Analýza údajov vs. Data Science: 5 vecí, ktoré je potrebné zvážiť

Vo svete veľkých dát sa často stretnete s dvoma disciplínami: data science a data analytics. Obe vyžadujú odlišné (ale v určitých oblastiach sa prekrývajúce) kompetencie a súbory zručností.

Napriek tomu sú oba študijné odbory vysoko lukratívne a ponúkajú dobré príležitosti pre záujemcov o niečo viac.

Ak chcete urobiť nejaké dôležité kariérne rozhodnutia, ale nie ste si istí, ktorú možnosť si vybrať, prečítajte si o hlavných bodoch diferenciácie.

1. Vzdelanie

Oblasti analýzy údajov a vedy o údajoch sú obohacujúce a špecializované. To znamená, že ak vstupujete do ktorejkoľvek z týchto dvoch profesií, musíte byť dobre pripravení na zvládnutie vzdelávacích výziev, ktoré sa vám môžu stretnúť.

Analýza údajov

Na začatie kariéry dátového analytika je potrebný základný bakalársky titul. Ak sa chcete vydať na túto profesijnú dráhu, musíte sa rozhodnúť pre bakalársky program, ktorý vám dá a pracovné pochopenie SQL a vývoj dopytov pre RDBMS a operácie schém dátových štruktúr.

Budete tiež potrebovať znalosti štatistického programovania pomocou R alebo Pythonu. Okrem toho sú ďalšími výhodami znalosť strojového učenia (ML), umelej inteligencie (AI), vývoja vlastných algoritmov, správy údajov o zbere a ukladaní informácií.

Stručne povedané, potrebujete bakalársky titul v odbore IT, informatika, matematika alebo štatistika, aby ste naštartovali svoju kariéru v analytike údajov.

Data Science

Najbezpečnejšou stávkou ctižiadostivého dátového vedca je získať bakalársky a magisterský titul v odbore informatika, informačné technológie, matematika alebo štatistika. Ak chcete zmeniť svoju kariérnu trajektóriu a prijať kariéru ako dátový vedec, potrebujete menšie vzdelanie v ktoromkoľvek z týchto prúdov.

Základné znalosti požadované pre roly vedy o údajoch by vás mali pripraviť na poskytovanie, zhromažďovanie, organizovanie, spracovanie a modelovanie obchodných údajov.

Okrem toho môžete získať odborné znalosti v oblasti vizualizácie údajov, zberu údajov na základe API a prípravy. Titul z aplikovanej matematiky a štatistiky vám ďalej pomôže s prieskumnou analýzou údajov, čo vám umožní sledovať a vytvárať vzory, navrhovať testovacie modely pre výzvy na mieru a podobne viac.

Napokon, pri vytváraní modelov predpovedí založených na AI je užitočná ďalšia sada zručností v oblasti ML a AI. Takže bakalársky titul v odbore dátová veda, informatika alebo počítačové inžinierstvo by vás mal naštartovať na kariérnu dráhu dátového vedca.

2. Pracovné úlohy a pracovné povinnosti

Ako dátový analytik sa vaše pracovné úlohy a zodpovednosti budú líšiť, keď začnete svoju cestu v týchto oblastiach. V závislosti od úrovne vašej odbornosti si môžete všimnúť určité zmeny, ktoré vám pomôžu riešiť zložité situácie vo vašej pracovnej pozícii.

Analýza údajov

V rámci analýzy údajov budete primárne analyzovať, vizualizovať a dolovať špecifické obchodné údaje.

Vo všeobecnosti budú roly analýzy údajov vyžadovať, aby ste riešili povinnosti, ako sú:

• Čistenie, spracovanie, overovanie a demonštrovanie integrity údajov
• Vykonajte prieskumnú analýzu údajov veľkých súborov údajov
• Implementujte ETL potrubia a vykonávať dolovanie údajov
• Vykonajte štatistickú analýzu pomocou logistickej regresie, KNN, náhodného lesa a rozhodovacích stromov
• Vytvárajte a spravujte knižnice strojového učenia (ML) pri písaní automatizačných kódov
• Získajte nové poznatky pomocou nástrojov a algoritmov ML
• Identifikujte vzory údajov, aby ste mohli robiť dobre informované predpovede založené na údajoch

Data Science

Dátová veda zahŕňa získavanie poznatkov a vyvodzovanie záverov z kontextových údajov v rámci podniku.

