Data Science vs. Data Analytics-spørgsmål og hvad man skal vælge mellem de to datafelter er så almindeligt et spørgsmål.
Data er den nye valuta, siger man. I en datadrevet verden, som vi er i nu, er de fleste organisationer, hvis ikke alle, meget afhængige af data for at tage en dybtgående beslutning om afgørende spørgsmål, der påvirker deres drift.
Hele processen med at indsamle information, bearbejde og analysere den for at producere værdifulde behandlede data skaber forskellige jobmuligheder for personer med relevante datamanipulationsevner. I dette tilfælde er Data Science og Data Analytics de to primære jobprofessioner, der beskæftiger sig med behandling og analyse af data.
Hvad indebærer en Data Science-karriere og Data Analytics-karriere præcist? Betyder de det samme? Hvor forskellige er de? Hvilke indledende færdigheder ville man kræve for at forfølge et af disse erhverv som en karriere?
Ved at besvare disse spørgsmål hjælper denne artikel dig med at beslutte, hvilken vej du skal følge i en karriere mellem Data Analytics og Data Science. Jeg ved, du er spændt, som jeg er!
Lad os se på de vigtigste komponenter, du overvejer, før du beslutter dig for en vej mellem de to.
Disse komponenter omfatter:
- Data Science jobbeskrivelse vs. Data Analytics jobbeskrivelse.
- Individuelt ansvar inden for Data Analytics og Data Science.
- Kendskaber, der kræves i Data Science vs. færdigheder, der kræves i Data Analytics.
- Din interesse er i tråd med disse felter.
Indholdsfortegnelse
Job beskrivelse
Datavidenskab
Datavidenskabsfolk henter data fra forskellige kilder inden for en branche. De inkorporerer derefter datalogi, prædiktiv analyse, statistik og maskinlæring for at analysere disse enorme datasæt. Dette hjælper dem med at forstå virksomhedens ydeevne og deres funktionelle struktur og finde løsninger på deres krav.
Dataforskere afdækker spørgsmål, du ikke er klar over; de kræver svar i første omgang. Dette har til formål at identificere en potentiel studieplatform eller endnu bedre innovation!
Dataanalyse
Dette felt involverer bearbejdning og statistisk analyse af eksisterende information for at bringe handlingsegnede data frem i lyset. Dataanalytikere udvikler teknikker til at indsamle, behandle og organisere data for at forstå de pågældende problemer.
Eksperterne bruger dataanalyseværktøjer som; Python, R, Microsoft Excel og Tableau for at nå deres mål. Derudover undersøger de data for nøjagtighed og kvalitet. De analyserer yderligere disse data, før de udvikler modeller til at rapportere dataene og præsentere dem for målgruppen. Præsentationsmetoden ved hjælp af modeller giver publikum mulighed for hurtigt at forstå de præsenterede data og lade dem træffe beslutninger nemt.
Definerede ansvarsområder
En dataforskers ansvar
En dataforsker renser, behandler og manipulerer de rå hentede data. De bruger flere data analytics-værktøjer til at få værdifuld indsigt fra dataene. Datavidenskabseksperter designer datamodelleringsprocesser, der udvikler algoritmer og prædiktive modeller til at udføre tilpassede analyser.
Derudover involverer datavidenskab udvinding af data og indsamling af store sæt af både strukturerede og ustrukturerede datasæt fra adskillige relevante kilder. Som dataforsker vil du være ansvarlig for at designe og evaluere avancerede statistiske modeller til at fortolke disse data. Desuden er opbygning af forudsigelige modeller og Machine Learning-algoritmer, der fungerer på store datamængder, også en del af en dataforskers ansvar.
De behandlede data skal analyseres og derefter repræsenteres grafisk i dashboards og rapporter ved hjælp af diagrammer og grafer. Den visuelle repræsentation hjælper relevante interessenter med hurtigt at forstå datatendenser og -mønstre, før de træffer beslutninger. Denne proces kaldes datavisualisering. Data Scientists arbejder ofte med dataingeniører og dataanalytikere, når det er nødvendigt for at formulere en analyse af dataresultaterne.
En dataanalytikers ansvar
Ansvarsområder inden for dataanalyse er ikke meget forskellige fra dem inden for datavidenskab.
De bruger relevante data til at udarbejde rapporter, der afbilder præcise mønstre og tendenser. En dataanalytiker skal forstå virksomhedens rolle og krav, så de kan strømline hele dataanalyseprocessen. De bruger også automatiserede værktøjer til at hente disse krav fra primære og sekundære datakilder.
