Forskjell mellom Data Science og Data Analytics
Datavitenskap er studiet av hvor informasjon kommer fra, hva den representerer og hvordan den kan gjøres om til en verdifull ressurs. Datavitenskap handler om å avdekke funndata gjennom en annen prosess, verktøy og teknikker som er involvert for å identifisere mønstre fra rå data. Disse rå dataene er i utgangspunktet Big Data i form av strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. Data Analytics, eller dataanalyse, ligner data science, men på en mer konsentrert måte. Hensikten med dataanalyse er å generere innsikt fra data ved å koble mønstre og trender med organisatoriske mål. Data Analytics bruker grunnleggende søkeuttrykk som SQL for å skive og terningdata.
Datavitenskap
"Data Science er når du har med Big Data å gjøre, store mengder data".
- Data Science utvinner store mengder strukturerte og ustrukturerte data for å identifisere mønstre.
- Data Science inkluderer en kombinasjon av programmering, statistiske ferdigheter, maskinlæringsalgoritmer.
- Data Science er kunsten og vitenskapen om å hente ut handlingsbar innsikt fra rå data. Vi kan definere datavitenskap som en flerfaglig blanding av datareferanse, algoritmeutvikling og teknologi for å løse analytisk sammensatte problemer.
- Å utvide store mengder strukturerte og ustrukturerte data for å identifisere mønstre, kan hjelpe en organisasjon med å tøffe kostnader, øke effektiviteten, anerkjenne nye markedsmuligheter og øke organisasjonens konkurransefortrinn.
- Dataforskerarbeid avhenger av et krav, forretningsbehov, markedskrav og utforske mer virksomhet ut fra svarte data.
Data Analytics
- Dataanalyse handler mindre om AI, maskinlæring og prediktiv modellering, og mer med å se historiske data i sammenheng.
- Dataanalytikere er ikke ofte ansvarlige for å bygge statistiske modeller eller distribuere maskinverktøy.
- Å sammenligne dataeiendommer mot organisasjonshypoteser er et vanlig brukstilfelle av dataanalyse, og praksisen har en tendens til å være fokusert på virksomhet og strategi.
- Dataanalytikere er mindre sannsynlig å være kjent med big data-innstillinger.
- Dataanalytikere krangler data som enten er lokaliserte eller mindre når det gjelder fotavtrykk.
Dataanalytikere har mindre frihet i omfang og praksis og praktiserer en mer fokusert tilnærming til analyse av data. De er også mye mindre involvert i kulturen i dataarbeid.
Sammenligning fra Head to Head mellom Data Science vs Data Analytics (Infographics)
Nedenfor er topp 14-sammenligningen mellom Data Science vs Data Analytics 
Viktige forskjeller mellom Data Science vs Data Analytics
Både Data Science vs Data Analytics er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom Data Science vs Data Analytics:
Data generert fra forskjellige kilder som økonomiske logger, tekstfiler, multimediaformer, sensorer og instrumenter er Big Data. Enkle verktøy for Business Intelligence er ikke i stand til å behandle dette enorme volumet og mangfoldigheten av data. Dette er grunnen til at vi trenger mer komplekse og avanserte analyseverktøy og algoritmer for å behandle, analysere og trekke meningsfull innsikt ut av det.
- Dataforskere ser i hovedsak på brede datasett der en tilkobling muligvis ikke kan opprettes mens Data Analytics ser på et bestemt sett med data for å kommunisere videre.
- Data science-feltet bruker matematikk, statistikk og datavitenskapelige disipliner, og inneholder teknikker som maskinlæring, klyngeanalyse, data mining, og visualisering, mens Data Analytics jobber med strukturen spørrespråk som SQL / Hive for å drive den endelige utdataen.
- Jobbrollen til en dataforsker har sterk forretningsferdighet og datavisualiseringsevner for å konvertere innsikten i en forretningshistorie, mens en dataanalytiker ikke forventes å ha forretningsferdighet og avanserte datavisualiseringsevner.
