Data-analyysi vs. Datatiede: 5 huomioitavaa asiaa

Big datan maailmassa kohtaat usein kaksi tieteenalaa: datatieteen ja data-analytiikan. Molemmat vaativat erilaisia ​​(mutta tietyillä alueilla päällekkäisiä) kompetensseja ja taitoja.

Siitä huolimatta molemmat opintoalat ovat erittäin tuottoisia ja tarjoavat hyviä mahdollisuuksia niille, jotka ovat kiinnostuneita ylimääräisestä tavoitteesta.

Jos aiot tehdä tärkeitä urapäätöksiä, mutta et ole varma, kumman vaihtoehdon valitset, lue erilaistumisen tärkeimmistä kohdista.

1. Koulutustausta

Dataanalytiikan ja datatieteen alat rikastuvat ja erikoistuvat. Tämä tarkoittaa, että jos olet aloittamassa jompaakumpaa kahdesta ammatista, sinun on oltava hyvin valmistautunut vastaamaan tiellesi mahdollisesti tuleviin koulutushaasteisiin.

Data Analytics

Dataanalyytikon uran aloittaminen edellyttää peruskandidaatin tutkintoa. Aloitaksesi tälle urapolulle, sinun on valittava perustutkinto-ohjelma, joka antaa sinulle a SQL: n työskentelyä ja kyselykehitys RDBMS- ja tietorakenneskeemaoperaatioille.

Tarvitset myös tietoa tilastollisesta ohjelmoinnista R: n tai Pythonin avulla. Lisäksi koneoppimisen (ML), tekoälyn (AI), mukautetun algoritmin kehittämisen sekä tiedonkeruun ja -tallennustiedonhallinnan tuntemus ovat lisäetuja.

Lyhyesti sanottuna tarvitset perustutkinnon IT: stä, tietojenkäsittelytieteestä, matematiikasta tai tilastoista aloittaaksesi urasi data-analytiikan parissa.

Tietotiede

Pyrkivän datatieteilijän turvallisin vaihtoehto on hakea tietojenkäsittelytieteen, tietotekniikan, matematiikan tai tilastotieteen kandidaatin ja maisterin tutkintoa. Jos haluat muuttaa urapolkuasi ja ottaa uran datatieteilijänä, tarvitset sivututkinnon jollakin näistä virroista.

Datatieteen rooleihin vaadittavan ydintiedon pitäisi valmistaa sinut yritystietojen provisiointiin, keräämiseen, järjestämiseen, käsittelyyn ja mallintamiseen.

Lisäksi voit hankkia asiantuntemusta tietojen visualisoinnista, API-pohjaisesta tiedonkeruusta ja valmistelusta. Sovellettavan matematiikan ja tilastotieteen tutkinto auttaa sinua edelleen tutkivassa tiedon analysoinnissa, jonka avulla voit seurata ja luoda malleja, suunnitella testimalleja räätälöityjä haasteita varten ja paljon muuta lisää.

Lopuksi lisätaitosarja ML: ssä ja tekoälyssä on kätevä luotaessa malleja tekoälypohjaisille ennusteille. Näin ollen datatieteiden, tietojenkäsittelytieteen tai tietotekniikan perustutkinto pitäisi viedä sinut datatieteilijän uralle.

2. Työtehtävät ja työtehtävät

Tietoanalyytikona työtehtäväsi ja vastuusi vaihtelevat, kun aloitat matkasi näillä aloilla. Riippuen asiantuntemustasosta saatat huomata tiettyjä muutoksia, jotka auttavat sinua selviytymään vaikeista työtehtävistäsi.

Data Analytics

Dataanalytiikassa analysoit, visualisoit ja louhit ensisijaisesti yrityskohtaisia ​​tietoja.

Kaiken kaikkiaan data-analytiikan roolit edellyttävät sinua hoitamaan muun muassa seuraavia tehtäviä:

• Puhdistus, käsittely, validointi ja tietojen eheyden esittely
• Suorita laajojen tietokokonaisuuksien tutkiva tietoanalyysi
• Toteuta ETL-putkistot ja suorittaa tiedonlouhintaa
• Suorita tilastollinen analyysi käyttämällä logistista regressiota, KNN: tä, satunnaista metsää ja päätöspuita
• Rakenna ja hallitse koneoppimiskirjastoja (ML) kirjoittaessasi automaatiokoodeja
• Hanki uusia oivalluksia ML-työkalujen ja algoritmien avulla
• Tunnista tietomallit tehdäksesi tietoon perustuvia ennusteita

Tietotiede

Datatiede sisältää oivalluksia ja johtopäätösten tekemistä kontekstitiedoista yrityksen sisällä.

