Forskel mellem Data Science og Data Analytics
Datavidenskab er undersøgelsen af, hvor information kommer fra, hvad den repræsenterer, og hvordan den kan omdannes til en værdifuld ressource. Datavidenskab handler om at afsløre funddata gennem en anden proces, værktøjer og teknikker, der er involveret til at identificere mønstre fra rådata. Disse rå data er dybest set Big Data i form af strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data. Data Analytics eller dataanalyse ligner datavidenskab, men på en mere koncentreret måde. Formålet med dataanalyse er at generere indsigt fra data ved at forbinde mønstre og tendenser med organisatoriske mål. Data Analytics bruger basale forespørgselsudtryk som SQL til at skive og terning data.
Data Science
"Data Science er, når du har med Big Data at gøre, store mængder data".
- Data Science udvindes store mængder strukturerede og ustrukturerede data for at identificere mønstre.
- Data Science inkluderer en kombination af programmering, statistiske færdigheder, maskinlæringsalgoritmer.
- Data Science er kunsten og videnskaben ved at udtrække handlingsbar indsigt fra rådata. Vi kan definere datavidenskab som en tværfaglig blanding af datareferencer, algoritmeudvikling og teknologi for at løse analytisk komplekse problemer.
- Minedrift af store mængder strukturerede og ustrukturerede data for at identificere mønstre kan hjælpe en organisation med at øge omkostningerne, øge effektiviteten, anerkende nye markedsmuligheder og øge organisationens konkurrencefordel.
- Dataforskerens arbejde afhænger af et krav, forretningsbehov, markedskrav og udforske flere forretninger ud fra sorte data.
Data Analytics
- Dataanalyse handler mindre om AI, maskinlæring og forudsigelig modellering og mere med at se historiske data i sammenhæng.
- Dataanalytikere er ikke almindeligt ansvarlige for opbygning af statistiske modeller eller anvendelse af maskinlæringsværktøjer.
- Sammenligning af dataaktiver mod organisatoriske hypoteser er et almindeligt anvendelsesområde for dataanalyse, og praksis har en tendens til at være fokuseret på forretning og strategi.
- Dataanalytikere er mindre tilbøjelige til at være kyndige i big data-indstillinger.
- Dataanalytikere krænker data, der enten er lokaliserede eller mindre i fodaftryk.
Dataanalytikere har mindre frihed i omfang og praksis og praktiserer en mere fokuseret tilgang til analyse af data. De er også meget mindre involveret i kulturen i dataarbejde.
Head-to-head sammenligning mellem Data Science vs Data Analytics (Infographics)
Nedenfor er top 14 sammenligningen mellem Data Science vs Data Analytics 
Vigtige forskelle mellem datavidenskab vs dataanalyse
Både Data Science vs Data Analytics er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem Data Science vs Data Analytics:
Data genereret fra forskellige kilder, f.eks. Økonomiske logfiler, tekstfiler, multimedieformer, sensorer og instrumenter er Big Data. Simple Business Intelligence-værktøjer er ikke i stand til at behandle denne enorme mængde og mangfoldighed af data. Derfor har vi brug for mere komplekse og avancerede analytiske værktøjer og algoritmer til behandling, analyse og trækning af meningsfuld indsigt ud af det.
- Dataforskere ser i det væsentlige på brede datasæt, hvor en forbindelse muligvis ikke kan oprettes, mens Data Analytics ser på et bestemt datasæt for at kommunikere videre.
- Datavidenskabsfeltet beskæftiger sig med matematik, statistik og datalogi-discipliner og inkorporerer teknikker som maskinindlæring, klyngeanalyse, data mining og visualisering, mens Data Analytics arbejder med struktur forespørgselssprog som SQL / Hive for at drive den endelige output.
- Datavidens jobrolle har stærk forretningsegenskab og datavisualiseringsevner for at konvertere indsigt i en forretningshistorie, hvorimod en dataanalytiker ikke forventes at have besiddelse af forretningsskarphed og avancerede datavisualiseringsevner.