Niektoré ďalšie povinnosti môžu zahŕňať:

• Zber a interpretácia údajov
• Identifikácia relevantných vzorov v súbore údajov
• Predvádzanie Dátové dotazy a poddotazy založené na SQL
• Dopytovanie údajov pomocou nástrojov RDBMS, ako sú SQL, Python, SAS a mnoho ďalších
• Získanie plynulosti v nástrojoch na prediktívne, preskriptívne, deskriptívne a diagnostické analýzy
• Získanie zručností vo vizualizačných nástrojoch, ako sú Tableau, IBM Cognos Analytics a iné

3. Súbory základných zručností

Keďže obe roly sú špecializované, vyžadujú si špecifické zručnosti, aby ste mohli vyniknúť v niektorej z týchto oblastí. Aby ste z oboch povolaní vyťažili maximum, musíte zdokonaliť svoje zručnosti a vyťažiť maximum z toho, čo môžete.

Analýza údajov

Analytics vyžaduje pokročilé znalosti stredne pokročilých štatistík so schopnosťami riešiť problémy.

Okrem toho je najlepšie, ak sa dokážete zdokonaliť v nasledujúcich oblastiach:

• Databázy MS Excel a SQL na rozdelenie a rozdelenie údajov
• Nástroje business intelligence na zvládnutie reportingu
• Naučte sa nástroje ako Python, R a SAS na správu, manipuláciu a prácu s množinami údajov

Napriek tomu, že ide o rolu orientovanú na IT, stať sa dátovým analytikom nevyžaduje, aby ste pochádzali z inžinierskeho prostredia.

Namiesto toho sa oplatí naučiť sa štatistiku, správu databáz a modelovanie údajov spolu s prediktívnou analytikou, aby ste si osvojili triky obchodu.

Data Science

V oblasti vedy o údajoch musíte byť dôvtipní v matematike, pokročilých štatistikách, predikčnom modelovaní, strojovom učení a programovaní v nasledujúcich oblastiach:

• Skúsenosti s nástrojmi Big Data v Hadoop a Spark
• odbornosť v SQL, NoSQL a PostgreSQL databázy
• Znalosť nástrojov na vizualizáciu údajov a niekoľkých jazykov ako Scala a Python

Jeden alebo viacero z týchto nástrojov je nevyhnutných na zvládnutie úloh v oblasti analýzy údajov a vedy o údajoch. Aby ste boli najlepší v tom, čo robíte, odporúčame vám naučiť sa čo najviac z nich.

Analýza údajov

• Vizualizácia dát: Splunk, QlikView, Power BI a Tableau
• ETL: Talend
• Spracovanie veľkých dát: Spark, RapidMiner
• Analýza údajov: Microsoft Excel, R a Python

Data Science

• Aplikovaná veda o údajoch: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Spracovanie veľkých dát: Apache Hadoop, Spark
• Vizualizácia údajov: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy a Google Analytics
• Analýza údajov: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab a SPSS
• Programovanie: R, Julia a Python
• Programovacie knižnice: TensorFlow pre dátové modelovanie založené na Pythone

5. Kariérne možnosti

Bez ohľadu na to, ktorú oblasť si vyberiete, ide o dobrú a dobre platenú prácu. V závislosti od toho, akú rolu si vyberiete, sa podľa toho budú meniť aj pracovné roly.

Tu je niekoľko populárnych kariérnych možností, na ktoré sa môžete tešiť v oblasti analýzy údajov a vedy o údajoch.

Analýza údajov

• Business Intelligence Analyst
• Dátový analytik
• Kvantitatívny analytik
• Poradca pre analýzu údajov
• Operačný analytik
• marketingový analytik
• Projektový manažér
• Systémový analytik IT
• Špecialista na dopravnú logistiku

Data Science

• Dátový analytik
• dátových inžinierov
• Správca databázy
• Inžinier strojového učenia
• Vedec dát
• Dátový architekt
• Štatistika
• Obchodný analytik
• Správca údajov a analýzy

Data Science vs. Analýza údajov: Konečný verdikt

Celkovo vzaté, dátoví vedci majú pokročilejší súbor zručností. Výsledkom je, že priemerný dátový vedec zarába viac ako priemerný dátový analytik. Vždy však môžete začať svoju kariéru ako dátový analytik a neskôr sa prikloniť k dátovej vede.

Okrem analýzy údajov a vedy o údajoch je k dispozícii niekoľko ďalších domén, ak máte záujem o roly zamerané na údaje. Pre začiatok sa môžete pozrieť na dátovú architektúru a pozície dátového inžinierstva. Na trhu je k dispozícii množstvo kurzov, ktoré vám môžu pomôcť zdokonaliť vaše zručnosti v týchto oblastiach.

8 certifikátov dátového inžiniera a dátového architekta na zlepšenie vašich zručností

Zostaňte na vrchole hry s týmito certifikátmi zameranými na údaje.

Prečítajte si ďalej

O autorovi