Jotkut lisävastuut voivat sisältää:

• Tietojen kerääminen ja tulkinta
• Asianmukaisten mallien tunnistaminen tietojoukosta
• Esiintymässä SQL-pohjaiset tietokyselyt ja alikyselyt
• Tietojen kysely RDBMS-työkaluilla, kuten SQL, Python, SAS ja monet muut
• Opi käyttämään ennakoivan, ohjeellisen, kuvailevan ja diagnostisen analytiikan työkaluja
• Visualisointityökalujen, kuten Tableau, IBM Cognos Analytics ja muiden taitojen hankkiminen

3. Essential Skill Sets

Koska molemmat roolit ovat erikoistuneita, ne vaativat erityisiä taitoja ennen kuin voit loistaa jommallakummalla alalla. Jotta saat kaiken irti kummastakin ammatista, sinun on kehitettävä taitojasi ja otettava kaikki irti, mitä voit.

Data Analytics

Analyysi edellyttää edistynyttä tilastotietoa ja ongelmanratkaisutaitoja.

Lisäksi on parasta, jos voit kehittää itseäsi seuraavissa asioissa:

• MS Excel- ja SQL-tietokannat tietojen leikkaamiseen ja pilkkomiseen
• Business Intelligence -työkalut raportoinnin hallitsemiseen
• Opi työkaluja, kuten Python, R ja SAS, hallitsemaan, käsittelemään ja käsittelemään tietojoukkoja

IT-suuntautuneesta roolista huolimatta dataanalyytikon työskentely ei edellytä insinööritaustaa.

Sen sijaan kannattaa opetella tilastoja, tietokannan hallintaa ja tietojen mallintamista sekä ennakoivaa analytiikkaa, jotta alan temppuja hallitsee.

Tietotiede

Datatieteessä sinun tulee olla taitava matematiikassa, edistyneissä tilastoissa, ennakoivassa mallintamisessa, koneoppimisessa ja ohjelmoinnissa seuraavilla aloilla:

• Big Data -työkalujen asiantuntemus Hadoopissa ja Sparkissa
• SQL-asiantuntemus, NoSQL ja PostgreSQL tietokannat
• Tietoa visualisointityökaluista ja muutamasta kielestä, kuten Scala ja Python

Yksi tai useampi näistä työkaluista on välttämätön data-analytiikan ja datatieteen roolien hallitsemiseksi. Ollaksesi paras siinä, mitä teet, suosittelemme, että opit mahdollisimman monia näistä.

Data Analytics

• Tietojen visualisointi: Splunk, QlikView, Power BI ja Tableau
• ETL: Talend
• Big Data Processing: Spark, RapidMiner
• Data Analytics: Microsoft Excel, R ja Python

Tietotiede

• Sovellettu tietotiede: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Tietojen visualisointi: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy ja Google Analytics
• Data Analytics: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ja SPSS
• Ohjelmointi: R, Julia ja Python
• Ohjelmointikirjastot: TensorFlow Python-pohjaiseen tietomallinnukseen

5. Uramahdollisuudet

Riippumatta siitä, minkä alan valitset, ideana on saada hyvä, hyvin palkattu työpaikka. Riippuen siitä, minkä roolin valitset, myös työtehtävät muuttuvat vastaavasti.

Tässä on joitain suosittuja uravalintoja data-analytiikan ja datatieteen aloilla.

Data Analytics

• Business Intelligence -analyytikko
• Data-analyytikko
• Kvantitatiivinen analyytikko
• Dataanalytiikkakonsultti
• Operaatioanalyytikko
• Markkinointianalyytikko
• Projektipäällikkö
• IT-järjestelmäanalyytikko
• Kuljetuslogistiikan asiantuntija

Tietotiede

• Data-analyytikko
• Tietosuunnittelijat
• Tietokannan ylläpitäjä
• Koneoppimisen insinööri
• Tietojen tutkija
• Data-arkkitehti
• Tilastotieteilijä
• Liiketoiminnan analyytikko
• Data- ja Analytics Manager

Tietotiede vs. Tietojen analysointi: Lopullinen tuomio

Kaiken kaikkiaan datatieteilijöillä on edistyneemmät taidot. Tämän seurauksena keskimääräinen datatieteilijä ansaitsee enemmän kuin keskimääräinen data-analyytikko. Mutta voit aina aloittaa urasi dataanalyytikkona ja sitten nojata datatieteeseen myöhemmin.

Dataanalytiikan ja datatieteen lisäksi käytettävissä on muutamia muita toimialueita, jos olet kiinnostunut datakeskeisistä rooleista. Ensinnäkin voit tarkastella tietoarkkitehtuuria ja tietotekniikan paikkoja. Markkinoilla on tarjolla runsaasti kursseja, jotka voivat auttaa sinua hiomaan taitojasi näillä aloilla.

8 tietoinsinöörin ja tietoarkkitehdin sertifikaattia taitojen parantamiseksi

Pysy pelisi kärjessä näiden tietoihin keskittyvien sertifikaattien avulla.

Lue Seuraava

Kirjailijasta