Otázka Data Science vs. Data Analytics a co si vybrat mezi těmito dvěma datovými poli je tak častou otázkou.
Data jsou novou měnou, jak se říká. Ve světě založeném na datech, v jakém se nyní nacházíme, většina organizací, ne-li všechny, velmi spoléhá na data při rozhodování o zásadních záležitostech, které ovlivňují jejich provoz.
Celý proces shromažďování informací, jejich zpracování a analýzy za účelem produkce cenných zpracovaných dat vytváří různé pracovní příležitosti pro lidi s příslušnými dovednostmi manipulace s daty. V tomto případě jsou Data Science a Data Analytics dvě hlavní pracovní profese zabývající se zpracováním a analýzou dat.
Co přesně znamená kariéra Data Science a kariéra Data Analytics? Mají na mysli totéž? jak moc se liší? Jaké předběžné dovednosti by člověk potřeboval, aby mohl vykonávat jednu z těchto profesí jako kariéru?
Odpovědí na tyto otázky vám tento článek pomůže rozhodnout, jakou cestou se vydat v kariéře mezi Data Analytics a Data Science. Vím, že jste nadšení jako já!
Podívejme se na hlavní komponenty, které zvažujete, než se rozhodnete pro cestu mezi nimi.
Mezi tyto komponenty patří:
- Popis úlohy Data Science vs. Popis úlohy Data Analytics.
- Individuální odpovědnost v Data Analytics a Data Science.
- Dovednosti požadované v Data Science vs. dovednosti požadované v Data Analytics.
- Váš zájem je v souladu s těmito obory.
Table of Contents
Popis práce
Data Science
Profesionálové v oblasti datové vědy získávají data z různých zdrojů v rámci odvětví. Poté začlení informatiku, prediktivní analytiku, statistiku a strojové učení k analýze těchto rozsáhlých souborů dat. To jim pomáhá porozumět výkonnosti podniku a jejich funkční struktuře a nalézt řešení jejich požadavků.
Datoví vědci odhalují otázky, které si neuvědomujete; vyžadují především odpovědi. Cílem je identifikovat potenciální platformu studia nebo ještě lépe inovace!
Analýza dat
Tato oblast zahrnuje zpracování a statistickou analýzu existujících informací s cílem vynést na světlo použitelná data. Datoví analytici vyvíjejí techniky pro shromažďování, zpracování a organizování dat, aby porozuměli daným problémům.
Odborníci používají nástroje pro analýzu dat, jako je; Python, R, Microsoft Excel a Tableau k dosažení svých cílů. Kromě toho kontrolují přesnost a kvalitu dat. Dále tato data analyzují, než vyvinou modely pro reportování dat a jejich prezentaci cílovému publiku. Prezentační metoda využívající modely umožňuje publiku rychle porozumět prezentovaným datům a umožnit jim snadno se rozhodovat.
Definované odpovědnosti
Povinnosti datového vědce
Datový vědec čistí, zpracovává a manipuluje s nezpracovanými načtenými daty. Používají několik dat analnástroje ytics k získání cenných informací z dat. Odborníci na datovou vědu navrhují procesy modelování dat, které vyvíjejí algoritmy a prediktivní modely pro provádění vlastní analýzy.
Data science navíc zahrnuje dolování dat a shromažďování velkých souborů jak strukturovaných, tak nestrukturovaných datových souborů z mnoha relevantních zdrojů. Jako datový vědec budete zodpovědní za navrhování a vyhodnocování pokročilých statistických modelů pro interpretaci těchto dat. Kromě toho je součástí povinností datových vědců také vytváření předvídatelných modelů a algoritmů strojového učení, které pracují na velkých objemech dat.
Zpracovaná data je potřeba analyzovat a následně graficky znázornit v dashboardech a sestavách pomocí tabulek a grafů. Vizuální znázornění pomáhá příslušným zúčastněným stranám rychle porozumět datovým trendům a vzorcům, než učiní rozhodnutí. Tento proces se nazývá vizualizace dat. Data Scientists často spolupracují s datovými inženýry a datovými analytiky, kdykoli je to nutné, aby formulovali analýzu výsledků dat.
Povinnosti datového analytika
Odpovědnosti v oblasti analýzy dat se příliš neliší od odpovědnosti v oblasti datové vědy.
Používají relevantní data k přípravě zpráv, které zobrazují přesné vzorce a trendy. Datový analytik musí porozumět roli a požadavkům společnosti, aby mohl zefektivnit celý proces analýzy dat. Používají také automatizované nástroje k získávání těchto požadavků z primárních a sekundárních zdrojů dat.
