Різниця між Data Science та Data Analytics
Наука даних - це дослідження, звідки походить інформація, що вона представляє і як її можна перетворити на цінний ресурс. Наука даних - це все, що стосується розкриття даних про висновки за допомогою іншого процесу, інструментів та методів, що використовуються для виявлення шаблонів із необроблених даних. Ці необроблені дані є в основному великими даними у вигляді структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних. Аналітика даних, або аналіз даних, аналогічна науці даних, але більш концентрованим чином. Мета аналітики даних - генерувати уявлення з даних шляхом з'єднання моделей і тенденцій з організаційними цілями. Data Analytics використовує основні вирази запитів, такі як SQL, для нарізки та кубиків даних.
Дані науки
«Data Science - це коли ви маєте справу з великими даними, великими обсягами даних».
- Data Science видобуває велику кількість структурованих і неструктурованих даних для виявлення закономірностей.
- Data Science включає поєднання програмування, статистичних навичок, алгоритмів машинного навчання.
- Data Science - це мистецтво та наука, що дозволяє дістати діючі уявлення з необроблених даних. Ми можемо визначити науку даних як мультидисциплінарну суміш висновку даних, розробку алгоритму та технології для вирішення аналітично складних завдань.
- Видобуток великої кількості структурованих та неструктурованих даних для виявлення шаблонів може допомогти організації впоратися з витратами, підвищити ефективність, визнати нові ринкові можливості та збільшити конкурентні переваги організації.
- Робота вченого залежить від потреби, потреб бізнесу, вимог ринку та вивчення більше бізнесу з чорних даних.
Аналітика даних
- Аналітика даних займається менше в галузі ІІ, машинного навчання та прогнозного моделювання, а більше - перегляду історичних даних у контексті.
- Аналітики даних не несуть відповідальності за створення статистичних моделей або розгортання інструментів машинного навчання.
- Порівняння активів даних з організаційними гіпотезами є поширеним випадком використання аналітики даних, і практика, як правило, орієнтується на бізнес та стратегію.
- Аналітики даних рідше розбираються в налаштуваннях великих даних.
- Аналітики даних містять дані, локалізовані або менші за розміром.
Аналітики даних мають меншу свободу в області застосування та практики та практикують більш цілеспрямований підхід до аналізу даних. Вони також значно менше залучені до культури роботи з даними.
Порівняння порівняння між Data Science та Data Analytics (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 14 порівнянь між Data Science та Data Analytics 
Основні відмінності між Data Science та Data Analytics
І Data Science vs Data Analytics - це популярний вибір на ринку; обговоримо деякі основні відмінності між Data Science та Data Analytics:
Дані, згенеровані з різних джерел, як-от фінансові журнали, текстові файли, мультимедійні форми, датчики та інструменти, - це великі дані. Прості інструменти Business Intelligence не здатні обробляти цей величезний обсяг та різноманітність даних. Ось чому нам потрібні більш складні та вдосконалені аналітичні інструменти та алгоритми для обробки, аналізу та виведення змістовної інформації з них.
- Науковці даних, по суті, розглядають широкі набори даних, де з'єднання може бути, а може бути і нелегким, тоді як Data Analytics розглядає певний набір даних для подальшої комунікації.
- У галузі науки про дані використовуються дисципліни математики, статистики та інформатики, і вони включають такі методи, як машинне навчання, аналіз кластерів, видобуток даних та візуалізація, в той час як Data Analytics працює на мові запитів структури, як SQL / Hive, щоб досягти остаточного результату.
- Роль роботи науковця даних сильною діловитістю та навичками візуалізації даних перетворює розуміння на ділову історію, тоді як, як очікується, аналітик даних не матиме ділової проникливості та передових навичок візуалізації даних.
