Rozdíl mezi datovou vědou a analýzou dat
Věda o údajích je studie o tom, odkud informace pocházejí, co představuje a jak se z nich může stát cenný zdroj. Věda o datech je o odhalování nálezových dat pomocí jiného procesu, nástrojů a technik, které slouží k identifikaci vzorů ze surových dat. Tato surová data jsou v podstatě velká data ve formě strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat. Analýza dat nebo analýza dat je podobná vědě o datech, ale koncentrovanějším způsobem. Účelem datové analýzy je generovat poznatky z dat propojením vzorců a trendů s organizačními cíli. Data Analytics používá základní výrazy dotazů, jako je SQL, pro dělení a kostková data.
Data Science
"Data Science je, když jednáte s Big Data, velkým množstvím dat".
- Data Science je těžba velkého množství strukturovaných a nestrukturovaných dat k identifikaci vzorů.
- Data Science zahrnuje kombinaci programování, statistických dovedností, algoritmů strojového učení.
- Data Science je umění a věda získávání využitelných poznatků ze surových dat. Můžeme definovat vědu o datech jako multidisciplinární směs inference dat, vývoje algoritmu a technologie, abychom mohli řešit analyticky složité problémy.
- Těžba velkého množství strukturovaných a nestrukturovaných dat za účelem identifikace modelů může organizaci pomoci zvýšit náklady, zvýšit efektivitu, rozpoznat nové tržní příležitosti a zvýšit konkurenční výhodu organizace.
- Práce vědců s údaji závisí na požadavku, obchodních potřebách, požadavcích trhu a průzkumu více podniků z černých dat.
Analýza dat
- Analytika dat řeší méně v AI, strojovém učení a prediktivním modelování a více s prohlížením historických dat v kontextu.
- Analytici dat nejsou běžně odpovědní za vytváření statistických modelů ani za nasazení nástrojů strojového učení.
- Srovnání datových aktiv s organizačními hypotézami je běžným případem analýzy dat a praxe se obvykle zaměřuje na podnikání a strategii.
- Analytici dat mají menší pravděpodobnost, že se budou orientovat ve velkých nastaveních dat.
- Analytici dat přenášejí data, která jsou lokalizována nebo menší v půdorysu.
Analytici dat mají menší volnost v rozsahu a praxi a praktičtější přístup k analýze dat. Jsou také mnohem méně zapojeni do kultury práce s údaji.
Srovnání hlava-hlava mezi Data Science vs Data Analytics (Infographics)
Níže je prvních 14 srovnání mezi Data Science vs Data Analytics 
Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a analýzou dat
Data Science vs Data Analytics jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi datovou vědou a datovou analýzou:
Data generovaná z různých zdrojů, jako jsou finanční deníky, textové soubory, multimediální formuláře, senzory a nástroje, jsou Big Data. Jednoduché nástroje Business Intelligence nejsou schopny zpracovat tento obrovský objem a rozmanitost dat. Z tohoto důvodu potřebujeme složitější a pokročilejší analytické nástroje a algoritmy pro zpracování, analýzu a čerpání smysluplných poznatků z toho.
- Vědci údajů se v zásadě dívají na široké soubory dat, u nichž může nebo nemusí být spojení snadno vytvořeno, zatímco Data Analytics se dívá na určitou sadu dat, aby dále komunikovala.
- Pole vědy o údajích využívá matematiku, statistiky a počítačové vědy a zahrnuje techniky, jako je strojové učení, klastrová analýza, dolování dat a vizualizace, zatímco služba Data Analytics pracuje s jazykem pro dotazování struktury, jako je SQL / Hive, aby dosáhla konečného výstupu.
- Úloha role datového vědce, silné obchodní dovednosti a vizualizace dat, která převádí vhled do obchodního příběhu, zatímco analytik dat neočekává, že bude mít obchodní dovednosti a pokročilé dovednosti vizualizace dat.
- Datový vědec zkoumá a zkoumá data z více odpojených zdrojů, zatímco analytik dat obvykle prohlíží data z jednoho zdroje, jako je systém CRM nebo databáze.
