Duomenų analizė vs. Duomenų mokslas: 5 dalykai, į kuriuos reikia atsižvelgti

Didžiųjų duomenų pasaulyje dažnai susidursite su dviem disciplinomis: duomenų mokslu ir duomenų analitika. Jiems abiem reikia skirtingų (bet tam tikrose srityse sutampančių) kompetencijų ir įgūdžių.

Nepaisant to, abi studijų sritys yra labai pelningos ir siūlo geras galimybes tiems, kurie domisi papildomais žingsniais.

Jei norite priimti svarbius karjeros sprendimus, bet nesate tikri, kurį variantą pasirinkti, skaitykite apie svarbiausius skirtumus.

1. Išsilavinimas

Duomenų analitikos ir duomenų mokslo sritys turtėja ir specializuojasi. Tai reiškia, kad jei renkatės bet kurią iš dviejų profesijų, turite būti gerai pasiruošę susidoroti su švietimo iššūkiais, kurie jums gali iškilti.

Duomenų analizė

Norint pradėti duomenų analitiko karjerą, būtinas pagrindinis bakalauro laipsnis. Norėdami pradėti šį karjeros kelią, turite pasirinkti bakalauro studijų programą, kuri suteiks jums a darbinis SQL supratimas ir užklausų kūrimas RDBVS ir duomenų struktūros schemų operacijoms.

Taip pat reikės žinių apie statistinį programavimą naudojant R arba Python. Be to, žinios apie mašininį mokymąsi (ML), dirbtinį intelektą (AI), pasirinktinių algoritmų kūrimą, duomenų tvarkymą, susijusią su informacijos rinkimu ir saugojimu, yra papildomi pranašumai.

Trumpai tariant, jums reikia IT, informatikos, matematikos ar statistikos bakalauro laipsnio, kad pradėtumėte savo karjerą duomenų analizės srityje.

Duomenų mokslas

Duomenų mokslininko trokštančiam saugiausia yra siekti kompiuterių mokslo, informacinių technologijų, matematikos ar statistikos bakalauro ir magistro laipsnio. Jei norite pakeisti savo karjeros trajektoriją ir imtis duomenų mokslininko karjeros, jums reikia nedidelio laipsnio bet kuriame iš šių srautų.

Pagrindinės žinios, reikalingos duomenų mokslo vaidmenims, turėtų paruošti jus verslo duomenų teikimui, rinkimui, tvarkymui, apdorojimui ir modeliavimui.

Be to, galite įgyti duomenų vizualizavimo, API duomenų rinkimo ir paruošimo patirties. Taikomosios matematikos ir statistikos laipsnis padės jums atlikti tiriamąją duomenų analizę, leidžia sekti ir nustatyti modelius, sukurti testavimo modelius pagal užsakymą iššūkiams ir dar daugiau daugiau.

Galiausiai, kuriant AI pagrįstų prognozių modelius, patogu turėti papildomų įgūdžių, susijusių su ML ir AI. Taigi duomenų mokslo, informatikos ar kompiuterių inžinerijos bakalauro laipsnis turėtų padėti jums pradėti duomenų mokslininko karjerą.

2. Darbo vaidmenys ir pareigos

Pradėjus savo kelionę šiose srityse, jūsų, kaip duomenų analitiko, pareigos ir pareigos skirsis. Priklausomai nuo jūsų kompetencijos lygio, galite pastebėti tam tikrus pokyčius, kurie padės išspręsti sudėtingas jūsų darbo situacijas.

Duomenų analizė

Duomenų analitikoje pirmiausia analizuosite, vizualizuosite ir rinksite specifinius verslo duomenis.

Apskritai, atliekant duomenų analizės vaidmenis, jums reikės atlikti tokias pareigas kaip:

• Duomenų vientisumo valymas, apdorojimas, patvirtinimas ir pavyzdžiai
• Atlikti žvalgomąją didelių duomenų rinkinių duomenų analizę
• Įdiegti ETL vamzdynus ir vykdyti duomenų gavybą
• Atlikite statistinę analizę naudodami logistinę regresiją, KNN, atsitiktinį mišką ir sprendimų medžius
• Kurkite ir valdykite mašininio mokymosi (ML) bibliotekas rašydami automatizavimo kodus
• Gaukite naujų įžvalgų naudodami ML įrankius ir algoritmus
• Nustatykite duomenų modelius, kad galėtumėte gerai informuoti duomenimis pagrįstas prognozes

Duomenų mokslas

Duomenų mokslas apima įžvalgas ir išvadų darymą iš kontekstinių verslo duomenų.

