Skillnad mellan Data Science och Data Analytics
Datavetenskap är studien av var information kommer från, vad den representerar och hur den kan förvandlas till en värdefull resurs. Datavetenskap handlar om att avslöja fyndata genom en annan process, verktyg och tekniker som är involverade för att identifiera mönster från rådata. Dessa rådata är i grunden Big Data i form av strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data. Data Analytics, eller dataanalys, liknar datavetenskap, men på ett mer koncentrerat sätt. Syftet med dataanalys är att generera insikter från data genom att ansluta mönster och trender med organisatoriska mål. Data Analytics använder grundläggande frågauttryck som SQL för att skiva och tärna data.
Datavetenskap
"Data Science är när du har att göra med Big Data, stora mängder data".
- Data Science bryter stora mängder strukturerade och ostrukturerade data för att identifiera mönster.
- Data Science innehåller en kombination av programmering, statistiska färdigheter, maskininlärningsalgoritmer.
- Data Science är konsten och vetenskapen att utvinna handlingsbar insikt från rådata. Vi kan definiera datavetenskap som en tvärvetenskaplig blandning av datainferens, algoritmutveckling och teknik för att lösa analytiskt komplexa problem.
- Att bryta stora mängder strukturerade och ostrukturerade data för att identifiera mönster kan hjälpa en organisation att täcka kostnaderna, öka effektiviteten, erkänna nya marknadsmöjligheter och öka organisationens konkurrensfördel.
- Datavetare arbetar beror på ett krav, affärsbehov, marknadskrav och utforska mer affärer från svart data.
Data Analytics
- Dataanalys handlar mindre om AI, maskininlärning och prediktiv modellering och mer med att titta på historiska data i sammanhang.
- Dataanalytiker är inte vanligtvis ansvariga för att bygga statistiska modeller eller distribuera verktyg för maskininlärning.
- Jämförelse av datatillgångar mot organisatoriska hypoteser är ett vanligt användningsfall för dataanalys, och praxis tenderar att vara fokuserad på affär och strategi.
- Dataanalytiker är mindre benägna att få kunskaper i big data-inställningar.
- Dataanalytiker kränker data som antingen är lokaliserade eller mindre i fotavtryck.
Dataanalytiker har mindre frihet i omfattning och praxis och praktiserar en mer fokuserad strategi för att analysera data. De är också mycket mindre involverade i dataarbetets kultur.
Jämförelse mellan data och vetenskap mot dataanalys (Infografik)
Nedan visas topp 14 jämförelsen mellan Data Science vs Data Analytics 
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och dataanalys
Både Data Science vs Data Analytics är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de största skillnaderna mellan datavetenskap och dataanalys:
Data som genereras från olika källor som finansiella loggar, textfiler, multimediaformer, sensorer och instrument är Big Data. Enkla Business Intelligence-verktyg kan inte bearbeta denna enorma volym och olika data. Det är därför vi behöver mer komplexa och avancerade analysverktyg och algoritmer för att bearbeta, analysera och dra meningsfulla insikter ur det.
- Datavetare tittar i huvudsak på breda uppsättningar av data där en anslutning kanske inte kan göras medan Data Analytics tittar på en viss uppsättning data för att kommunicera vidare.
- Datavetenskapsfältet använder sig av matematik, statistik och datavetenskapliga discipliner och innehåller tekniker som maskininlärning, klusteranalys, data mining och visualisering medan Data Analytics arbetar med struktursfrågespråk som SQL / Hive för att driva slutresultatet.
- Jobbrollen för en datavetare har en stark affärsskicklighet och datavisualisering för att konvertera insikten till en affärshistoria medan en dataanalytiker inte förväntas ha besvärlighet och avancerad datavisualisering.