- Analytik údajů bude řešit otázky, které kladou podniky, zatímco vědec údajů bude formulovat otázky, jejichž řešení pravděpodobně prospějí podniku
Dovednosti potřebné k tomu, aby se stal datovým vědcem:
- Programovací dovednosti
- Čištění špinavých dat (nestrukturovaná data)
- Mapa Snižte vývoj pracovních míst
- Strojové učení
- Analytické dovednosti
- Statistiky zákazníků
- Silné dovednosti vizualizace dat
- Vyprávění příběhů pomocí vizualizací
- EDA (průzkumná analýza dat)
- Identifikujte trendy v datech pomocí strojového učení bez dozoru
- Předpovídejte na základě trendů v datech pomocí strojového učení pod dohledem
- Napište kód, který vám pomůže při průzkumu a analýze dat
- Poskytněte kód technologii / strojírenství, který se má implementovat do produktů
Dovednosti potřebné pro to, aby se stal datovým analytikem:
- EDA (průzkumná analýza dat)
- Získávání dat z primárních nebo sekundárních zdrojů dat a údržba databází
- Schopnosti a nástroje pro ukládání a získávání dat
- Čištění špinavých dat (nestrukturovaná data)
- Správa datových skladů a ETL (Extract Transform Load Load)
- Vyvíjejte KPI pro hodnocení výkonu
- Hloubkové vystavení SQL a analytice
- Rozvíjejte vizuální reprezentace dat pomocí použití platforem BI
- Interpretace dat, analýza výsledků pomocí statistických technik
- Vývoj a implementace analýz dat, systémů sběru dat a dalších strategií, které optimalizují statistickou účinnost a kvalitu
- Analytici dat by měli být obeznámeni s koncepty skladování dat a konceptů business intelligence
- Silné porozumění Hadoop Clusteru
- Perfektní s nástroji a komponenty datové architektury.
Srovnávací tabulka Data Science vs Data Analytics
Diskutuji o hlavních artefaktech a rozlišuji mezi Data Science vs Data Analytics.
| Základy srovnání mezi datovou vědou a analýzou dat | Data Science | Analýza dat |
| Základní cíl | Kladení správných obchodních otázek a hledání řešení | Analýza a těžba obchodních dat |
| Množství dat | Široká sada dat (velká data) | Omezená sada dat |
| Různé úkoly | Čištění dat, analýza přípravy k získání podrobností | Dotaz na data, agregace pro nalezení vzoru |
| Definice | Data Science je umění a věda získávání využitelných poznatků ze surových dat | Analytici dat nejsou běžně odpovědní za vytváření statistických modelů ani za nasazení nástrojů strojového učení |
| Věcné odborné znalosti | Potřeboval | Není nezbytné |
| Netechnický | Potřeboval | Nepotřebný |
| Soustředit se | Předběžně zpracovaná data | Zpracovaná data |
| Šířka pásma | Více svobody v rozsahu a praxi | Méně svobody v rozsahu a praxi |
| Účel | Nalezení statistik ze surových dat | Nalezení statistik ze zpracovaných dat |
| Typy dat | Strukturovaná a nestrukturovaná data | Strukturovaná data |
| Výhody | Vědec dat zkoumá a zkoumá data z více odpojených zdrojů | analytik dat obvykle prohlíží data z jednoho zdroje, jako je CRM |
| Umělá inteligence | Nabídky více v Umělé inteligenci | Nabídky méně v umělé inteligenci |
| Strojové učení | Nabídky více v Machine Learning | Nabídky méně ve strojovém učení |
| Prediktivní analýza | Více nabídek v prediktivní analýze | Nabídky méně v prediktivní analýze |
Závěr - Data Science vs Data Analytics
Zdánlivě rozdílné rozdíly mezi datovou vědou a analytikou dat mohou mít ve skutečnosti velký dopad na společnost. Data Science je nová zajímavá softwarová technologie, která se používá k provádění kritických analýz, poskytuje schopnost vyvíjet sofistikované modely, pro rozsáhlé soubory dat a řídit obchodní poznatky. Datová věda je zastřešující pojem, který se používá k popisu toho, jak lze vědeckou metodu použít na údaje v podnikovém prostředí. Datová věda také hraje rostoucí a velmi důležitou roli ve vývoji umělé inteligence a strojového učení. Ačkoli existují rozdíly, jak věda o data, tak analýza dat jsou důležitou součástí budoucnosti práce a dat. Analytici dat se orientují od vědců v oboru dat jako dřívější pokusy o zodpovězení otázek položených organizací jako celkem. Obě datové vědy a analytika dat by měly být přijaty společnostmi, které chtějí vést cestu k technologickým změnám a úspěšně porozumět datům, díky nimž jejich organizace běží. Společnost ve svém projektu potřebuje jak datovou vědu, tak analýzu dat. Obě datové vědy vs. analytika dat jsou součástí růstu společnosti.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Data Science vs Data Analytics, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Rozdíly, Srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 Vynikající trendy v analýze dat
- Big Data vs Data Science
- Vizualizace dat vs Analytika dat