- Даний вчений досліджує та вивчає дані з декількох відключених джерел, тоді як аналітик даних зазвичай переглядає дані з одного джерела, наприклад, системи CRM або бази даних
- Аналітик даних вирішить питання, які задає бізнес, тоді як науковець буде формулювати питання, рішення яких, ймовірно, принесуть користь бізнесу
Навички, необхідні, щоб стати науковцем даних:
- Навички програмування
- Очищення брудних даних (неструктурованих даних)
- Карта Скорочення розвитку робочих місць
- Навички машинного навчання
- Аналітичні навички
- Огляди клієнтів
- Сильні навички візуалізації даних
- Навички розповіді історії за допомогою візуалізації
- EDA (Дослідницький аналіз даних)
- Визначте тенденції в даних за допомогою непідконтрольного машинного навчання
- Робіть прогнози на основі тенденцій у використанні даних, використовуючи контрольоване машинне навчання
- Напишіть код для допомоги у вивченні та аналізі даних
- Надайте код технології / інженерії для впровадження у продукцію
Навички, необхідні, щоб стати аналітикою даних:
- EDA (Дослідницький аналіз даних)
- Придбання даних з первинних чи вторинних джерел даних та ведення баз даних
- Навички та інструменти для зберігання та отримання даних
- Очищення брудних даних (неструктурованих даних)
- Керування зберіганням даних та ETL (Extract Transform Load)
- Розробка KPI для оцінки ефективності
- Поглиблене опромінення SQL та аналітики
- Розробка візуальних уявлень даних за допомогою використання BI-платформ
- Інтерпретація даних, аналіз результатів за допомогою статистичних методик
- Розробка та впровадження аналізу даних, систем збору даних та інших стратегій, що оптимізують статистичну ефективність та якість
- Аналітики даних повинні мати ознайомлення з концепціями зберігання даних та бізнес-аналітики
- Чітке розуміння кластеру Hadoop
- Ідеально підходить для інструментів та компонентів архітектури даних.
Таблиця порівняння Science Science та Data Analytics
Я обговорюю основні артефакти та розрізняю Data Science проти Data Analytics.
| Основи порівняння між Data Science та Data Analytics | Дані науки | Аналітика даних |
| Основна мета | Задавати правильні питання бізнесу та знаходити рішення | Аналіз та видобуток бізнес-даних |
| Кількість даних | Широкий набір даних (великі дані) | Обмежений набір даних |
| Різне завдання | Очищення даних, підготовка аналізу для отримання розуміння | Запит даних, агрегація для пошуку шаблону |
| Визначення | Data Science - це мистецтво та наука, що дозволяє дістати діючі уявлення з необроблених даних | Аналітики даних не несуть відповідальності за створення статистичних моделей або розгортання інструментів машинного навчання |
| Суттєві експертизи | Потрібні | Не обов `язково |
| Нетехнічні | Потрібні | Не потрібно |
| Фокус | Попередньо оброблені дані | Оброблені дані |
| Пропускна здатність | Більше свободи в обсязі та практиці | Менше свободи в обсязі та практиці |
| Призначення | Пошук даних із сировинних даних | Пошук інформації з оброблених даних |
| Типи даних | Структуровані та неструктуровані дані | Структуровані дані |
| Переваги | Даний вчений досліджує та вивчає дані з декількох відключених джерел | Аналітики даних зазвичай розглядають дані з одного джерела, як CRM |
| Штучний інтелект | Більше займається штучним інтелектом | Робить менше штучного інтелекту |
| Машинне навчання | Детальніше займається машинним навчанням | Пропозиції менше в машинному навчанні |
| Прогностичний аналіз | Проблемні питання в прогнозному аналізі | Пропозиції менше прогнозує |
Висновок - Data Science vs Data Analytics
Начебто нюансові відмінності між наукою про дані та аналітикою даних насправді можуть мати великий вплив на компанію. Data Science - це нова цікава технологія програмного забезпечення, яка використовується для застосування критичного аналізу, надає можливість розробляти складні моделі, для масових наборів даних та керувати діловими відомостями. Наука даних - це парасольовий термін, який використовується для опису того, як науковий метод може бути застосований до даних у бізнес-середовищі. Наука даних також відіграє зростаючу і дуже важливу роль у розвитку штучного інтелекту та машинного навчання. Незважаючи на те, що існують відмінності, і наука про дані, і аналітика даних є важливою частиною майбутнього роботи та даних. Аналітики даних направляють науковців даних, як колишні спроби відповісти на питання, поставлені організацією в цілому. І наука даних, і аналізація даних повинні підтримуватися компаніями, які хочуть вести шлях до технологічних змін і успішно розуміти дані, завдяки яким їх організації працюють. Компанії потрібні як наукові дані, так і аналітика даних у своєму проекті. Обидві наукові дані проти аналітики даних є частиною зростання компанії.
Рекомендована стаття
Це був посібник із даних Data Science vs Data Analytics, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 чудових тенденцій аналізу даних
- Big Data vs Data Science
- Візуалізація даних проти аналітики даних