Разлика между Data Science и Data Analytics
Науката за данните е проучването откъде идва информацията, какво представлява и как тя може да бъде превърната в ценен ресурс. Науката за данните е свързана с разкриването на данни от констатациите чрез различен процес, инструменти и техники, които се използват за идентифициране на модели от необработени данни. Тези сурови данни са по същество Големи данни под формата на структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни. Анализ на данни или анализ на данни е подобен на науката за данни, но по по-концентриран начин. Целта на анализа на данните е да генерира представа от данни чрез свързване на модели и тенденции с организационни цели. Data Analytics използва основни изрази на заявки като SQL за прерязване и зарязване на данни.
Data Science
„Data Science е, когато имате работа с големи данни, големи количества данни“.
- Data Science извлича големи количества структурирани и неструктурирани данни за идентифициране на модели.
- Data Science включва комбинация от програмиране, статистически умения, алгоритми за машинно обучение.
- Data Science е изкуството и науката за извличане на полезен поглед от сурови данни. Можем да определим науката за данни като мултидисциплинарна комбинация от изводи на данни, разработка на алгоритми и технологии, за да решим аналитично сложни проблеми.
- Извличането на големи количества от структурирани и неструктурирани данни за идентифициране на модели може да помогне на организацията да възстанови разходите, да увеличи ефективността, да признае нови пазарни възможности и да увеличи конкурентното предимство на организацията.
- Работата на учените с данни зависи от изискване, нужди на бизнеса, изискване на пазара и проучване на повече бизнес от черни данни.
Анализ на данни
- Анализът на данни се занимава по-малко с ИИ, машинно обучение и прогнозно моделиране и повече с преглед на исторически данни в контекст.
- Анализаторите на данни не са обикновено отговорни за изграждането на статистически модели или внедряването на инструменти за машинно обучение.
- Сравняването на активите на данни с организационните хипотези е често срещан случай на анализ на данните и практиката е насочена към бизнес и стратегия.
- Анализът на данни е по-малко вероятно да бъде разбран в големи настройки на данни.
- Анализаторите на данни разменят данните, които са или локализирани, или по-малки по отпечатък.
Анализаторите на данни имат по-малка свобода в обхвата и практиката и практикуват по-фокусиран подход за анализ на данните. Освен това те са много по-малко ангажирани с културата на работа с данни.
Сравнение между главата на Data Science спрямо Data Analytics (Инфографика)
По-долу е горното 14 сравнение между Data Science спрямо Data Analytics 
Основни разлики между Data Science спрямо Data Analytics
И двете Data Science срещу Data Analytics са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между Data Science спрямо Data Analytics:
Данните, генерирани от различни източници като финансови дневници, текстови файлове, мултимедийни форми, сензори и инструменти, са големи данни. Простите инструменти за бизнес анализ не са в състояние да обработват този огромен обем и разнообразие от данни. Ето защо се нуждаем от по-сложни и усъвършенствани аналитични инструменти и алгоритми за обработка, анализ и извличане на смислени изводи от него.
- Учените по същество разглеждат широк набор от данни, където връзката може или не може да бъде лесно осъществена, докато Data Analytics разглежда определен набор от данни, за да комуникира допълнително.
- В областта на науката за данни се използват дисциплини по математика, статистика и компютърни науки и се включват техники като машинно обучение, анализ на клъстери, извличане на данни и визуализация, докато Data Analytics работи върху езика за структуриране на заявки като SQL / Hive, за да постигне крайния резултат.
- Ролевата роля на силния бизнес опит и умения за визуализация на данни на учения от данни за преобразуване на прозрението в бизнес история, докато не се очаква анализаторът на данни да притежава бизнес проницателност и усъвършенствани умения за визуализация на данни.
