Analýza dat vs. Data Science: 5 věcí, které je třeba zvážit

Ve světě velkých dat se často setkáte se dvěma disciplínami: datovou vědou a datovou analytikou. Oba vyžadují různé (ale v určitých oblastech se překrývající) kompetence a dovednosti.

Oba studijní obory jsou však vysoce lukrativní a nabízejí dobré příležitosti pro zájemce o něco víc.

Pokud chcete udělat nějaká důležitá kariérní rozhodnutí, ale nejste si jisti, kterou možnost si vybrat, přečtěte si o hlavních bodech diferenciace.

1. Úroveň vzdělání

Oblasti datové analýzy a datové vědy jsou obohacující a specializované. To znamená, že pokud vstupujete do některé z těchto dvou profesí, musíte být dobře připraveni na to, abyste se vypořádali se vzdělávacími výzvami, které vás mohou potkat.

Analýza dat

K zahájení kariéry datového analytika je nutný základní bakalářský titul. Chcete-li se vydat na tuto profesní dráhu, musíte se rozhodnout pro vysokoškolský program, který vám dá a pracovní porozumění SQL a vývoj dotazů pro RDBMS a operace schématu datové struktury.

Budete také potřebovat znalosti statistického programování pomocí R nebo Pythonu. Další výhodou jsou znalosti strojového učení (ML), umělé inteligence (AI), vývoje vlastních algoritmů, správy dat kolem shromažďování a ukládání informací.

Stručně řečeno, potřebujete bakalářský titul z IT, informatiky, matematiky nebo statistiky, abyste nastartovali svou kariéru v analýze dat.

Data Science

Nejbezpečnější sázkou ctižádostivého datového vědce je hledat bakalářský a magisterský titul v oboru informatika, informační technologie, matematika nebo statistika. Pokud si přejete změnit svou dráhu kariéry a přijmout kariéru datového vědce, potřebujete menší titul v kterémkoli z těchto proudů.

Základní znalosti požadované pro role vědy o datech by vás měly připravit na poskytování, shromažďování, organizování, zpracování a modelování obchodních dat.

Kromě toho můžete získat odborné znalosti v oblasti vizualizace dat, sběru dat na základě API a přípravy. Titul v oboru aplikovaná matematika a statistika vám dále pomůže s průzkumnou analýzou dat, což vám umožní sledovat a vytvářet vzory, navrhovat testovací modely pro výzvy na míru a mnoho dalšího více.

A konečně, další sada dovedností v ML a AI je užitečná při vytváření modelů pro předpovědi založené na AI. Bakalářský titul v oboru datová věda, informatika nebo počítačové inženýrství by vás tedy měl nastartovat na profesní dráhu datového vědce.

2. Pracovní role a pracovní povinnosti

Jako datový analytik se vaše pracovní role a odpovědnosti budou lišit, jakmile začnete svou cestu v těchto oblastech. V závislosti na vaší úrovni odbornosti můžete zaznamenat určité změny, které vám pomohou řešit obtížné situace ve vaší pracovní roli.

Analýza dat

V analýze dat budete primárně analyzovat, vizualizovat a těžit specifická obchodní data.

Celkově budou role analytiky dat vyžadovat, abyste zvládli povinnosti, jako jsou:

• Čištění, zpracování, ověřování a ukázka integrity dat
• Proveďte průzkumnou analýzu dat velkých souborů dat
• Implementujte ETL potrubí a provádět data mining
• Proveďte statistickou analýzu pomocí logistické regrese, KNN, Random Forest a rozhodovacích stromů
• Vytvářejte a spravujte knihovny strojového učení (ML) při psaní automatizačních kódů
• Získejte nové poznatky s nástroji a algoritmy ML
• Identifikujte datové vzorce, abyste mohli vytvářet dobře informované předpovědi podložené daty

Data Science

Datová věda zahrnuje získávání poznatků a vyvozování závěrů z kontextových dat v rámci podniku.

