Data Science vs Data Analytics – Ποια διαδρομή καριέρας δεδομένων να ακολουθήσετε;

Η ερώτηση Επιστήμης Δεδομένων έναντι Αναλύσεων Δεδομένων και τι να διαλέξετε μεταξύ των δύο πεδίων δεδομένων είναι μια τόσο συνηθισμένη ερώτηση.

Τα δεδομένα είναι το νέο νόμισμα, λένε. Σε έναν κόσμο που βασίζεται σε δεδομένα όπως εμείς τώρα, οι περισσότεροι οργανισμοί, αν όχι όλοι, βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στα δεδομένα για να αποφασίζουν σε βάθος για κρίσιμα θέματα που επηρεάζουν τις δραστηριότητές τους.

Η όλη διαδικασία συλλογής πληροφοριών, επεξεργασίας και ανάλυσής τους για την παραγωγή πολύτιμων επεξεργασμένων δεδομένων δημιουργεί διαφορετικές ευκαιρίες εργασίας για άτομα με σχετικές δεξιότητες χειρισμού δεδομένων. Σε αυτήν την περίπτωση, η Επιστήμη των Δεδομένων και η Ανάλυση Δεδομένων είναι τα δύο κύρια επαγγέλματα που ασχολούνται με την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων.

Τι ακριβώς συνεπάγεται μια καριέρα στο Data Science και στα Data Analytics; Το ίδιο εννοούν; Πόσο διαφορετικοί είναι; Ποιες προκαταρκτικές δεξιότητες θα απαιτούσε κάποιος για να ακολουθήσει κάποιο από αυτά τα επαγγέλματα ως καριέρα;

Απαντώντας σε αυτές τις ερωτήσεις, αυτό το άρθρο θα σας βοηθήσει να αποφασίσετε ποια διαδρομή θα ακολουθήσετε σε μια καριέρα μεταξύ Data Analytics και Data Science. Ξέρω ότι είσαι ενθουσιασμένος όπως κι εγώ!

Ας δούμε τα κύρια στοιχεία που εξετάζετε πριν αποφασίσετε για μια διαδρομή μεταξύ των δύο.

Αυτά τα συστατικά περιλαμβάνουν:

  • Περιγραφή θέσης εργασίας Data Science έναντι Περιγραφή θέσης εργασίας Data Analytics.
  • Ατομικές ευθύνες σε Data Analytics και Data Science.
  • Δεξιότητες που απαιτούνται στην Επιστήμη Δεδομένων έναντι δεξιοτήτων που απαιτούνται στο Data Analytics.
  • Το ενδιαφέρον σας είναι σύμφωνο με αυτά τα πεδία.

Περιγραφή εργασίας

Επιστημονικά δεδομένα

Οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων ανακτούν δεδομένα από διάφορες πηγές μέσα σε έναν κλάδο. Στη συνέχεια, ενσωματώνουν την επιστήμη των υπολογιστών, την προγνωστική ανάλυση, τα στατιστικά στοιχεία και τη μηχανική μάθηση για να αναλύσουν αυτά τα τεράστια σύνολα δεδομένων. Αυτό τους βοηθά να κατανοήσουν την απόδοση της επιχείρησης και τη λειτουργική τους δομή και να βρουν λύσεις στις απαιτήσεις τους.

  Εκτελέστε Classic Games στον υπολογιστή σας με αυτούς τους 6 εξομοιωτές

Οι επιστήμονες δεδομένων ανακαλύπτουν ερωτήσεις που δεν συνειδητοποιείτε. απαιτούν καταρχήν απαντήσεις. Αυτό στοχεύει στον εντοπισμό μιας πιθανής πλατφόρμας σπουδών ή, ακόμα καλύτερα, καινοτομίας!

Αναλύσεις δεδομένων

Αυτό το πεδίο περιλαμβάνει την επεξεργασία και τη στατιστική ανάλυση υπαρχουσών πληροφοριών για να φέρει στο φως δεδομένα που μπορούν να ενεργήσουν. Οι αναλυτές δεδομένων αναπτύσσουν τεχνικές συλλογής, επεξεργασίας και οργάνωσης δεδομένων για την κατανόηση των εν λόγω προβλημάτων.

