Analiza datelor vs. Știința datelor: 5 lucruri de luat în considerare

În lumea datelor mari, veți întâlni adesea două discipline: știința datelor și analiza datelor. Ambele necesită competențe și seturi de abilități diferite (dar care se suprapun în anumite domenii).

Cu toate acestea, ambele domenii de studiu sunt extrem de profitabile și oferă oportunități bune celor interesați să meargă mai departe.

Dacă doriți să luați unele decizii importante în carieră, dar nu sunteți sigur ce opțiune să alegeți, citiți mai departe despre punctele de top ale diferențierii.

1. Trecut educational

Domeniile analizei datelor și științei datelor sunt îmbogățitoare și specializate. Aceasta înseamnă că, dacă intri în oricare dintre cele două profesii, trebuie să fii bine pregătit pentru a face față provocărilor educaționale care ți-ar putea apărea.

Analiza datelor

Este necesară o diplomă de licență de bază pentru a începe o carieră ca analist de date. Pentru a începe această carieră, trebuie să optați pentru un program de licență care vă va oferi un înțelegere de lucru a SQL și dezvoltarea de interogări pentru RDBMS și operațiuni cu schema de structură de date.

De asemenea, veți avea nevoie de cunoștințe de programare statistică folosind R sau Python. În plus, cunoștințele despre învățarea automată (ML), inteligența artificială (AI), dezvoltarea de algoritmi personalizați, gestionarea datelor despre colectarea și stocarea informațiilor sunt avantaje suplimentare.

Pe scurt, aveți nevoie de o diplomă de licență în IT, informatică, matematică sau statistică pentru a vă începe cariera în analiza datelor.

Știința datelor

Cel mai sigur pariu al unui aspirant în știință de date este să caute o diplomă de licență și master în Informatică, Tehnologia Informației, matematică sau statistică. Dacă doriți să vă schimbați traiectoria de carieră și să adoptați o carieră de cercetător al datelor, aveți nevoie de o diplomă minoră în oricare dintre aceste fluxuri.

Cunoștințele de bază necesare pentru rolurile de știință a datelor ar trebui să vă pregătească pentru furnizarea, colectarea, organizarea, procesarea și modelarea datelor de afaceri.

În plus, puteți obține experiență în vizualizarea datelor, colectarea și pregătirea datelor bazate pe API. O diplomă în matematică aplicată și statistică vă va ajuta în continuare cu analiza exploratorie a datelor, permițându-vă să urmați și să stabiliți modele, să creați modele de testare pentru provocări personalizate și multe altele Mai Mult.

În cele din urmă, un set suplimentar de abilități în ML și AI este la îndemână atunci când se stabilesc modele pentru predicții bazate pe AI. Astfel, o diplomă de licență în știința datelor, informatică sau inginerie informatică ar trebui să te pună pe calea carierei unui om de știință a datelor.

2. Roluri și responsabilități de muncă

În calitate de analist de date, rolurile și responsabilitățile dvs. de muncă vor varia pe măsură ce vă începeți călătoria în aceste domenii. În funcție de nivelul tău de expertiză, s-ar putea să observi anumite schimbări care te vor ajuta să faci față situațiilor dificile în rolul tău.

Analiza datelor

În analiza datelor, în primul rând veți analiza, vizualiza și extrage datele specifice afacerii.

În general, rolurile de analiză a datelor vor avea nevoie să vă ocupați de responsabilități precum:

• Curățarea, procesarea, validarea și exemplificarea integrității datelor
• Efectuați o analiză exploratorie a datelor pentru seturi mari de date
• Implementarea conductelor ETL și să efectueze extragerea datelor
• Efectuați analize statistice folosind regresia logistică, KNN, Random Forest și Decision Trees
• Creați și gestionați biblioteci de învățare automată (ML) în timp ce scrieți coduri de automatizare
• Obțineți informații noi cu instrumente și algoritmi ML
• Identificați modele de date pentru a face predicții bine informate bazate pe date

Știința datelor

Știința datelor include obținerea de perspective și extragerea de inferențe din datele contextuale din cadrul afacerii.