Kai kurios papildomos pareigos gali apimti:

• Duomenų rinkimas ir interpretavimas
• Atitinkamų modelių nustatymas duomenų rinkinyje
• Atlikimas SQL pagrįstos duomenų užklausos ir antrinės užklausos
• Duomenų užklausa naudojant RDBMS įrankius, tokius kaip SQL, Python, SAS ir daugelis kitų
• Sklandžiai išmanyti nuspėjamosios, įsakmiosios, aprašomosios ir diagnostinės analizės įrankius
• Įgyti vizualizacijos įrankių, tokių kaip Tableau, IBM Cognos Analytics ir kt., įgūdžių

3. Esminių įgūdžių rinkiniai

Kadangi abu vaidmenys yra specializuoti, jiems reikia tam tikrų įgūdžių, kad galėtumėte tobulėti bet kurioje iš sričių. Kad galėtumėte kuo geriau išnaudoti bet kurią profesiją, turite tobulinti savo įgūdžius ir maksimaliai išnaudoti tai, ką galite.

Duomenų analizė

Analizei reikalingos pažangios tarpinės statistikos žinios ir problemų sprendimo įgūdžiai.

Be to, geriausia, jei galite patobulinti šiuos įgūdžius:

• MS Excel ir SQL duomenų bazės duomenims pjaustyti
• Verslo žvalgybos įrankiai, skirti ataskaitoms valdyti
• Išmokite tokius įrankius kaip Python, R ir SAS, kaip valdyti, valdyti ir dirbti su duomenų rinkiniais

Nepaisant to, kad esate orientuotas į IT, norint tapti duomenų analitiku, nebūtina turėti inžinieriaus išsilavinimo.

Vietoj to verta mokytis statistikos, duomenų bazių valdymo ir duomenų modeliavimo bei nuspėjamosios analizės, kad įsisavintumėte prekybos gudrybes.

Duomenų mokslas

Duomenų mokslo srityje turite išmanyti matematiką, išplėstinę statistiką, nuspėjamą modeliavimą, mašininį mokymąsi ir programavimą šiose srityse:

• „Hadoop“ ir „Spark“ didelių duomenų įrankių patirtis
• SQL patirtis, NoSQL ir PostgreSQL duomenų bazės
• Duomenų vizualizavimo įrankių ir kelių kalbų, tokių kaip Scala ir Python, išmanymas

Vienas ar keli iš šių įrankių yra būtini norint įsisavinti duomenų analizės ir duomenų mokslo vaidmenis. Kad dirbtumėte geriausiai, patariame išmokti kuo daugiau šių dalykų.

Duomenų analizė

• Duomenų vizualizacija: „Splunk“, „QlikView“, „Power BI“ ir „Tableau“.
• ETL: Talend
• Didelių duomenų apdorojimas: „Spark“, „RapidMiner“.
• Duomenų analizė: Microsoft Excel, R ir Python

Duomenų mokslas

• Taikomoji duomenų mokslas: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Didelių duomenų apdorojimas: „Apache Hadoop“, „Spark“.
• Duomenų vizualizacija: „Tableau“, „BigML“, „Trifacta“, „QlikView“, „MicroStrategy“ ir „Google Analytics“
• Duomenų analizė: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ir SPSS
• Programavimas: R, Julia ir Python
• Programavimo bibliotekos: „TensorFlow“, skirta „Python“ duomenų modeliavimui

5. Karjeros galimybės

Nepriklausomai nuo to, kurią sritį pasirinksite, idėja yra gauti gerą, gerai apmokamą darbą. Priklausomai nuo to, kurį vaidmenį pasirinksite, atitinkamai keisis ir darbo vaidmenys.

Štai keletas populiarių karjeros pasirinkimų duomenų analizės ir duomenų mokslo srityse.

Duomenų analizė

• Verslo žvalgybos analitikas
• Duomenų analitikas
• Kiekybinis analitikas
• Duomenų analizės konsultantas
• Operacijų analitikas
• Rinkodaros analitikas
• Projekto vadovas
• IT sistemų analitikas
• Transporto logistikos specialistas

Duomenų mokslas

• Duomenų analitikas
• Duomenų inžinieriai
• Duomenų bazės administratorius
• Mašininio mokymosi inžinierius
• Duomenų mokslininkas
• Duomenų architektas
• Statistikas
• Verslo analitikas
• Duomenų ir analizės tvarkyklė

Duomenų mokslas vs. Duomenų analizė: galutinis verdiktas

Apskritai duomenų mokslininkai turi pažangesnių įgūdžių. Dėl to vidutinis duomenų mokslininkas uždirba daugiau nei vidutinis duomenų analitikas. Tačiau visada galite pradėti savo karjerą kaip duomenų analitikas, o vėliau pasilenkti su duomenų mokslu.

Be duomenų analizės ir duomenų mokslo, galimos kelios kitos sritys, jei jus domina į duomenis orientuoti vaidmenys. Pradedantiesiems galite pažvelgti į duomenų architektūrą ir duomenų inžinerijos pozicijas. Rinkoje yra daug kursų, kurie gali padėti patobulinti savo įgūdžius šiose srityse.

8 duomenų inžinieriaus ir duomenų architekto sertifikatai, kad pagerintumėte savo įgūdžius

Išlikite žaidimo viršūnėje naudodami šiuos į duomenis orientuotus sertifikatus.

Skaitykite toliau

Apie autorių