Rozdíl mezi Data Science a Data Analytics: Kterou cestu zvolit?
Otázka, jak se rozhodnout mezi Data Science a Data Analytics, je velmi aktuální v dnešní době. Data se stala klíčovým aktivem, a proto je pro většinu organizací zásadní správné rozhodování na základě dat.
Proces shromažďování, zpracování a analýzy informací s cílem získat užitečné poznatky otevírá mnoho pracovních příležitostí pro odborníky s dovednostmi v oblasti manipulace s daty. V tomto kontextu se Data Science a Data Analytics stávají dvěma významnými profesemi zaměřenými na zpracování a analýzu dat.
Co přesně obnáší kariéra v Data Science a kariéra v Data Analytics? Jedná se o totéž? V čem spočívají rozdíly? A jaké dovednosti jsou potřeba pro úspěšnou kariéru v těchto oborech?
Tento článek vám pomůže objasnit tyto otázky a usnadnit vaše rozhodování ohledně vaší budoucí kariéry v oblasti Data Analytics nebo Data Science. Pojďme se podívat na klíčové aspekty, které je třeba vzít v úvahu při výběru mezi těmito dvěma směry.
Mezi tyto klíčové aspekty patří:
- Porovnání náplně práce Data Science a Data Analytics.
- Rozdíly v individuálních odpovědnostech.
- Požadované dovednosti pro Data Science vs. dovednosti pro Data Analytics.
- Váš zájem a soulad s oběma obory.
Popis práce
Data Science
Odborníci v Data Science získávají data z různých zdrojů. Následně aplikují informatiku, prediktivní analytiku, statistiku a strojové učení k analýze těchto rozsáhlých datových souborů. Tato analýza jim pomáhá pochopit fungování firmy, její efektivitu a nalézt řešení na její potřeby. Datoví vědci se snaží odhalit otázky, které si sami ještě nekladete a hledají na ně odpovědi. Cílem je identifikovat potencionální platformu pro další studium nebo inovace.
Analýza dat
Tato oblast zahrnuje zpracování a statistickou analýzu existujících dat s cílem vygenerovat využitelné informace. Datoví analytici vyvíjejí metody pro shromažďování, zpracování a organizování dat za účelem pochopení daných problémů. Využívají nástroje jako Python, R, Microsoft Excel a Tableau. Kontrolují přesnost a kvalitu dat. Následně analyzují data a vyvíjejí modely pro jejich prezentaci cílovému publiku. Prezentace dat formou modelů umožňuje publiku lépe a rychleji porozumět prezentovaným informacím a snadněji činit rozhodnutí.
Definované odpovědnosti
Povinnosti datového vědce
Datový vědec provádí čištění, zpracování a manipulaci s nezpracovanými daty. Využívají různé analytické nástroje k získání cenných informací z dat. Specialista na Data Science navrhuje modely a algoritmy pro provádění vlastní analýzy.
Data Science také zahrnuje dolování a shromažďování velkých souborů strukturovaných i nestrukturovaných dat z různých zdrojů. Datový vědec je zodpovědný za návrh a vyhodnocování pokročilých statistických modelů pro interpretaci dat. K jeho povinnostem patří také vytváření prediktivních modelů a algoritmů strojového učení, které pracují s velkým objemem dat.
Zpracovaná data se analyzují a vizualizují pomocí tabulek a grafů v přehledných panelech a reportech. Vizuální prezentace umožňuje rychlejší pochopení datových trendů pro zainteresované osoby. Datoví vědci často spolupracují s datovými inženýry a analytiky na formulaci analýzy výsledků.
Povinnosti datového analytika
Odpovědnosti v oblasti analýzy dat se do značné míry shodují s odpovědnostmi datového vědce.
Využívají relevantní data k tvorbě zpráv, které zobrazují přesné vzorce a trendy. Datový analytik musí rozumět roli a potřebám firmy, aby mohl zefektivnit celý proces analýzy. K získávání potřebných informací z primárních a sekundárních zdrojů využívají automatizované nástroje.
