Разлика између науке о подацима и аналитике података
Наука података је студија одакле информације долазе, шта представљају и како се могу претворити у вредан ресурс. Наука података односи се на откривање података о налазима помоћу различитог процеса, алата и техника који су укључени у препознавање образаца из необрађених података. Ови необрађени подаци су у основи Велики подаци у облику структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података. Анализа података или анализа података слична је науци о подацима, али на концентриранији начин. Сврха аналитике података је генерисање увида из података повезивањем образаца и трендова са организационим циљевима. Анализа података користи основне изразе упита као што је СКЛ за резање и коцкање података.
Дата Сциенце
„Дата Сциенце је када се бавите великим подацима, великим количинама података“.
- Дата Сциенце руди велике количине структурираних и неструктурираних података ради препознавања образаца.
- Дата Сциенце укључује комбинацију програмирања, статистичких вештина, алгоритама машинског учења.
- Дата Сциенце је уметност и наука за вађење делотворног увида из сирових података. Науку података можемо дефинисати као мултидисциплинарни спој закључака, развоја алгоритама и технологије ради решавања аналитички сложених проблема.
- Ископавање великих количина структурираних и неструктурираних података ради препознавања образаца може помоћи организацији да поновно покрије трошкове, повећа ефикасност, препознаје нове тржишне могућности и повећава конкурентску предност организације.
- Рад научника о подацима зависи од потребе, пословних потреба, потреба тржишта и истраживања више пословања из црних података.
Анализа података
- Анализа података се мање бави АИ, машинским учењем и предиктивним моделом, а више гледањем историјских података у контексту.
- Аналитичари података нису обично одговорни за изградњу статистичких модела или употребу алата за машинско учење.
- Поређење имовине података са организационим хипотезама је уобичајени случај аналитике података, а пракса је усмерена на пословање и стратегију.
- Аналитичари података имају мање вероватноће да ће бити упућени у велика подешавања података.
- Аналитичари података обједињују податке који су или локализовани или мањи у формату.
Аналитичари података имају мању слободу у обиму и пракси и практикују више фокусиран приступ анализи података. Такође су много мање укључени у културу рада са подацима.
Упоређивање података између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а (Инфограпхицс)
Испод је најбољих 14 поређења између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а 
Кључне разлике између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а
Оба Дата Сциенце вс Дата Аналитицс популарни су избор на тржишту; разговарајмо о неким главним разликама између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а:
Подаци генерисани из различитих извора као што су финансијски дневници, текстуалне датотеке, мултимедијални обрасци, сензори и инструменти су Биг Дата. Једноставни алати за пословну интелигенцију нису у стању да обрађују ову огромну количину и разноликост података. Због тога су нам потребни сложенији и напреднији аналитички алати и алгоритми за обраду, анализу и извлачење смислених увида из њих.
- Научници са подацима у основи гледају на широке скупове података где се веза може или не мора лако остварити, док Дата Аналитицс проучава одређени скуп података да би даље комуницирао.
- Подручје науке о подацима користи математику, статистику и рачунарске науке, а укључује технике попут машинског учења, анализе кластера, вађења података и визуализације, док Дата Аналитицс ради на структурном језику упита као што је СКЛ / кошница како би постигао коначни излаз.
- Улога посла научника за податке података јака пословна оштрина и вештине визуелизације података да претворе увид у пословну причу док се не очекује да аналитичар података поседује пословну оштрину и напредне вештине визуелизације података.
- Научник података истражује и испитује податке из више искључених извора док аналитичар података обично гледа податке из једног извора попут ЦРМ система или базе података
- Аналитичар података ће решити питања која пружа посао, док ће научник за формулисање података формулисати питања чија би решења вероватно користила послу.