Po shromáždění dat je zpracují tak, že se zbaví poškozených dat, ladí chyby kódu a jakékoli související problémy.
Datoví analytici také analyzují data, aby posoudili jejich kvalitu a význam.
Kromě toho vyvíjejí a udržují databáze pro reorganizaci dat do čitelných formátů.
Analytici dat používají statistické nástroje k diagnostice a předpovědi pomocí identifikace, analýzy a interpretace vzorců a trendů ve složitých souborech dat.
Tito odborníci přiřazují kritickým obchodním funkcím číselnou hodnotu, aby mohli hodnotit a porovnávat výkonnost podniku v průběhu času.
Stejně jako datoví vědci také spolupracují s programátory, inženýry a vedoucími managementu, aby pokračovali v identifikaci příležitostí ke zlepšení procesů.
Nyní se podívejme na klíčové dovednosti, které obě oblasti vyžadují.
Požadované dovednosti
Data Science
Tento obor vyžaduje, abyste měli dobré znalosti v matematice, pokročilé statistice, prediktivním modelování, strojovém učení a samozřejmě měli znalosti programování, včetně:
- Být obeznámen s prací s nástroji pro vizualizaci dat, jako jsou mimo jiné Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js a QlikeView.
- Odbornost v programovacích jazycích jako R, Python a Scala.
- Měli byste být zběhlí v používání Hadoop a Spark, nástrojů pro velká data.
Analýza dat
Stejně důležité je, že datový analytik potřebuje znát statistiky, databáze, modelování a prediktivní analýza studna. Navíc by pomohlo, kdybyste řešili problémy a měli dovednosti jako:
- Excel a navrhování a vývoj SQL databází pro manipulaci s daty.
- Programovací jazyky jako Python a R pro statistiku.
- Mistrovství v matematice shromažďovat, měřit, organizovat a analyzovat data.
- Zkušenosti s používáním balíčků sestav, jako je programování, včetně rámců JavaScript, XML nebo ETL.
Vzdělávání pozadí
Kromě technické odbornosti bude pro analytika dat užitečný bakalářský titul v příslušné oblasti statistických a analytických dovedností nebo počítačové vědy. Případně absolvujte certifikační kurz datové vědy nebo vhodný Bootcamp. Práce na osobních projektech je další výhodou, která vám pomůže stát se dostatečně zdatnými pro pracovní roli.
Na druhou stranu datový vědec vyžaduje, abyste měli pokročilé tituly nebo magistra v kurzech matematiky nebo informatiky.
Zájmy
Baví vás práce na matematických výpočtech nebo systémovém myšlení? Obecně rádi vytváříte systémy, které spotřebovávají data? Data science by vám vyhovovala nejlépe. Důvodem je skutečnost, že datoví vědci vytvářejí systémy pro analýzu dat a využívají dovednosti strojového učení k vytváření prediktivních analytických modelů. Kromě toho také navrhují systém sběru dat společnosti a používají výpočetní perspektivu k definování procesů.
V opačném případě, pokud rádi pracujete na dosahování cílů rozsáhlým zkoumáním dat a vymýšlením vzorců nebo trendů z těchto dat, je pro vás Data Analytics perfektní volbou.
Profesionální hodnost 🕵️♂️
Ve srovnání s Data Analytics má Data Science vyšší profesionální hodnost. Podobně, pokud jde o plat, datoví vědci vydělávají relativně více než datoví analytici. V USA jsou jejich průměrné platy 110 000 USD a 65 300 USD. Lukrativní pole, že?😊
Pro analytiky dat je však k dispozici více příležitostí než pro datové vědce.
K čemu by to pro vás tedy bylo? 🤔
Poté, co jste prošli rozdíly Data Science a Data Analytics, máte nyní lepší pozici, abyste se mezi nimi rozhodli.
Pravděpodobně budete chtít přehodnotit své hlavní kariérní cíle, zájmy a, což je důležitější, dovednosti.
Ať už zvolíte jakoukoli cestu, oba obory jsou výhodné. Navíc při práci s daty nikdy neuděláte chybu, a to i přes volbu povolání.
Pokud se rozhodnete pro tuto cestu, můžete prozkoumat více o dostupných kurzech Data Analytics. Případně můžete chtít znát nástroje Data Science, které budete používat, pokud se rozhodnete jít cestou Data Science.
Hodně štěstí!