Po shromáždění dat je zpracovávají, odstraňují duplicitní záznamy, ladí chyby v kódu a jiné související problémy.
Analytici dat dále analyzují data a vyhodnocují jejich kvalitu a význam.
Navíc vyvíjejí a udržují databáze pro organizaci dat do přehledných formátů.
Datoví analytici používají statistické nástroje k diagnostice a predikci s cílem identifikovat, analyzovat a interpretovat vzorce a trendy v komplexních datech.
Přiřazují číselné hodnoty ke klíčovým firemním funkcím, aby mohli vyhodnocovat a srovnávat výkonnost firmy v průběhu času.
Stejně jako datoví vědci, i oni spolupracují s programátory, inženýry a manažery za účelem hledání příležitostí ke zlepšení procesů.
Nyní se podívejme na klíčové dovednosti, které jsou pro oba obory potřebné.
Požadované dovednosti
Data Science
Tento obor vyžaduje dobré znalosti matematiky, pokročilé statistiky, prediktivního modelování, strojového učení a programování, včetně:
- Znalost nástrojů pro vizualizaci dat, jako jsou Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js a QlikView.
- Odbornost v programovacích jazycích R, Python a Scala.
- Zkušenosti s používáním nástrojů pro big data Hadoop a Spark.
Analýza dat
Datový analytik by měl znát statistiku, databáze, modelování a prediktivní analýzu. Dále je důležitá schopnost řešit problémy a další dovednosti, jako jsou:
- Zkušenost s Excelem, návrhem a vývojem SQL databází pro manipulaci s daty.
- Znalost programovacích jazyků Python a R pro statistiku.
- Mistrovství v matematice pro shromažďování, měření, organizaci a analýzu dat.
- Zkušenosti s používáním balíčků pro tvorbu reportů, včetně JavaScript, XML nebo ETL.
Vzdělání
Kromě technických dovedností je pro datového analytika užitečný bakalářský titul v oboru statistiky, analýzy dat nebo informatiky. Další možností je absolvování certifikačního kurzu nebo bootcampu zaměřeného na datovou analýzu. Zkušenosti s osobními projekty vám mohou pomoci rozvinout potřebné dovednosti pro pracovní pozici.
Pro datového vědce se obvykle vyžaduje pokročilé vysokoškolské vzdělání (magisterský titul) v oboru matematika nebo informatika.
Zájmy
Baví vás práce s matematickými výpočty nebo systémové myšlení? Rádi vytváříte systémy, které zpracovávají data? Pokud ano, Data Science by pro vás mohla být tou správnou volbou. Datoví vědci vytvářejí systémy pro analýzu dat a využívají strojové učení k budování prediktivních analytických modelů. Kromě toho také navrhují systém sběru dat ve firmě a definují procesy z hlediska výpočetních postupů.
Pokud naopak rádi pracujete na dosahování cílů rozsáhlou analýzou dat a hledáním vzorců a trendů, je pro vás vhodná Data Analytics.
Profesní hodnocení
Data Science má ve srovnání s Data Analytics vyšší profesní hodnocení. Platově jsou datoví vědci obvykle lépe placeni než datoví analytici. Průměrný roční plat datového vědce v USA je 110 000 dolarů, zatímco u datového analytika je to 65 300 dolarů. V oboru Data Analytics je však k dispozici více pracovních příležitostí.
Jaká cesta je tedy pro vás nejlepší?
Po prozkoumání rozdílů mezi Data Science a Data Analytics jste nyní v lepší pozici pro rozhodnutí. Měli byste přehodnotit své kariérní cíle, zájmy a především dovednosti. Bez ohledu na to, kterou cestu si zvolíte, oba obory jsou přínosné. S daty nikdy neuděláte chybu.
Pokud se rozhodnete pro Data Analytics, můžete si vyhledat dostupné kurzy. V případě, že se rozhodnete jít cestou Data Science, můžete se informovat o nástrojích, které budete používat.
Hodně štěstí!