Често се поставља питање о разлици између науке о подацима и аналитике података, као и које од ова два поља одабрати.
Подаци се данас сматрају новом валутом. У свету који је све више заснован на подацима, већина организација се у великој мери ослања на податке приликом доношења кључних одлука које утичу на њихово пословање.
Процес прикупљања, обраде и анализе информација ради стварања вредних, коначних података отвара бројне могућности за запошљавање људи са релевантним вештинама у баратању подацима. Наука о подацима и аналитика података су два кључна занимања у овој области.
Шта подразумева каријера у науци о подацима, а шта у аналитици података? Да ли су ова занимања слична? Колико се разликују? Које вештине су неопходне за започињање каријере у било ком од ова два поља?
Овај чланак ће вам помоћи да одговорите на ова питања и да се определите између каријере у аналитици података и науци о подацима. Надам се да сте узбуђени као и ја!
Погледајмо кључне елементе које треба узети у обзир приликом одабира између ова два пута.
Ови елементи укључују:
- Упоређивање описа посла научника података и аналитичара података.
- Разлике у одговорностима у аналитици података и науци о подацима.
- Вештине потребне у науци о подацима у поређењу са вештинама потребним у аналитици података.
- Усклађивање ваших интересовања са овим пољима.
Описи послова
Наука о подацима
Стручњаци за науку о подацима прикупљају податке из различитих извора унутар индустрије. Затим користе информатику, предиктивну аналитику, статистику и машинско учење како би анализирали ове огромне скупове података. Ово им помаже да разумеју пословне перформансе и њихову функционалну структуру, те да пронађу решења за своје потребе.
Научници података откривају питања која се можда нису ни постављала, а која захтевају одговоре. Циљ је идентификовати потенцијалне области за унапређење или иновацију.
Аналитика података
Ово поље укључује обраду и статистичку анализу постојећих информација како би се пронашли подаци који се могу применити у пракси. Аналитичари података развијају технике за прикупљање, обраду и организацију података како би разумели проблеме.
Стручњаци користе алате за анализу података као што су Python, R, Microsoft Excel и Tableau како би остварили своје циљеве. Поред тога, проверавају тачност и квалитет података. Даље анализирају ове податке пре него што развију моделе за извештавање и презентацију података циљној публици. Метода презентације која користи моделе омогућава публици да брзо разуме представљене податке и олакшава им доношење одлука.
Дефинисане одговорности
Одговорности научника података
Научник података чисти, обрађује и манипулише сировим подацима. Користи различите алате за анализу како би стекао вредне увиде из података. Стручњаци за науку о подацима креирају процесе моделирања података који развијају алгоритме и предиктивне моделе за прилагођену анализу.
Наука о подацима такође подразумева прикупљање великих скупова структурираних и неструктурираних података из бројних релевантних извора. Као научник података, бићете одговорни за дизајнирање и процену напредних статистичких модела за интерпретацију ових података. Такође, изградња предвидљивих модела и алгоритама машинског учења који раде на великим количинама података такође је део одговорности научника података.
Обрађене податке је потребно анализирати и графички приказати на контролним таблама и у извештајима помоћу графикона. Визуелно представљање помаже заинтересованим странама да брзо разумеју трендове и обрасце података пре доношења одлука. Овај процес се назива визуализација података. Научници података често сарађују са инжењерима података и аналитичарима података како би формулисали анализу резултата података.
Одговорности аналитичара података
Одговорности у аналитици података не разликују се значајно од оних у науци о подацима.
Аналитичари података користе релевантне податке за припрему извештаја који описују прецизне обрасце и трендове. Аналитичар података треба да разуме улогу и потребе компаније како би могао да поједностави цео процес анализе података. Такође користе аутоматизоване алате за преузимање ових захтева из примарних и секундарних извора података.
Након прикупљања података, аналитичари их обрађују уклањањем оштећених података, грешака у коду и свих повезаних проблема.
Аналитичари података такође анализирају податке како би проценили њихов квалитет и значај.
Поред тога, развијају и одржавају базе података за реорганизацију података у читљиве формате.
Аналитичари података користе статистичке алате за дијагнозу и предвиђање, идентификујући, анализирајући и тумачећи обрасце и трендове у сложеним скуповима података.
Ови професионалци додељују нумеричку вредност кључним пословним функцијама како би проценили и упоредили пословни учинак током времена.
Као и научници података, сарађују са програмерима, инжењерима и руководиоцима како би идентификовали могућности за побољшање процеса.
Погледајмо сада кључне вештине потребне за оба поља.
Потребне вештине
Наука о подацима
Ово поље захтева добро познавање математике, напредне статистике, предиктивног моделирања, машинског учења и вештине програмирања, укључујући:
- Познавање рада са алатима за визуализацију података као што су Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js и QlikView, између осталих.
- Стручност у програмским језицима као што су R, Python и Scala.
- Вештине у коришћењу Hadoop и Spark, алата за велике податке.
Аналитика података
Једнако је важно да аналитичар података познаје статистику, базе података, моделирање и предиктивну анализу. Такође, корисне су вештине решавања проблема, као и:
- Excel и дизајнирање и развој SQL база података за манипулацију подацима.
- Програмски језици као што су Python и R за статистику.
- Напредно знање математике за прикупљање, мерење, организацију и анализу података.
- Стручност у коришћењу пакета за извештавање, укључујући JavaScript, XML или ETL оквире.
Образовна позадина
Поред техничке експертизе, диплома основних студија у области статистичких и аналитичких вештина или рачунарских наука биће корисна аналитичару података. Такође, можете завршити курс за сертификацију у области науке о подацима или одговарајући boot camp. Рад на личним пројектима је додатна предност која ће вам помоћи да постанете довољно стручни за посао.
С друге стране, научник података мора да има напредне дипломе или мастер студије из математике или рачунарства.
Интересовања
Да ли уживате у раду са математичким прорачунима или системским размишљањем? Да ли генерално волите да креирате системе који користе податке? Наука о подацима би вам највише одговарала. То је зато што научници података углавном граде системе за анализу података и користе вештине машинског учења за креирање предиктивних аналитичких модела. Поред тога, они такође дизајнирају систем прикупљања података компаније и користе рачунарску перспективу за дефинисање процеса.
Са друге стране, ако уживате у постизању циљева кроз опсежно истраживање података и проналажење образаца или трендова на основу ових података, аналитика података је савршен избор за вас.
Професионални ранг
У поређењу са аналитиком података, наука о подацима има виши професионални ранг. Такође, у погледу плата, научници података зарађују релативно више од аналитичара података. У САД, њихове просечне плате су 110.000 долара и 65.300 долара. Уносно поље, зар не?😊
Међутим, више радних места је доступно аналитичарима података него научницима података.
Дакле, шта је прави избор за вас? 🤔
Сада када сте прошли кроз разлике између науке о подацима и аналитике података, у бољој сте позицији да одлучите између њих.
Вероватно ћете желети да преиспитате своје главне каријерне циљеве, интересовања и, што је још важније, вештине.
Који год пут да одаберете, оба поља су корисна. Штавише, никада нећете погрешити радећи са подацима, без обзира на избор каријере.
Можете истражити више о доступним курсевима аналитике података ако се одлучите за ту путању. Алтернативно, можда ћете желети да сазнате више о алатима за науку о подацима које ћете користити, ако се одлучите за науку о подацима.
Срећно!