- Datavetare undersöker och undersöker data från flera frånkopplade källor medan en dataanalytiker vanligtvis tittar på data från en enda källa som CRM-systemet eller en databas
- En dataanalytiker kommer att lösa frågorna från företaget medan en datavetare formulerar frågor vars lösningar sannolikt kommer att gynna verksamheten
Färdigheter som behövs för att bli datavetare:
- Programmeringsfärdigheter
- Rengöring av smutsiga data (ostrukturerad data)
- Karta Minska jobbutvecklingen
- Maskininlärningsförmåga
- Analytiska färdigheter
- Kundinsikter
- Starka datavisualiseringskunskaper
- Berättelser om berättelser med visualiseringar
- EDA (Exploratory data analysis)
- Identifiera trender i data med oövervakad maskininlärning
- Gör förutsägelser baserade på trender i data med hjälp av övervakad maskininlärning
- Skriv kod för att hjälpa till med utforskning och analys av data
- Ge kod / teknik för implementering i produkter
Färdigheter som behövs för att bli en Data Analytics:
- EDA (Exploratory data analysis)
- Förvärva data från primära eller sekundära datakällor och underhålla databaser
- Datalagring och hämtning av färdigheter och verktyg
- Rengöring av smutsiga data (ostrukturerad data)
- Hantera datalagring och ETL (Extract Transform Load)
- Utveckla KPI: er för att bedöma prestanda
- Fördjupad exponering för SQL och analys
- Utveckla visuella representationer av data genom användning av BI-plattformar
- Tolkning av data, analys av resultat med hjälp av statistiska tekniker
- Utveckla och implementera dataanalyser, datainsamlingssystem och andra strategier som optimerar statistisk effektivitet och kvalitet
- Dataanalytiker bör ha kunskap om datalagring och affärsintelligensbegrepp
- Stark förståelse för Hadoop Cluster
- Perfekt med verktyg och komponenter i dataarkitekturen.
Datavetenskap jämfört med dataanalys jämförelsetabell
Jag diskuterar stora artefakter och skiljer mellan Data Science vs Data Analytics.
| Grunden för jämförelse mellan datavetenskap och dataanalys | Data Science | Data Analytics |
| Grundläggande mål | Ställa rätt affärsfrågor och hitta lösningar | Analysera och bryta affärsdata |
| Quantum of Data | En bred uppsättning data (Big Data) | Begränsad uppsättning data |
| Olika uppgifter | Rengöring av data, beredningsanalys för att få insikter | Dataförfrågan, aggregering för att hitta ett mönster |
| Definition | Data Science är konsten och vetenskapen att utvinna handlingsbar insikt från rådata | Dataanalytiker är inte vanligtvis ansvariga för att bygga statistiska modeller eller distribuera verktyg för maskininlärning |
| Betydande expertis | behövs | Inte nödvändigt |
| Inte teknisk | behövs | Behövs inte |
| Fokus | Förbehandlade data | Bearbetade data |
| Bandbredd | Mer frihet i omfattning och praktik | Mindre frihet i omfattning och praktik |
| Ändamål | Hitta insikter från Raw Data | Hitta insikter från bearbetade data |
| Datatyper | Strukturerade och ostrukturerade data | Strukturerade data |
| fördelar | Datavetare undersöker och undersöker data från flera frånkopplade källor | dataanalytiker tittar vanligtvis på data från en enda källa som CRM |
| Artificiell intelligens | Mer om Artificiell intelligens | Erbjuder mindre inom konstgjord intelligens |
| Maskininlärning | Mer information om maskininlärning | Erbjuder mindre i maskininlärning |
| Prediktiv analys | Mer information om prediktiv analys | Erbjuder mindre i prediktiv analys |
Slutsats - Data Science vs Data Analytics
De till synes nyanserade skillnaderna mellan datavetenskap och dataanalys kan faktiskt ha en stor inverkan på ett företag. Data Science är en ny intressant mjukvaruteknik, som används för att tillämpa kritisk analys, ger förmågan att utveckla sofistikerade modeller, för massiva datamängder och driva affärsinsikter. Datavetenskap är ett paraplybegrepp som används för att beskriva hur den vetenskapliga metoden kan tillämpas på data i en affärsinställning. Datavetenskap spelar också en växande och mycket viktig roll i utvecklingen av artificiell intelligens och maskininlärning. Även om skillnaderna finns, är både datavetenskap och dataanalys viktiga delar av framtidens arbete och data. Dataanalytiker tar väg från dataforskare, eftersom de tidigare försöker svara på frågor som ställs av organisationen som helhet. Både datavetenskap och dataanalys bör omfamnas av företag som vill leda vägen till teknisk förändring och framgångsrikt förstå de data som får deras organisationer att driva. Ett företag behöver både datavetenskap och dataanalys i sitt projekt. Både datavetenskap och dataanalys är en del av företagets tillväxt.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Science vs Data Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 Utmärkta Data Analytics-trender
- Big Data vs Data Science
- Datavisualisering kontra dataanalys