Pytanie Data Science vs Data Analytics i co wybrać między dwoma polami danych jest tak powszechnym pytaniem.
Dane to nowa waluta, tak mówią. W świecie opartym na danych, takim jak my teraz, większość organizacji, jeśli nie wszystkie, w dużym stopniu polega na danych, aby decydować o kluczowych sprawach, które mają wpływ na ich działalność.
Cały proces gromadzenia informacji, przetwarzania i analizowania ich w celu uzyskania cennych przetworzonych danych stwarza różne możliwości pracy dla osób posiadających odpowiednie umiejętności manipulacji danymi. W tym przypadku Data Science i Data Analytics to dwie główne profesje zawodowe zajmujące się przetwarzaniem i analizą danych.
Na czym dokładnie polega kariera w Data Science i Data Analytics? Czy mają na myśli to samo? Jak bardzo się różnią? Jakie wstępne umiejętności byłyby potrzebne do wykonywania jednego z tych zawodów jako kariery?
Odpowiadając na te pytania, ten artykuł pomoże Ci zdecydować, jaką ścieżkę wybrać w karierze między Data Analytics a Data Science. Wiem, że jesteś podekscytowany tak jak ja!
Przyjrzyjmy się głównym komponentom, które bierzesz pod uwagę, zanim zdecydujesz się na ścieżkę między nimi.
Te elementy obejmują:
- Opis stanowiska Data Science a opis stanowiska Data Analytics.
- Indywidualne obowiązki w zakresie analizy danych i nauki o danych.
- Umiejętności wymagane w Data Science a umiejętności wymagane w Data Analytics.
- Twoje zainteresowanie jest zgodne z tymi polami.
Spis treści:
Opis pracy
Nauka o danych
Specjaliści zajmujący się analizą danych pobierają dane z różnych źródeł w branży. Następnie wykorzystują informatykę, analitykę predykcyjną, statystyki i uczenie maszynowe, aby przeanalizować te ogromne zbiory danych. Pomaga im to zrozumieć wyniki biznesowe i ich strukturę funkcjonalną oraz znaleźć rozwiązania odpowiadające ich wymaganiom.
Naukowcy zajmujący się danymi odkrywają pytania, z których nie zdajesz sobie sprawy; wymagają odpowiedzi w pierwszej kolejności. Ma to na celu zidentyfikowanie potencjalnej platformy studiów lub, jeszcze lepiej, innowacji!
Analityka danych
Ta dziedzina obejmuje przetwarzanie i statystyczną analizę istniejących informacji w celu wydobycia użytecznych danych. Analitycy danych opracowują techniki gromadzenia, przetwarzania i organizowania danych w celu zrozumienia danych problemów.
Eksperci korzystają z narzędzi do analizy danych, takich jak; Python, R, Microsoft Excel i Tableau, aby osiągnąć swoje cele. Dodatkowo analizują dane pod kątem dokładności i jakości. Następnie analizują te dane, zanim opracują modele do raportowania danych i przedstawienia ich docelowym odbiorcom. Sposób prezentacji z wykorzystaniem modeli pozwala odbiorcom na szybkie zrozumienie prezentowanych danych i łatwe podejmowanie decyzji.
Zdefiniowane obowiązki
Obowiązki analityka danych
Analityk danych czyści, przetwarza i manipuluje surowymi pobranymi danymi. Używają kilku danychjanarzędzia ytics pozwalające uzyskać cenny wgląd w dane. Eksperci w dziedzinie nauki o danych projektują procesy modelowania danych, które opracowują algorytmy i modele predykcyjne do przeprowadzania niestandardowych analiz.
Ponadto nauka o danych obejmuje eksplorację danych i zbieranie dużych zestawów zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych zestawów danych z wielu istotnych źródeł. Jako naukowiec zajmujący się danymi będziesz odpowiedzialny za projektowanie i ocenę zaawansowanych modeli statystycznych w celu interpretacji tych danych. Co więcej, tworzenie przewidywalnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego, które działają na dużych ilościach danych, również należy do obowiązków analityka danych.
Przetworzone dane należy przeanalizować, a następnie przedstawić graficznie w kokpitach i raportach za pomocą wykresów i wykresów. Wizualna reprezentacja pomaga odpowiednim interesariuszom szybko zrozumieć trendy i wzorce danych przed podjęciem decyzji. Ten proces nazywa się wizualizacją danych. Data Scientists często współpracują z inżynierami danych i analitykami danych, gdy jest to konieczne, aby sformułować analizę wyników danych.
Obowiązki analityka danych
Obowiązki w dziedzinie analizy danych nie różnią się zbytnio od tych w nauce o danych.
Wykorzystują odpowiednie dane do przygotowania raportów, które przedstawiają dokładne wzorce i trendy. Analityk danych musi zrozumieć rolę i wymagania firmy, aby mógł usprawnić cały proces analizy danych. Wykorzystują również zautomatyzowane narzędzia do pobierania tych wymagań z pierwotnych i wtórnych źródeł danych.