- Dataforsker utforsker og undersøker data fra flere frakoblede kilder, mens en dataanalytiker vanligvis ser på data fra en enkelt kilde som CRM-systemet eller en database
- En dataanalytiker vil løse spørsmålene som er gitt av virksomheten, mens en dataforsker vil formulere spørsmål hvis løsninger sannsynligvis vil være til nytte for virksomheten
Ferdigheter som trengs for å bli dataforsker:
- Programmeringsferdigheter
- Rengjøring av skitne data (ustrukturerte data)
- Kart Reduser jobbutvikling
- Maskinens læringsevner
- Analytiske ferdigheter
- Kundens innsikt
- Sterke datavisualiseringsevner
- Fortellerstyrkeferdigheter ved hjelp av visualiseringer
- EDA (Exploratory data analysis)
- Identifiser trender i data ved bruk av ukontrollert maskinlæring
- Gjør prediksjoner basert på trender i dataene ved å bruke veiledet maskinlæring
- Skriv kode for å hjelpe deg med utforskning og analyse av data
- Gi kode / teknologi til implementering i produkter
Ferdigheter som trengs for å bli en Data Analytics:
- EDA (Exploratory data analysis)
- Innhenting av data fra primære eller sekundære datakilder og vedlikehold av databaser
- Datalagring og henting av ferdigheter og verktøy
- Rengjøring av skitne data (ustrukturerte data)
- Administrer datavarehus og ETL (Extract Transform Load)
- Utvikle KPI-er for å vurdere ytelse
- Dyp eksponering for SQL og analytics
- Utvikle visuelle representasjoner av dataene gjennom bruk av BI-plattformer
- Tolke data, analysere resultater ved bruk av statistiske teknikker
- Utvikle og implementere dataanalyser, datainnsamlingssystemer og andre strategier som optimaliserer statistisk effektivitet og kvalitet
- Dataanalytikere skal ha fortrolighet med datavarehus og business intelligence-konsepter
- Sterk forståelse av Hadoop Cluster
- Perfekt med verktøyene og komponentene i dataarkitekturen.
Data Science vs Data Analytics sammenligningstabell
Jeg diskuterer store artefakter og skiller mellom Data Science vs Data Analytics.
| Grunnlaget for sammenligning mellom datavitenskap og dataanalyse | Datavitenskap | Data Analytics |
| Grunnleggende mål | Stille riktige forretningsspørsmål og finne løsninger | Analyse og gruvedrift av forretningsdata |
| Kvantitet av data | Et bredt sett med data (Big Data) | Begrenset sett med data |
| Ulike oppgave | Rengjøring av data, forberedelsesanalyse for å få innsikt | Datasøk, aggregering for å finne et mønster |
| Definisjon | Data Science er kunsten og vitenskapen om å hente ut handlingsbar innsikt fra rå data | Dataanalytikere er ikke ofte ansvarlige for å bygge statistiske modeller eller distribuere maskinverktøy |
| Betydelig kompetanse | Behov for | Ikke nødvendig |
| Ikke-teknisk | Behov for | Ikke nødvendig |
| Fokus | Forbehandlet data | Behandlet data |
| båndbredde | Mer frihet i omfang og praksis | Mindre frihet i omfang og praksis |
| Hensikt | Finne innsikt fra Raw Data | Finne innsikt fra behandlede data |
| Datatyper | Strukturerte og ustrukturerte data | Strukturerte data |
| fordeler | Dataforsker utforsker og undersøker data fra flere frakoblede kilder | dataanalytiker ser vanligvis på data fra en enkelt kilde som CRM |
| Kunstig intelligens | Tilbyr mer innen kunstig intelligens | Avtaler mindre med kunstig intelligens |
| Maskinlæring | Avtaler mer i maskinlæring | Avtaler mindre i maskinlæring |
| Prediksiv analyse | Tilbyr mer i prediktiv analyse | Tilbyr mindre i prediktiv analyse |
Konklusjon - Data Science vs Data Analytics
De tilsynelatende nyanserte forskjellene mellom data science og data analytics kan faktisk ha stor innvirkning på et selskap. Data Science er en ny interessant programvareteknologi, som brukes til å anvende kritisk analyse, gir muligheten til å utvikle sofistikerte modeller, for massive datasett og drive forretningsinnsikten. Datavitenskap er et paraplybegrep som brukes for å beskrive hvordan den vitenskapelige metoden kan brukes på data i en virksomhetsmiljø. Datavitenskap spiller også en voksende og veldig viktig rolle i utviklingen av kunstig intelligens og maskinlæring. Selv om forskjellene eksisterer, er både datavitenskap og dataanalyse viktige deler av fremtiden for arbeid og data. Dataanalytikere tar retning fra dataforskere, da de tidligere forsøker å svare på spørsmål stilt av organisasjonen som helhet. Både datavitenskap og dataanalyse bør omfavnes av selskaper som ønsker å lede veien til teknologisk endring og med suksess være å forstå dataene som gjør at organisasjonene deres kjører. Et selskap trenger både datavitenskap og dataanalyse i prosjektet sitt. Begge data science vs data analytics er en del av selskapets vekst.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Science vs Data Analytics, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 utmerkede dataanalysetrender
- Big Data vs Data Science
- Datavisualisering vs dataanalyse