Вештине потребне да бисте постали научник података:
- Вештине програмирања
- Чишћење прљавих података (неструктурирани подаци)
- Мапа Смањите развој послова
- Вештине машинског учења
- Аналитичке вештине
- Увид у купца
- Снажне вештине визуелизације података
- Прича Причање вјештина помоћу визуализација
- ЕДА (Истраживачка анализа података)
- Идентифицирајте трендове у подацима користећи стројно учење без надзора
- Направите предвиђања на основу трендова у подацима користећи надгледано машинско учење
- Напишите код да бисте помогли у истраживању и анализи података
- Наведите код технологији / инжињерингу који ће се имплементирати у производе
Вештине потребне да бисте постали аналитичар података:
- ЕДА (Истраживачка анализа података)
- Прикупљање података из примарних или секундарних извора података и одржавање база података
- Чување и преузимање података, вештина и алата
- Чишћење прљавих података (неструктурирани подаци)
- Управљање складиштењем података и ЕТЛ-ом (Ектрацт Трансформ Лоад)
- Развити КПИ за процену перформанси
- Детаљна изложеност СКЛ-у и аналитици
- Развијање визуелних приказа података, коришћењем БИ платформи
- Тумачење података, анализа резултата користећи статистичке технике
- Развој и примена анализа података, система за прикупљање података и других стратегија које оптимизирају статистичку ефикасност и квалитет
- Аналитичари података требали би се упознати с концептима складиштења података и пословном интелигенцијом
- Снажно разумевање Хадооп кластера
- Савршено уз алате и компоненте архитектуре података.
Табела упоређивања података о науци и подацима
Разговарам о главним артефактима и правим разлику између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а.
| Основе поређења између Дата Сциенце-а и Дата Аналитицс-а | Дата Сциенце | Анализа података |
| Основни циљ | Постављање правих пословних питања и проналажење решења | Анализа и рударство пословних података |
| Квант података | Широк скуп података (велики подаци) | Ограничени скуп података |
| Различити задатак | Чишћење података, анализа припрема за стицање увида | Упит података, обједињавање ради проналаска узорка |
| Дефиниција | Дата Сциенце је уметност и наука за вађење делотворног увида из сирових података | Аналитичари података нису обично одговорни за изградњу статистичких модела или употребу алата за машинско учење |
| Субстантиве Екпертисе | Потребно | Није потребно |
| Нетехнолошка | Потребно | Непотребно |
| Фокус | Унапред обрађени подаци | Обрађени подаци |
| Проток | Већа слобода у обиму и пракси | Мање слободе у обиму и пракси |
| Сврха | Проналажење увида из сирових података | Проналажење увида из обрађених података |
| Типови података | Структурирани и неструктурирани подаци | Структурирани подаци |
| Предности | Научник података истражује и испитује податке из више искључених извора | аналитичар података обично гледа податке из једног извора попут ЦРМ-а |
| Вештачка интелигенција | Више се бави вештачком интелигенцијом | Има мање умјетне интелигенције |
| Машинско учење | Више се бави машинским учењем | Има мање у машинском учењу |
| Предиктивна анализа | Више се бави предиктивном анализом | Дела мање у предиктивној анализи |
Закључак - Дата Сциенце вс Дата Аналитицс
Наизглед нијансиране разлике између науке о подацима и аналитике података могу заправо имати велики утицај на компанију. Дата Сциенце је нова занимљива софтверска технологија, која се користи за примену критичке анализе, пружа могућност развоја софистицираних модела, за масивне скупове података и покретање пословних увида. Наука података је кровни термин који се користи да опише како се научна метода може применити на податке у пословном окружењу. Наука података такође игра растућу и веома важну улогу у развоју вештачке интелигенције и машинског учења. Иако постоје разлике, и наука о подацима и аналитика података важни су делови будућности рада и података. Аналитичари података воде смер научника података, као бивши покушаји да одговоре на питања која поставља организација у целини. Компаније које желе да воде пут ка технолошким променама и успешно разумеју податке због којих се њихове организације покрећу требале би да прихвате и науку о подацима и аналитику података. Компанији су у пројекту неопходне обе науке о подацима и аналитика података. Обе науке о подацима и аналитика података део су раста компаније.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Сциенце вс Дата Аналитицс, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциенце вс Машинско учење
- 8 одличних трендова аналитике података
- Биг Дата вс Дата Сциенце
- Визуализација података вс аналитика података