Efter at have indsamlet dataene behandler de dem ved at slippe af med beskadigede data, fejlfinding af kodefejl og eventuelle relaterede problemer.
Dataanalytikere analyserer også data for at vurdere deres kvalitet og betydning.
Derudover udvikler og vedligeholder de databaser for at omorganisere data i læsbare formater.
Dataanalytikerne bruger statistiske værktøjer til at diagnosticere og lave forudsigelser ved at identificere, analysere og fortolke mønstre og tendenser i komplekse datasæt.
Disse fagfolk tildeler en numerisk værdi til kritiske forretningsfunktioner for at vurdere og sammenligne virksomhedens ydeevne over tid.
Ligesom dataforskere samarbejder de også med programmører, ingeniører og ledere for at fortsætte med at identificere muligheder for procesforbedringer.
Lad os nu se på de afgørende færdigheder, begge felter kræver.
Kompetencer påkrævet
Datavidenskab
Dette felt kræver, at du er godt vidende om matematik, avanceret statistik, forudsigelig modellering, maskinlæring og selvfølgelig at være fortrolig med programmeringsfærdigheder, herunder:
- At være fortrolig med at arbejde med datavisualiseringsværktøjer som Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js og QlikeView, blandt andre.
- Ekspertise i programmeringssprog som R, Python og Scala.
- Du bør være dygtig til at bruge Hadoop og Spark, big data-værktøjer.
Dataanalyse
Lige så vigtigt har en dataanalytiker brug for at kende statistik, databaser, modellering og prædiktiv analyse godt. Desuden ville det hjælpe, hvis du var en problemløser og har færdigheder som:
- Excel og design og udvikling af SQL-databaser til at manipulere dataene.
- Programmeringssprog som Python og R til statistik.
- Beherskelse i matematik til at indsamle, måle, organisere og analysere data.
- Ekspertise i at bruge rapporteringspakker som programmering, herunder JavaScript, XML eller ETL frameworks.
Uddannelses baggrund
Ud over den tekniske ekspertise vil en bachelorgrad i et relevant statistisk og analytisk færdighedsfelt eller datalogi være nyttig for en dataanalytiker. Alternativt kan du gennemføre et datavidenskabscertificeringskursus eller en passende Bootcamp. At arbejde på personlige projekter er en ekstra fordel, der vil hjælpe dig med at blive dygtig nok til en jobrolle.
På den anden side kræver en dataforsker, at du har avancerede grader eller master i matematik eller datalogi kurser.
Interesser
Kan du lide at arbejde med matematisk databehandling eller systemtænkning? Generelt elsker du at skabe systemer, der forbruger data? Datavidenskab ville passe dig bedst. Dette skyldes, at datavidenskabsfolk hovedsageligt bygger systemer til dataanalyse og bruger maskinlæringsfærdigheder til at skabe forudsigelige analytiske modeller. Derudover designer de også virksomhedens dataindsamlingssystem og bruger et computerperspektiv til at definere processer.
Ellers, hvis du kan lide at arbejde hen imod at nå mål ved at udforske data og komme med mønstre eller tendenser fra disse data, er Dataanalyse det perfekte valg for dig.
Professionel rang 🕵️♂️
Sammenlignet med Data Analytics har Data Science en højere faglig rang. På samme måde, lønmæssigt, tjener dataforskere relativt højere end dataanalytikere. I USA er deres gennemsnitlige lønninger henholdsvis $110.000 og $65.300. Indbringende felt, ikke?😊
Der er dog flere ledige stillinger tilgængelige for dataanalytikere end dataforskere.
Derfor, hvad ville det være for dig? 🤔
Efter at have gennemgået forskellene i Data Science og Data Analytics, er du i en bedre position til at vælge mellem de to nu.
Sandsynligvis vil du genoverveje dine vigtigste karrieremål, interesser og, endnu vigtigere, færdigheder.
Uanset hvilken vej du vælger, er begge felter fordelagtige. Desuden vil du aldrig gå galt med at arbejde med data på trods af dit karrierevalg.
Du kan udforske mere om de tilgængelige dataanalysekurser, hvis du vælger denne vej. Alternativt vil du måske kende de Data Science-værktøjer, du vil bruge, hvis du vælger at gå Data Science-vejen.
Held og lykke!