Gyakori kérdés a Data Science kontra Data Analytics kérdés, és hogy mit válasszunk a két adatmező közül.
Az adat az új pénznem, így mondják. Egy olyan adatvezérelt világban, amilyenben most vagyunk, a legtöbb szervezet, ha nem is az összes, nagymértékben az adatokra támaszkodik, hogy alapos döntést hozzon a működését befolyásoló kulcsfontosságú kérdésekben.
Az információgyűjtés, -feldolgozás és -elemzés teljes folyamata értékes feldolgozott adatok előállításához különböző munkalehetőségeket teremt a releváns adatkezelési készségekkel rendelkező emberek számára. Ebben az esetben a Data Science és az Data Analytics az adatok feldolgozásával és elemzésével foglalkozó két elsődleges munkakör.
Mit takar pontosan egy adattudományi és adatelemzői karrier? Vajon ugyanazt jelentik? Mennyiben különböznek egymástól? Milyen előképzettségre lenne szükség ahhoz, hogy e szakmák bármelyikét karrierként űzze?
E kérdések megválaszolásával ez a cikk segít eldönteni, hogy milyen utat válasszon a Data Analytics és a Data Science közötti karrierben. Tudom, hogy izgatott vagy, mint én!
Nézzük meg a főbb összetevőket, amelyeket figyelembe vesz, mielőtt a kettő közötti utat választaná.
Ezek az összetevők a következők:
- Data Science munkaleírás kontra Data Analytics munkaleírás.
- Egyéni felelősség a Data Analytics és Data Science területén.
- Az adattudományban megkövetelt készségek, szemben az adatelemzésben szükséges készségek.
- Érdeklődése összhangban van ezekkel a területekkel.
Tartalomjegyzék
Munkaköri leírás
Adattudomány
Az adattudományi szakemberek egy iparágon belül különböző forrásokból szereznek be adatokat. Ezután számítástechnikát, prediktív analitikát, statisztikákat és gépi tanulást alkalmaznak ezeknek a hatalmas adatkészleteknek az elemzéséhez. Ez segít nekik megérteni az üzleti teljesítményt és funkcionális struktúrájukat, és megoldást találni igényeikre.
Az adattudósok olyan kérdéseket tárnak fel, amelyeket Ön nem vesz észre; elsősorban válaszokat igényelnek. Ennek célja egy potenciális tanulmányi platform azonosítása, vagy ami még jobb, az innováció!
Adatelemzés
Ez a terület magában foglalja a meglévő információk feldolgozását és statisztikai elemzését, hogy napvilágra kerüljön a használható adatok. Az adatelemzők technikákat dolgoznak ki az adatok összegyűjtésére, feldolgozására és rendszerezésére, hogy megértsék a kérdéses problémákat.
A szakértők olyan adatelemző eszközöket használnak, mint pl. Python, R, Microsoft Excel és Tableau, hogy elérjék céljaikat. Ezenkívül az adatok pontosságát és minőségét vizsgálják. Ezeket az adatokat tovább elemzik, mielőtt modelleket dolgoznának ki az adatok jelentésére és a célközönség számára történő bemutatására. A modelleket használó prezentációs módszer lehetővé teszi, hogy a közönség gyorsan megértse a bemutatott adatokat, és könnyen dönthessen.
Meghatározott felelősségek
Az adattudós feladatai
Az adattudós megtisztítja, feldolgozza és manipulálja a nyers lekért adatokat. Számos adatot használnak analytics eszközöket, hogy értékes betekintést nyerhessenek az adatokból. Az adattudományi szakértők olyan adatmodellezési folyamatokat terveznek, amelyek algoritmusokat és prediktív modelleket fejlesztenek egyéni elemzések elvégzéséhez.
Ezenkívül az adattudomány magában foglalja az adatok bányászatát és a strukturált és strukturálatlan adatkészletek nagy halmazainak összegyűjtését számos releváns forrásból. Adattudósként Ön felel majd az adatok értelmezéséhez szükséges fejlett statisztikai modellek tervezéséért és értékeléséért. Ezen túlmenően, a nagy adatmennyiségeken dolgozó kiszámítható modellek és gépi tanulási algoritmusok készítése is az adattudós felelősségi körébe tartozik.
A feldolgozott adatokat elemezni kell, majd grafikusan ábrázolni kell műszerfalakban és jelentésekben diagramok és grafikonok segítségével. A vizuális megjelenítés segít a releváns érdekelt feleknek gyorsan megérteni az adattrendeket és -mintákat, mielőtt döntéseket hoznának. Ezt a folyamatot adatvizualizációnak nevezik. Az adattudósok gyakran dolgoznak együtt adatmérnökökkel és adatelemzőkkel, amikor csak szükség van az adatok eredményeinek elemzésére.
Az adatelemző feladatai
Az adatelemzés területén a felelősség nem sokban különbözik az adattudományétól.
A releváns adatokat felhasználva olyan jelentéseket készítenek, amelyek pontos mintákat és trendeket mutatnak be. Az adatelemzőnek meg kell értenie a vállalat szerepét és követelményeit, hogy egyszerűsítse a teljes adatelemzési folyamatot. Automatizált eszközöket is használnak, hogy lekérjék ezeket a követelményeket az elsődleges és másodlagos adatforrásokból.
