razlike med podatkovnimi znanostmi in analitiko podatkov lahko dejansko močno vplivajo na podjetje. Data Science je nova zanimiva programska tehnologija, ki se uporablja za uporabo kritične analize, zagotavlja možnost razvoja sofisticiranih modelov, za množične nabore podatkov in poganja poslovne vpoglede. Podatkovna znanost je krovni izraz, ki se uporablja za opisovanje, kako lahko znanstveno metodo uporabimo za podatke v poslovnem okolju. Podatkovna znanost igra tudi vse večjo in zelo pomembno vlogo pri razvoju umetne inteligence in strojnega učenja. Čeprav razlike obstajajo, sta tako podatkovna analiza kot analitika podatkov pomembna dela prihodnosti dela in podatkov. Analitiki podatkov vodijo smer znanstvenikov, saj so poskusi odgovarjati na vprašanja organizacije kot celote. Podjetje, ki želi voditi na poti do tehnoloških sprememb in uspešno razumeti podatke, ki vodijo do njihovih organizacij, naj bi objemale obe znanosti o znanosti in analitiko podatkov. Podjetje v svojem projektu potrebuje tako znanost podatkov kot analitiko podatkov. Obe podatki v primerjavi z analitiko podatkov sta del rasti podjetja.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Science vs Data Analytics, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in zaključek. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Data Science vs Strojno učenje
- 8 odličnih trendov analize podatkov
- Big Data vs Data Science
- Vizualizacija podatkov v primerjavi z analitiko podatkov