Některé další povinnosti mohou zahrnovat:

• Sběr a interpretace dat
• Identifikace relevantních vzorů v datové sadě
• Vystupování Datové dotazy a poddotazy založené na SQL
• Dotazování dat pomocí nástrojů RDBMS, jako jsou SQL, Python, SAS a mnoho dalších
• Získání plynulosti v nástrojích pro prediktivní, preskriptivní, deskriptivní a diagnostickou analýzu
• Získání dovedností ve vizualizačních nástrojích, jako je Tableau, IBM Cognos Analytics a další

3. Sady základních dovedností

Vzhledem k tomu, že obě role jsou specializované, vyžadují specifické sady dovedností, než budete moci vyniknout v kterékoli z těchto oblastí. Abyste z obou profesí vytěžili maximum, musíte zlepšit své dovednosti a vytěžit maximum z toho, co můžete.

Analýza dat

Analytics vyžaduje pokročilé znalosti středně pokročilé statistiky s dovednostmi pro řešení problémů.

Kromě toho je nejlepší, když se můžete zlepšit v následujících oblastech:

• Databáze MS Excel a SQL pro rozdělení a rozdělení dat
• Nástroje business intelligence pro zvládnutí reportingu
• Naučte se nástroje jako Python, R a SAS pro správu, manipulaci a práci s datovými sadami

Přestože se jedná o roli orientovanou na IT, stát se datovým analytikem nevyžaduje, abyste pocházeli z inženýrského prostředí.

Místo toho stojí za to naučit se statistiky, správu databází a modelování dat spolu s prediktivní analýzou, abyste si osvojili triky obchodu.

Data Science

V datové vědě musíte být důvtipní v matematice, pokročilé statistice, prediktivním modelování, strojovém učení a programování v následujících oblastech:

• Zkušenosti s nástroji Big Data v Hadoop a Spark
• odbornost v SQL, NoSQL a PostgreSQL databází
• Znalost nástrojů pro vizualizaci dat a několika jazyků jako Scala a Python

Jeden nebo více těchto nástrojů je nezbytných pro zvládnutí datové analýzy a role vědy o datech. Abyste byli nejlepší v tom, co děláte, doporučujeme vám naučit se co nejvíce z nich.

Analýza dat

• Vizualizace dat: Splunk, QlikView, Power BI a Tableau
• ETL: Talend
• Zpracování velkých dat: Spark, RapidMiner
• Analýza dat: Microsoft Excel, R a Python

Data Science

• Aplikovaná datová věda: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Zpracování velkých dat: Apache Hadoop, Spark
• Vizualizace dat: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy a Google Analytics
• Analýza dat: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab a SPSS
• Programování: R, Julia a Python
• Programovací knihovny: TensorFlow pro datové modelování založené na Pythonu

5. Kariérní možnosti

Bez ohledu na to, který obor si vyberete, myšlenkou je získat dobrou a dobře placenou práci. Podle toho, jakou roli si vyberete, se budou odpovídajícím způsobem měnit i pracovní role.

Zde je několik oblíbených kariérních možností, na které se můžete těšit v oblasti datové analýzy a datové vědy.

Analýza dat

• Business Intelligence Analyst
• Datový analytik
• Kvantitativní analytik
• Konzultant pro analýzu dat
• Operační analytik
• Marketingový analytik
• Projektový manažer
• Systémový analytik IT
• Specialista na dopravní logistiku

Data Science

• Datový analytik
• datoví inženýři
• Administrátor databáze
• Inženýr strojového učení
• Data Scientist
• Datový architekt
• Statistik
• Obchodní analytik
• Správce dat a analýzy

Data Science vs. Data Analytics: Konečný verdikt

Celkově vzato, datoví vědci mají pokročilejší soubor dovedností. Výsledkem je, že průměrný datový vědec vydělává více než průměrný datový analytik. Vždy však můžete začít svou kariéru jako datový analytik a později se přiklonit k datové vědě.

Kromě analýzy dat a vědy o datech je k dispozici několik dalších domén, pokud máte zájem o role zaměřené na data. Pro začátek se můžete podívat na datovou architekturu a pozice datového inženýrství. Na trhu je k dispozici spousta kurzů, které vám mohou pomoci zdokonalit vaše dovednosti v těchto oblastech.

8 Certifikace datového inženýra a datového architekta pro vylepšení vašich dovedností

Zůstaňte na vrcholu své hry s těmito certifikáty zaměřenými na data.

Přečtěte si další

O autorovi