Andmeteaduse ja andmeanalüüsi erinevus
Andmeteadus on uuring, kust teave pärineb, mida see esindab ja kuidas seda muuta väärtuslikuks ressursiks. Andmeteadus seisneb leiuandmete paljastamises erineva protsessi, tööriistade ja tehnikate abil, et tuvastada toorandmetest mustreid. Need lähteandmed on põhimõtteliselt suurandmed struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmete kujul. Data Analytics ehk andmete analüüs sarnaneb andmeteadusega, kuid kontsentreeritumalt. Andmeanalüütika eesmärk on andmete põhjal teadmiste genereerimine, ühendades mustrid ja suundumused organisatsiooni eesmärkidega. Data Analytics kasutab andmete viilutamiseks ja täringuks saamiseks põhilisi päringulauseid, näiteks SQL.
Andmeteadus
"Andmeteadus on see, kui teil on tegemist suurandmetega, suurte andmemahtudega".
- Data Science kaevandab suures koguses struktureeritud ja struktureerimata andmeid mustrite tuvastamiseks.
- Data Science sisaldab programmeerimise, statistiliste oskuste ja masinõppe algoritmide kombinatsiooni.
- Andmeteadus on kunst ja teadus, mille abil saab töötlemata andmetest eraldada toimiv ülevaade. Andmeteadust saame määratleda kui multidistsiplinaarset segu andmetest, algoritmi väljatöötamisest ja tehnoloogiast, et lahendada analüütiliselt keerukaid probleeme.
- Suurte struktureeritud ja struktureerimata andmete kaevandamine mustrite tuvastamiseks võib aidata organisatsioonil kulusid tagasi hoida, tõhusust suurendada, uusi turuvõimalusi ära tunda ja organisatsiooni konkurentsieelist suurendada.
- Andmeteadlase töö sõltub nõudest, ärivajadustest, turunõuetest ja suurema hulga ettevõtete uurimisest mustade andmete põhjal.
Andmeanalüüs
- Andmeanalüütika tegeleb vähem AI, masinõppe ja ennustava modelleerimisega ning rohkem ajalooliste andmete vaatamisega kontekstis.
- Andmeanalüütikud ei vastuta tavaliselt statistiliste mudelite loomise ega masinõppevahendite kasutuselevõtu eest.
- Andmevara võrdlemine organisatsiooni hüpoteesidega on andmeanalüütika tavaline juhtum ja praktika kipub olema keskendunud ärile ja strateegiale.
- Andmeanalüütikud on suurema tõenäosusega suurte andmete sätetega kursis.
- Andmeanalüütikud koormavad andmeid, mis on kas lokaliseeritud või väiksema jalajäljega.
Andmeanalüütikutel on vähem ulatust ja praktikat ning nad kasutavad andmete analüüsimisel sihipärasemat lähenemisviisi. Samuti on nad palju vähem seotud andmetöötluse kultuuriga.
Andmeteaduse ja andmeanalüüsi (infograafika) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on toodud 14 parimat võrdlust Data Science vs Data Analytics vahel 
Andmeteaduse ja andmeanalüüsi peamised erinevused
Mõlemad Data Science vs Data Analytics on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust andmeteaduse ja andmeanalüüsi vahel:
Erinevatest allikatest (nt finantslogid, tekstifailid, multimeediumvormid, andurid ja instrumendid) genereeritud andmed on suurandmed. Lihtsad äriteabe tööriistad ei suuda seda tohutut hulga ja mitmesugust teavet töödelda. Seetõttu vajame sellest keerukamate ja täpsemate analüütiliste tööriistade ja algoritmide töötlemist, analüüsimist ja nendest arusaamise joonistamist.
- Andmeteadlased vaatlevad sisuliselt laia andmestikku, kus ühenduse loomine võib olla keeruline või mitte, samal ajal kui Data Analytics vaatab edasiseks suhtluseks teatud andmeid.
- Andmeteaduse valdkonnas kasutatakse matemaatika-, statistika- ja infotehnoloogia erialasid ning see hõlmab selliseid tehnikaid nagu masinõpe, klastrianalüüs, andmete kaevandamine ja visualiseerimine, samal ajal kui Data Analytics töötab lõppväljundi juhtimiseks struktuuripäringu keeles nagu SQL / Hive.
- Andmeteadlase tööülesannete tugev äriteadlikkus ja andmete visualiseerimise oskused muudavad ülevaate ettevõtluslooks, samas kui andmeanalüütikult ei eeldata äritegevust ja täpsemat andmete visualiseerimise oskust.
- Andmeteadlane uurib ja uurib andmeid mitmest eraldatud allikast, samas kui andmeanalüütik vaatab tavaliselt andmeid ühest allikast, näiteks CRM-süsteemist või andmebaasist.