- Dataforsker udforsker og undersøger data fra flere frakoblede kilder, mens en dataanalytiker normalt ser på data fra en enkelt kilde som CRM-systemet eller en database
- En dataanalytiker vil løse de spørgsmål, virksomheden har givet, mens en dataforsker formulerer spørgsmål, hvis løsninger sandsynligvis kommer virksomheden til gode
Færdigheder, der er nødvendige for at blive dataforsker:
- Programmeringsevner
- Rengøring af beskidte data (ustrukturerede data)
- Kort Reducer jobudvikling
- Maskinlæringsevner
- Analytiske evner
- Kundens indsigt
- Stærke datavisualiseringsevner
- Historiefortællingsevner ved hjælp af visualiseringer
- EDA (sonderende dataanalyse)
- Identificer tendenser i data ved hjælp af uovervåget maskinlæring
- Lav forudsigelser baseret på tendenser i dataene ved hjælp af overvåget maskinlæring
- Skriv kode for at hjælpe med dataudforskning og analyse
- Giv kode / teknologi til implementering i produkter
Der kræves færdigheder til at blive en Data Analytics:
- EDA (sonderende dataanalyse)
- Erhvervelse af data fra primære eller sekundære datakilder og vedligeholdelse af databaser
- Datalagring og hentning af færdigheder og værktøjer
- Rengøring af beskidte data (ustrukturerede data)
- Administrer datalagring og ETL (Extract Transform Load)
- Udvikle KPI'er til at vurdere ydelsen
- Dybdegående eksponering for SQL og analyse
- Udvikle visuelle repræsentationer af dataene ved hjælp af BI-platforme
- Fortolkning af data, analyse af resultater ved hjælp af statistiske teknikker
- Udvikling og implementering af dataanalyser, dataindsamlingssystemer og andre strategier, der optimerer statistisk effektivitet og kvalitet
- Dataanalytikere skal have kendskab til datalagring og forretningsinformationskoncepter
- Stærk forståelse af Hadoop Cluster
- Perfekt med værktøjer og komponenter i dataarkitekturen.
Data Science vs Data Analytics sammenligningstabel
Jeg diskuterer større artefakter og skelner mellem Data Science vs Data Analytics.
| Grundlaget for sammenligning mellem datavidenskab vs dataanalyse | Data Science | Data Analytics |
| Grundlæggende mål | At stille rigtige forretningsspørgsmål og finde løsninger | Analyse og minedrift af forretningsdata |
| Mængde af data | Et bredt datasæt (Big Data) | Begrænset datasæt |
| Forskellige opgaver | Rengøring af data, forberedelsesanalyse for at få indsigt | Dataforespørgsel, sammenlægning for at finde et mønster |
| Definition | Data Science er kunsten og videnskaben ved at udtrække handlingsbar indsigt fra rådata | Dataanalytikere er ikke almindeligt ansvarlige for opbygning af statistiske modeller eller anvendelse af maskinlæringsværktøjer |
| Substantiv ekspertise | Havde brug for | Ikke nødvendigt |
| Ikke-teknisk | Havde brug for | Ikke brug for |
| Fokus | Forbehandlede data | Behandlede data |
| båndbredde | Mere frihed i omfang og praksis | Mindre frihed i omfang og praksis |
| Formål | Find indsigt fra Raw Data | Find indsigt fra behandlede data |
| Datatyper | Strukturerede og ustrukturerede data | Strukturerede data |
| Fordele | Dataforsker udforsker og undersøger data fra flere frakoblede kilder | dataanalytiker ser normalt på data fra en enkelt kilde som CRM |
| Kunstig intelligens | Handler mere inden for kunstig intelligens | Tilbyder mindre inden for kunstig intelligens |
| Maskinelæring | Mere om maskinlæring | Tilbyder mindre i maskinlæring |
| Forudsigelig analyse | Handler mere i forudsigelig analyse | Tilbyder mindre i forudsigelig analyse |
Konklusion - Data Science vs Data Analytics
De tilsyneladende nuancerede forskelle mellem datavidenskab vs dataanalyse kan faktisk have en stor indflydelse på en virksomhed. Data Science er en ny interessant softwareteknologi, der bruges til at anvende kritisk analyse, giver muligheden for at udvikle sofistikerede modeller, til massive datasæt og drive forretningsindsigt. Datavidenskab er et paraplybegrep, der bruges til at beskrive, hvordan den videnskabelige metode kan anvendes til data i en forretningsmæssig indstilling. Datavidenskab spiller også en voksende og meget vigtig rolle i udviklingen af kunstig intelligens og maskinlæring. Selvom forskellene findes, er både datavidenskab kontra dataanalyse vigtige dele af fremtidens arbejde og data. Dataanalytikere tager retning fra dataforskere, da de tidligere forsøger at besvare spørgsmål stillet af organisationen som helhed. Begge data videnskab kontra dataanalyse skal omfavnes af virksomheder, der ønsker at føre vejen til teknologisk forandring og med succes forstå forståelsen af de data, der får deres organisationer til at køre. En virksomhed har brug for både datalogi og dataanalyse i deres projekt. Begge data science vs data analytics er en del af virksomhedens vækst.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Science vs Data Analytics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 Fremragende Data Analytics-tendenser
- Big Data vs Data Science
- Datavisualisering vs dataanalyse