Po zebraniu danych przetwarzają je, usuwając uszkodzone dane, debugując błędy kodu i wszelkie powiązane problemy.
Analitycy danych analizują również dane, aby ocenić ich jakość i znaczenie.
Ponadto opracowują i utrzymują bazy danych w celu reorganizacji danych w czytelnych formatach.
Analitycy danych używają narzędzi statystycznych do diagnozowania i przewidywania, identyfikując, analizując i interpretując wzorce i trendy w złożonych zestawach danych.
Specjaliści ci przypisują wartość liczbową do krytycznych funkcji biznesowych, aby ocenić i porównać wyniki biznesowe w czasie.
Podobnie jak analitycy danych, współpracują również z programistami, inżynierami i kierownikami zarządzającymi, aby nadal identyfikować możliwości doskonalenia procesów.
Przyjrzyjmy się teraz kluczowym umiejętnościom, jakich wymagają obie dziedziny.
Wymagane umiejętności
Nauka o danych
Ta dziedzina wymaga dobrej znajomości matematyki, zaawansowanych statystyk, modelowania predykcyjnego, uczenia maszynowego i oczywiście biegłości w umiejętnościach programowania, w tym:
- Znajomość pracy z narzędziami do wizualizacji danych, takimi jak między innymi Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js i QlikeView.
- Doświadczenie w językach programowania, takich jak R, Python i Scala.
- Powinieneś być biegły w korzystaniu z narzędzi Big Data Hadoop i Spark.
Analityka danych
Co równie ważne, analityk danych musi znać statystyki, bazy danych, modelowanie i analiza predykcyjna dobrze. Co więcej, pomogłoby Ci, gdybyś potrafił rozwiązywać problemy i miał takie umiejętności, jak:
- Excel oraz projektowanie i rozwijanie baz danych SQL w celu manipulowania danymi.
- Języki programowania takie jak Python i R do statystyki.
- Opanowanie matematyki do zbierania, mierzenia, organizowania i analizowania danych.
- Doświadczenie w korzystaniu z pakietów raportowania, takich jak programowanie, w tym frameworków JavaScript, XML lub ETL.
Wykształcenie
Poza wiedzą techniczną, dla analityka danych pomocny będzie tytuł licencjata w odpowiedniej dziedzinie umiejętności statystycznych i analitycznych lub informatyki. Możesz też ukończyć kurs certyfikacyjny z zakresu nauki o danych lub odpowiedni Bootcamp. Praca nad osobistymi projektami to dodatkowa zaleta, która pomoże Ci stać się na tyle biegłym, by pełnić funkcję zawodową.
Z drugiej strony naukowiec zajmujący się danymi wymaga, abyś miał wyższe stopnie naukowe lub magisterskie na kursach matematyki lub informatyki.
Zainteresowania
Czy lubisz pracować nad obliczeniami matematycznymi lub myśleniem systemowym? Ogólnie rzecz biorąc, lubisz tworzyć systemy wykorzystujące dane? Nauka o danych będzie Ci najbardziej odpowiadać. Dzieje się tak, ponieważ naukowcy zajmujący się danymi budują głównie systemy do analizy danych i wykorzystują umiejętności uczenia maszynowego do tworzenia predykcyjnych modeli analitycznych. Dodatkowo projektują również firmowy system gromadzenia danych i wykorzystują perspektywę obliczeniową do definiowania procesów.
W przeciwnym razie, jeśli lubisz pracować nad osiąganiem celów poprzez intensywną eksplorację danych i wymyślanie wzorców lub trendów na podstawie tych danych, analiza danych jest dla Ciebie idealnym wyborem.
Ranga zawodowa 🕵️♂️
W porównaniu z Data Analytics, Data Science ma wyższą rangę zawodową. Podobnie, jeśli chodzi o wynagrodzenie, analitycy danych zarabiają stosunkowo więcej niż analitycy danych. W USA ich średnie pensje wynoszą odpowiednio 110 000 i 65 300 dolarów. Lukratywne pole, prawda?😊
Jednak dla analityków danych dostępnych jest więcej wakatów niż dla analityków danych.
Więc co by to było dla Ciebie?
Po zapoznaniu się z różnicami w nauce danych i analizie danych jesteś teraz w lepszej sytuacji, aby zdecydować między nimi.
Prawdopodobnie będziesz chciał ponownie rozważyć swoje główne cele zawodowe, zainteresowania i, co ważniejsze, umiejętności.
Niezależnie od wybranej ścieżki, obie dziedziny są korzystne. Co więcej, nigdy nie popełnisz błędu, pracując z danymi, pomimo wyboru kariery.
Możesz dowiedzieć się więcej o dostępnych kursach analizy danych, jeśli zdecydujesz się na tę ścieżkę. Alternatywnie możesz chcieć poznać narzędzia Data Science, z których będziesz korzystać, jeśli zdecydujesz się na podejście Data Science.
Powodzenia!