Питање науке о подацима наспрам аналитике података и питање шта изабрати између два поља података је тако често питање.
Подаци су нова валута, тако кажу. У свету заснованом на подацима у каквом смо сада, већина организација, ако не и све, у великој мери се ослањају на податке да би дубоко одлучивале о кључним стварима које утичу на њихово пословање.
Читав процес прикупљања информација, обраде и анализе истих како би се произвели вредни обрађени подаци стварају различите могућности запошљавања за људе са релевантним вештинама манипулације подацима. У овом случају, наука о подацима и аналитика података су две основне професије које се баве обрадом и анализом података.
Шта тачно подразумева каријера у области науке о подацима и каријера у аналитици података? Да ли мисле исто? Колико се разликују? Које прелиминарне вештине би биле потребне да бисте се бавили било којом од ових професија као каријера?
Одговарајући на ова питања, овај чланак ће вам помоћи да одлучите који пут да пратите у каријери између Аналитике података и Науке о подацима. Знам да си узбуђен као и ја!
Дозволите нам да погледамо главне компоненте које разматрате пре него што одлучите о путу између њих.
Ове компоненте укључују:
- Опис посла Дата Сциенце у односу на опис посла Аналитике података.
- Индивидуалне одговорности у аналитици података и науци о подацима.
- Вештине потребне у науци о подацима у односу на вештине потребне у аналитици података.
- Ваше интересовање је у складу са овим пољима.
Преглед садржаја
Опис посла
Дата Сциенце
Стручњаци за науку података преузимају податке из различитих извора у оквиру индустрије. Они затим укључују информатику, предиктивну аналитику, статистику и машинско учење како би рашчланили ове огромне скупове података. Ово им помаже да разумеју пословне перформансе и њихову функционалну структуру и пронађу решења за своје захтеве.
Научници података откривају питања која не схватате; захтевају одговоре на првом месту. Ово има за циљ да идентификује потенцијалну платформу за учење или, још боље, иновацију!
Аналитика података
Ово поље укључује обраду и статистичку анализу постојећих информација како би се открили подаци који се могу предузети. Аналитичари података развијају технике прикупљања, обраде и организовања података како би разумели проблеме о којима је реч.
Стручњаци користе алате за анализу података као што су; Питхон, Р, Мицрософт Екцел и Таблеау да постигну своје циљеве. Поред тога, они проверавају тачност и квалитет података. Они даље анализирају ове податке пре него што развију моделе за извештавање о подацима и њихово представљање циљној публици. Метод презентације који користи моделе омогућава публици да брзо разуме представљене податке и дозволи им да лако доносе одлуке.
Дефинисане одговорности
Одговорности научника података
Научник за податке чисти, обрађује и манипулише сировим преузетим подацима. Користе неколико података аналитицс алати за стицање вредних увида из података. Стручњаци за науку о подацима дизајнирају процесе моделирања података који развијају алгоритме и предиктивне моделе за обављање прилагођене анализе.
Поред тога, наука о подацима укључује прикупљање података и прикупљање великих скупова структурираних и неструктурираних скупова података из бројних релевантних извора. Као научник података, бићете одговорни за дизајнирање и процену напредних статистичких модела за тумачење ових података. Штавише, изградња предвидљивих модела и алгоритама машинског учења који раде на великим количинама података такође је део одговорности научника за податке.
Обрађене податке је потребно анализирати и затим графички приказати у контролним таблама и извештајима помоћу графикона и графикона. Визуелно представљање помаже релевантним заинтересованим странама да брзо разумеју трендове и обрасце података пре него што донесу одлуке. Овај процес се назива визуализација података. Научници података често раде са инжењерима података и аналитичарима података кад год је потребно да се формулише анализа резултата података.
Одговорности аналитичара података
Одговорности у области анализе података не разликују се много од оних у науци о подацима.
Они користе релевантне податке за припрему извештаја који описују прецизне обрасце и трендове. Аналитичар података треба да разуме улогу и захтеве компаније како би могао да поједностави цео процес анализе података. Они такође користе аутоматизоване алате за преузимање ових захтева из примарних и секундарних извора података.
Након прикупљања података, они их обрађују уклањањем оштећених података, отклањањем грешака у коду и свим повезаним проблемима.
Аналитичари података такође анализирају податке како би проценили њихов квалитет и значење.
Поред тога, развијају и одржавају базе података за реорганизацију података у читљивим форматима.
Аналитичари података користе статистичке алате за дијагнозу и предвиђање тако што идентификују, анализирају и тумаче обрасце и трендове у сложеним скуповима података.
Ови професионалци додељују нумеричку вредност критичним пословним функцијама да би проценили и упоредили пословни учинак током времена.
Попут научника података, они такође сарађују са програмерима, инжењерима и руководиоцима како би наставили да идентификују могућности за побољшање процеса.
Сада, погледајмо кључне вештине које су потребне за оба поља.
Потребне вештине
Дата Сциенце
Ово поље захтева од вас да добро познајете математику, напредну статистику, предиктивно моделирање, машинско учење и, наравно, да будете упућени у вештине програмирања, укључујући:
- Бити упућен у рад са алатима за визуелизацију података као што су Таблеау, ЦхартБлоцкс, Датавраппер, Д3.јс и КликеВиев, између осталих.
- Стручност у програмским језицима као што су Р, Питхон и Сцала.
- Требало би да будете вешти у коришћењу Хадооп и Спарк, алата за велике податке.
Аналитика података
Једнако важно, аналитичар података треба да познаје статистику, базе података, моделирање и предиктивна анализа добро. Штавише, било би вам од помоћи ако бисте решавали проблеме и имате вештине као што су:
- Екцел и дизајнирање и развој СКЛ база података за манипулацију подацима.
- Програмски језици као што су Питхон и Р за статистику.
- Мајсторство у математици за прикупљање, мерење, организовање и анализу података.
- Стручност у коришћењу пакета за извештавање као што је програмирање, укључујући ЈаваСцрипт, КСМЛ или ЕТЛ оквире.
Позадина образовања
Осим техничке експертизе, диплома бачелор у релевантној области статистичких и аналитичких вештина или рачунарских наука биће од помоћи аналитичару података. Алтернативно, завршите курс за сертификацију науке о подацима или одговарајући Боотцамп. Рад на личним пројектима је додатна предност која ће вам помоћи да постанете довољно стручни за посао.
С друге стране, научник података захтева од вас да имате напредне дипломе или мастер курсеве математике или рачунарства.
Интереси
Да ли уживате у раду на математичком рачунарству или системском размишљању? Генерално, да ли волите да креирате системе који троше 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 да дефинишу процесе.
Иначе, ако уживате у раду на постизању циљева опсежним истраживањем података и проналажењем образаца или трендова на основу ових података, аналитика података је савршен избор за вас.
Професионални ранг 🕵♂
У поређењу са Аналитиком података, Дата Сциенце има виши професионални ранг. Слично томе, 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 слободних радних места доступно је аналитичарима података него научницима података.
Дакле, шта би то било за вас? 🤔
Пошто сте прошли кроз разлике између науке о подацима и аналитике података, сада сте у бољој позицији да одлучите између њих.
Вероватно ћете желети да преиспитате своје главне циљеве у каријери, интересовања и, што је још важније, вештине.
Који год пут да изаберете, оба поља су повољна. Штавише, никада нећете погрешити радећи са подацима упркос избору каријере.
Можете истражити више о доступним курсевима Аналитике података ако се одлучите за ову путању. Алтернативно, можда ћете желети да знате алате за науку о подацима које ћете користити, ако се одлучите за науку о подацима.
Срећно!