Unele responsabilități suplimentare ar putea include:

• Colectarea și interpretarea datelor
• Identificarea modelelor relevante într-un set de date
• Performant Interogări și subinterogări de date bazate pe SQL
• Interogarea datelor folosind instrumente RDBMS precum SQL, Python, SAS și multe altele
• Dobândirea fluenței în instrumente pentru analiză predictivă, prescriptivă, descriptivă și de diagnosticare
• Dobândirea de abilități în instrumente de vizualizare, cum ar fi Tableau, IBM Cognos Analytics și altele

3. Seturi de abilități esențiale

Deoarece ambele roluri sunt specializate, ele necesită seturi de abilități specifice înainte de a putea excela în oricare dintre domenii. Pentru a profita la maximum de oricare dintre profesii, trebuie să vă avansați seturile de abilități și să profitați la maximum de ceea ce puteți.

Analiza datelor

Analytics necesită cunoștințe avansate de statistici intermediare cu abilități de rezolvare a problemelor.

În plus, este mai bine dacă vă puteți îmbunătăți abilitățile în următoarele:

• Baze de date MS Excel și SQL pentru a tăia și a tăia date
• Instrumente de business intelligence pentru a stăpâni raportarea
• Aflați instrumente precum Python, R și SAS pentru a gestiona, manipula și lucra cu seturi de date

În ciuda faptului că este un rol orientat spre IT, pentru a deveni analist de date nu trebuie să proveniți dintr-un mediu de inginerie.

În schimb, merită să înveți statistici, gestionarea bazelor de date și modelarea datelor, împreună cu analiza predictivă, pentru a stăpâni trucurile meseriei.

Știința datelor

În știința datelor, trebuie să fiți priceput în matematică, statistică avansată, modelare predictivă, învățare automată și programare în următoarele domenii:

• Expertiză în instrumentele Big Data în Hadoop și Spark
• Expertiza in SQL, NoSQL și PostgreSQL baze de date
• Cunoașterea instrumentelor de vizualizare a datelor și a câteva limbaje precum Scala și Python

Unul sau mai multe dintre aceste instrumente sunt esențiale pentru a stăpâni rolurile de analiză și știință a datelor. Pentru a fi cel mai bun în ceea ce faci, te sfătuim să înveți cât mai multe dintre acestea.

Analiza datelor

• Vizualizarea datelor: Splunk, QlikView, Power BI și Tableau
• ETL: Talend
• Procesarea datelor mari: Spark, RapidMiner
• Analiza datelor: Microsoft Excel, R și Python

Știința datelor

• Știința aplicată a datelor: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Procesarea datelor mari: Apache Hadoop, Spark
• Vizualizarea datelor: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy și Google Analytics
• Analiza datelor: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab și SPSS
• Programare: R, Julia și Python
• Biblioteci de programare: TensorFlow pentru modelarea datelor bazată pe Python

5. Oportunități de carieră

Indiferent de domeniul pe care îl alegeți, ideea este să obțineți un loc de muncă bun, bine plătit. În funcție de rolul pe care îl alegeți, și rolurile postului se vor schimba în consecință.

Iată câteva opțiuni de carieră populare pe care să le așteptăm cu nerăbdare în analiza datelor și știința datelor.

Analiza datelor

• Analist Business Intelligence
• Analist de date
• Analist cantitativ
• Consultant în analiza datelor
• Analist de operațiuni
• Analist de marketing
• Manager de proiect
• Analist Sisteme IT
• Specialist logistica transporturilor

Știința datelor

• Analist de date
• Ingineri de date
• Administratorul bazei de date
• Inginer în învățare automată
• Data Scientist
• Arhitectul de date
• Statistician
• Analist de afaceri
• Manager de date și analize

Știința datelor vs. Analiza datelor: Verdictul final

Una peste alta, oamenii de știință de date au un set de abilități mai avansate. Drept urmare, omul de date mediu câștigă mai mult decât un analist mediu de date. Dar puteți oricând să vă începeți cariera ca analist de date și apoi să vă orientați mai târziu spre știința datelor.

Pe lângă analiza datelor și știința datelor, alte câteva domenii sunt disponibile dacă sunteți interesat de roluri centrate pe date. Pentru început, puteți analiza arhitectura datelor și pozițiile de inginerie a datelor. Există o mulțime de cursuri disponibile pe piață, care vă pot ajuta să vă perfecționați abilitățile în aceste domenii.

8 certificări de inginer de date și arhitect de date pentru a vă îmbunătăți abilitățile

Rămâneți în vârful jocului dvs. cu aceste certificate centrate pe date.

Citiți în continuare

Despre autor