- Andmeanalüütik lahendab ettevõtte esitatud küsimused, samas kui andmeteadlane sõnastab küsimused, mille lahendused on tõenäoliselt ettevõttele kasuks
Andmeteadlaseks saamiseks vajalikud oskused:
- Programmeerimisoskus
- Räpsete andmete (struktureerimata andmete) puhastamine
- Kaart Vähendage töökohtade arengut
- Masinõppe oskused
- Analüüsioskus
- Kliendi teadmised
- Tugevad andmete visualiseerimise oskused
- Jutuvestmisoskus visualiseerimiste abil
- EDA (uurimuslik andmete analüüs)
- Tehke kindlaks juhendamata masinõppe abil andmete suundumused
- Andmete suundumuste põhjal prognooside tegemine juhendatud masinõppe abil
- Kirjutage kood andmete uurimiseks ja analüüsimiseks
- Andke kood tehnoloogiale / insenerile, et seda toodeteks rakendada
Andmeanalüütikuks saamiseks vajalikud oskused:
- EDA (uurimuslik andmete analüüs)
- Andmete hankimine esmastest või sekundaarsetest andmeallikatest ja andmebaaside pidamine
- Andmete salvestamise ja hankimise oskused ja tööriistad
- Räpsete andmete (struktureerimata andmete) puhastamine
- Andmete ladustamise ja ETL-i (väljavõtte teisenduskoormus) haldamine
- Töötage tulemuslikkuse hindamiseks välja KPI-d
- Põhjalik ülevaade SQL-ist ja analüüsist
- Arendage andmete visuaalseid esitusi, kasutades BI-platvorme
- Andmete tõlgendamine, tulemuste analüüsimine statistiliste meetodite abil
- Andmeanalüüside, andmekogumissüsteemide ja muude strateegiate väljatöötamine ja rakendamine, mis optimeerivad statistilist tõhusust ja kvaliteeti
- Andmeanalüütikud peaksid tundma andmelaonduse ja ärialase teabe kontseptsioone
- Hadoopi klastri tugev mõistmine
- Täiuslik andmearhitektuuri tööriistade ja komponentidega.
Data Science vs Data Analytics võrdlustabel
Arutlen peamiste esemete üle ja eristan Data Science vs Data Analytics.
| Andmeteaduse ja andmeanalüüsi võrdlusalused | Andmeteadus | Andmeanalüüs |
| Põhieesmärk | Õigete äriküsimuste esitamine ja lahenduste otsimine | Ettevõtte andmete analüüsimine ja kaevandamine |
| Andmete kvantum | Lai andmekogum (suurandmed) | Piiratud kogum andmeid |
| Erinevad ülesanded | Andmete puhastamine, ettevalmistamine analüüsi saamiseks | Andmete päring, koondamine mustri leidmiseks |
| Definitsioon | Andmeteadus on kunst ja teadus, mille abil saab töötlemata andmetest eraldada toimiv ülevaade | Andmeanalüütikud ei vastuta tavaliselt statistiliste mudelite loomise ega masinõppevahendite kasutuselevõtu eest |
| Sisuline ekspertiis | Vajalik | Ei ole vajalik |
| Mittetehniline | Vajalik | Ei ole vajalik |
| Fookus | Eeltöödeldud andmed | Töödeldud andmed |
| Ribalaius | Rohkem vabadust ulatuses ja praktikas | Vähem vabadust ulatuses ja praktikas |
| Eesmärk | Toodetest andmete leidmine | Töödeldud andmetest ülevaate leidmine |
| Andmetüübid | Struktureeritud ja struktureerimata andmed | Struktureeritud andmed |
| Kasu | Andmeteadlane uurib ja uurib andmeid mitmest lahti ühendatud allikast | andmeanalüütik vaatab tavaliselt andmeid ühest allikast, näiteks CRM |
| Tehisintellekt | Tegeleb rohkem tehisintellektiga | Tehisintellekt tegeleb vähem |
| Masinõpe | Tegeleb rohkem masinõppega | Tegeleb masinaõppes vähem |
| Ennustav analüüs | Tegeleb rohkem ennustava analüüsiga | Ennustavas analüüsis tegeleb vähem |
Järeldus - andmeteadus vs andmeanalüüs
Peamiselt nüansirikkad erinevused andmeteaduse ja andmeanalüütika vahel võivad ettevõttele tegelikult suurt mõju avaldada. Data Science on uus huvitav tarkvaratehnoloogia, mida kasutatakse kriitilise analüüsi rakendamiseks, võimaluseks töötada välja keerukaid mudeleid, mahukaid andmekogumeid ja juhtida äritegevust. Andmeteadus on katusmõiste, mida kasutatakse, et kirjeldada, kuidas teaduslikku meetodit saab ettevõttes kasutatavate andmete suhtes rakendada. Ka infoteadus mängib tehisintellekti ja masinõppe arendamisel kasvavat ja väga olulist rolli. Ehkki erinevused on olemas, on nii andmeteadus kui ka andmete analüütika töö ja andmete tuleviku olulised osad. Andmeanalüütikud võtavad suunda andmeteadlastelt, kuna endised üritavad vastata kogu organisatsiooni esitatud küsimustele. Ettevõtted, kes soovivad juhtida teed tehnoloogilistele muutustele ja mõistavad edukalt andmeid, mis paneb nende organisatsioone töötama, peaksid mõistma nii andmeteadust kui ka andmete analüütikat. Ettevõte vajab oma projektis nii andmeteadust kui ka andmete analüütikat. Nii andmeteadus kui ka andmete analüüs on osa ettevõtte kasvust.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Science vs Data Analytics, nende tähendus, pea võrdlemine, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteadus vs masinõpe
- 8 suurepärast andmeanalüüsi suundumust
- Suurandmed vs andmeteadus
- Andmete visualiseerimine vs andmete analüüs