- Изследователят на данни проучва и изследва данни от множество прекъснати източници, докато анализаторът на данни обикновено разглежда данни от един източник като CRM система или база данни
- Анализатор на данни ще реши въпросите, зададени от бизнеса, докато ученът по данни ще формулира въпроси, чиито решения вероятно ще са от полза за бизнеса
Умения, необходими за да станете учен с данни:
- Умения за програмиране
- Почистване на мръсни данни (неструктурирани данни)
- Карта Намалете развитието на работата
- Умения за машинно обучение
- Аналитични умения
- Прозрения на клиентите
- Силни умения за визуализация на данни
- Умения за разказване на история с помощта на визуализации
- EDA (проучвателен анализ на данните)
- Определете тенденциите в данните, като се използва безконтролно машинно обучение
- Направете прогнози въз основа на тенденциите в данните, като използвате контролираното машинно обучение
- Напишете код, за да помогнете в проучването и анализа на данните
- Предоставете код на технологията / инженерството, които да внедрите в продуктите
Умения, необходими за да станете Анализ на данните:
- EDA (проучвателен анализ на данните)
- Придобиване на данни от първични или вторични източници на данни и поддържане на бази данни
- Умения и инструменти за съхранение и извличане на данни
- Почистване на мръсни данни (неструктурирани данни)
- Управление на съхранение на данни и ETL (Extract Transform Load)
- Разработете KPI за оценка на ефективността
- Дълбоко излагане на SQL и аналитични данни
- Разработване на визуални изображения на данните чрез използване на BI платформи
- Интерпретиране на данни, анализ на резултатите с помощта на статистически техники
- Разработване и внедряване на анализи на данни, системи за събиране на данни и други стратегии, които оптимизират статистическата ефективност и качество
- Анализаторите на данни трябва да са запознати с концепциите за съхранение на данни и бизнес разузнаване
- Силно разбиране на Hadoop Cluster
- Перфектен с инструментите и компонентите на архитектурата на данните.
Таблица за сравнение на Science Science спрямо Data Analytics
Обсъждам основните артефакти и разграничавам Data Science спрямо Data Analytics.
| Основата на сравнението между Data Science и Data Analytics | Data Science | Анализ на данни |
| Основна цел | Задаване на правилни бизнес въпроси и намиране на решения | Анализ и добив на бизнес данни |
| Количество данни | Широк набор от данни (големи данни) | Ограничен набор от данни |
| Различна задача | Почистване на данни, анализ на подготовката за придобиване на представа | Въпрос на данни, обобщаване за намиране на модел |
| дефиниция | Data Science е изкуството и науката за извличане на полезен поглед от сурови данни | Анализаторите на данни не са обикновено отговорни за изграждането на статистически модели или внедряването на инструменти за машинно обучение |
| Съществена експертиза | Нужда | Не е задължително |
| Нетехническо | Нужда | Не е необходимо |
| фокус | Предварително обработени данни | Обработени данни |
| Bandwidth | Повече свобода в обхвата и практиката | По-малко свобода в обхвата и практиката |
| Предназначение | Намиране на прозрения от сурови данни | Намиране на прозрения от обработени данни |
| Типове данни | Структурирани и неструктурирани данни | Структурирани данни |
| Ползи | Ученият за данни изследва и изследва данни от множество изключени източници | анализаторът на данни обикновено разглежда данни от един източник като CRM |
| Изкуствен интелект | Сделки повече в изкуствения интелект | Сделки по-малко в изкуствения интелект |
| Машинно обучение | Работи повече в машинното обучение | Сделки по-малко в машинно обучение |
| Прогнозен анализ | Сделки повече в прогнозния анализ | Сделки по-малко в прогнозния анализ |
Заключение - Data Science спрямо Data Analytics
На пръв поглед нюансираните разлики между науката за данни спрямо анализа на данни всъщност могат да имат голямо влияние върху една компания. Data Science е нова интересна софтуерна технология, която се използва за прилагане на критичен анализ, предоставя възможност за разработване на сложни модели, за масивни набори от данни и задвижване на бизнес прозрения. Науката за данните е чадър термин, използван за описване как научният метод може да бъде приложен към данни в бизнес среда. Науката за данните също играе нарастваща и много важна роля в развитието на изкуствения интелект и машинното обучение. Въпреки че съществуват различия, и науката за данните, и анализа на данните са важни части от бъдещето на работата и данните. Анализаторите на данни поемат направление от учени по данни, тъй като първите опити да отговорят на въпроси, поставени от организацията като цяло. И двете науки, и анализа на данни трябва да бъдат възприети от компании, които искат да доведат до технологични промени и да разбират успешно данните, които карат организациите им да се управляват. Компанията се нуждае както от наука за данни, така и от анализи на данни в своя проект. И двете научни данни спрямо анализа на данни са част от растежа на компанията.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Science спрямо Data Analytics, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Science Science срещу машинно обучение
- 8 отлични тенденции за анализ на данни
- Big Data vs Data Science
- Визуализация на данни срещу Анализ на данни