Az adatok begyűjtése után feldolgozzák azokat a sérült adatok, hibakeresési kódhibák és minden kapcsolódó probléma eltávolításával.
Az adatelemzők az adatokat is elemzik, hogy felmérjék azok minőségét és jelentését.
Ezenkívül adatbázisokat fejlesztenek és tartanak fenn, hogy az adatokat olvasható formátumba rendezzék át.
Az adatelemzők statisztikai eszközöket használnak diagnosztizálásra és előrejelzések készítésére azáltal, hogy azonosítják, elemzik és értelmezik az összetett adatkészletek mintáit és trendjeit.
Ezek a szakemberek számértéket rendelnek a kritikus üzleti funkciókhoz, hogy értékeljék és összehasonlítsák az üzleti teljesítményt az idő függvényében.
Az adattudósokhoz hasonlóan ők is együttműködnek programozókkal, mérnökökkel és vezetőkkel, hogy továbbra is feltárják a folyamatfejlesztési lehetőségeket.
Most pedig nézzük meg azokat a kulcsfontosságú készségeket, amelyekre mindkét területen szükség van.
Szükséges készségek
Adattudomány
Ezen a területen jól ismernie kell a matematikát, a haladó statisztikát, a prediktív modellezést, a gépi tanulást, és természetesen ismernie kell a programozási készségeket, beleértve a következőket:
- Ismerje meg az olyan adatvizualizációs eszközök használatát, mint például a Tableau, a ChartBlocks, a Datawrapper, a D3.js és a QlikeView.
- Szakértelem olyan programozási nyelvekben, mint az R, Python és Scala.
- Jártasnak kell lennie a Hadoop és a Spark, a big data eszközök használatában.
Adatelemzés
Ugyanilyen fontos, hogy egy adatelemzőnek ismernie kell a statisztikákat, az adatbázisokat, a modellezést és prediktív elemzés jól. Ezenkívül hasznos lenne, ha problémamegoldó lenne, és olyan készségekkel rendelkezne, mint:
- Excel és SQL adatbázisok tervezése és fejlesztése az adatok kezeléséhez.
- Programozási nyelvek, mint a Python és az R statisztikákhoz.
- Elsajátítása a matematikában adatok gyűjtésére, mérésére, rendszerezésére és elemzésére.
- Szakértelem olyan jelentéskészítő csomagok használatában, mint a programozás, beleértve a JavaScript-, XML- vagy ETL-keretrendszereket.
Képzettségi háttér
A műszaki szakértelmen túlmenően az adatelemző számára hasznos lehet egy releváns statisztikai és elemzési készségterületen vagy számítástechnikai végzettség. Alternatív megoldásként végezzen el egy adattudományi minősítő tanfolyamot vagy egy megfelelő Bootcamp-et. A személyes projekteken való munka további előnyt jelent, amely segít abban, hogy elég jártassá váljon egy munkakör betöltéséhez.
Másrészt egy adattudósnak felsőfokú végzettséggel vagy mesterképzéssel kell rendelkeznie matematikai vagy számítástechnikai kurzusokon.
Érdeklődések
Szeretsz matematikai számítástechnikával vagy rendszerszemlélettel dolgozni? Általában szeret olyan rendszereket létrehozni, amelyek adatokat fogyasztanak? Az adattudomány lenne a legjobb neked. Ennek az az oka, hogy az adattudósok főként adatelemzési rendszereket építenek, és gépi tanulási készségeket használnak prediktív elemző modellek létrehozásához. Ezenkívül megtervezik a vállalat adatgyűjtési rendszerét, és számítástechnikai szempontokat használnak a folyamatok meghatározásához.
Ellenkező esetben, ha szívesen dolgozik a célok elérése érdekében az adatok alapos feltárásával, és ezekből az adatokból mintákat vagy trendeket talál ki, az Adatelemzés tökéletes választás az Ön számára.
Szakmai rang 🕵️♂️
A Data Analyticshez képest a Data Science magasabb szakmai ranggal rendelkezik. Hasonlóképpen, a fizetés szempontjából az adattudósok viszonylag többet keresnek, mint az adatelemzők. Az Egyesült Államokban átlagos fizetésük 110 000 dollár, illetve 65 300 dollár. Jövedelmező mezőny, ugye?😊
Az adatelemzők számára azonban több üresedési lehetőség áll rendelkezésre, mint az adatkutatók számára.
Ezért mi lenne az Ön számára? 🤔
Miután átment a Data Science és Data Analytics különbségeken, most jobb helyzetben van, hogy döntsön a kettő között.
Valószínűleg át szeretné gondolni fő karriercéljait, érdeklődési körét és, ami még fontosabb, képességeit.
Bármelyik utat is választja, mindkét terület előnyös. Sőt, a pályaválasztás ellenére sem fog rosszul dolgozni az adatokkal.
Ha ezt az utat választja, többet megtudhat az elérhető adatelemzési kurzusokról. Alternatív megoldásként érdemes megismerni a Data Science eszközeit, amelyeket használni fog, ha a Data Science módszerét választja.
Sok szerencsét!