Οι ειδικοί χρησιμοποιούν εργαλεία ανάλυσης δεδομένων όπως: Python, R, Microsoft Excel και Tableau για να πετύχουν τους στόχους τους. Επιπλέον, εξετάζουν τα δεδομένα για ακρίβεια και ποιότητα. Αναλύουν περαιτέρω αυτά τα δεδομένα προτού αναπτύξουν μοντέλα για να αναφέρουν τα δεδομένα και να τα παρουσιάσουν στο κοινό-στόχο. Η μέθοδος παρουσίασης που χρησιμοποιεί μοντέλα επιτρέπει στο κοινό να κατανοήσει γρήγορα τα δεδομένα που παρουσιάζονται και να το αφήσει να λάβει εύκολα αποφάσεις.

Καθορισμένες ευθύνες

Οι ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων

Ένας επιστήμονας δεδομένων καθαρίζει, επεξεργάζεται και χειρίζεται τα ακατέργαστα δεδομένα που λαμβάνονται. Χρησιμοποιούν πολλά δεδομένα anaμεγάλοεργαλεία ytics για να αποκτήσετε πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα. Οι ειδικοί της επιστήμης δεδομένων σχεδιάζουν διαδικασίες μοντελοποίησης δεδομένων που αναπτύσσουν αλγόριθμους και μοντέλα πρόβλεψης για την εκτέλεση προσαρμοσμένης ανάλυσης.

Επιπλέον, η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει την εξόρυξη δεδομένων και τη συλλογή μεγάλων συνόλων δομημένων και μη δομημένων συνόλων δεδομένων από πολλές σχετικές πηγές. Ως επιστήμονας δεδομένων, θα είστε υπεύθυνοι για το σχεδιασμό και την αξιολόγηση προηγμένων στατιστικών μοντέλων για την ερμηνεία αυτών των δεδομένων. Επιπλέον, η δημιουργία προβλέψιμων μοντέλων και αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης που λειτουργούν σε μεγάλους όγκους δεδομένων αποτελεί επίσης μέρος των ευθυνών ενός επιστήμονα δεδομένων.

Τα επεξεργασμένα δεδομένα πρέπει να αναλυθούν και στη συνέχεια να αναπαρασταθούν γραφικά σε πίνακες εργαλείων και αναφορές χρησιμοποιώντας γραφήματα και γραφήματα. Η οπτική αναπαράσταση βοηθά τους σχετικούς ενδιαφερόμενους φορείς να κατανοήσουν γρήγορα τις τάσεις και τα μοτίβα δεδομένων πριν λάβουν αποφάσεις. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται οπτικοποίηση δεδομένων. Οι Επιστήμονες Δεδομένων συχνά συνεργάζονται με μηχανικούς δεδομένων και αναλυτές δεδομένων όποτε είναι απαραίτητο για τη διαμόρφωση μιας ανάλυσης των αποτελεσμάτων δεδομένων.

Οι ευθύνες ενός αναλυτή δεδομένων

Οι ευθύνες στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων δεν διαφέρουν πολύ από αυτές της επιστήμης δεδομένων.

  Πώς να σταματήσετε το Strava από το να δημοσιοποιεί τη διεύθυνση του σπιτιού σας

Χρησιμοποιούν σχετικά δεδομένα για να προετοιμάσουν αναφορές που απεικονίζουν ακριβή μοτίβα και τάσεις. Ένας αναλυτής δεδομένων πρέπει να κατανοήσει τον ρόλο και τις απαιτήσεις της εταιρείας, ώστε να μπορεί να εξορθολογίσει ολόκληρη τη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων. Χρησιμοποιούν επίσης αυτοματοποιημένα εργαλεία για την ανάκτηση αυτών των απαιτήσεων από πρωτογενείς και δευτερεύουσες πηγές δεδομένων.

Αφού συλλέξουν τα δεδομένα, τα επεξεργάζονται απαλλαγώντας από κατεστραμμένα δεδομένα, σφάλματα εντοπισμού σφαλμάτων κώδικα και τυχόν σχετικά προβλήματα.

Οι αναλυτές δεδομένων αναλύουν επίσης δεδομένα για να αξιολογήσουν την ποιότητα και τη σημασία τους.

Επιπλέον, αναπτύσσουν και διατηρούν βάσεις δεδομένων για την αναδιοργάνωση των δεδομένων σε αναγνώσιμες μορφές.

Οι αναλυτές δεδομένων χρησιμοποιούν στατιστικά εργαλεία για να διαγνώσουν και να κάνουν προβλέψεις εντοπίζοντας, αναλύοντας και ερμηνεύοντας μοτίβα και τάσεις σε πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

Αυτοί οι επαγγελματίες εκχωρούν μια αριθμητική τιμή σε κρίσιμες επιχειρηματικές λειτουργίες για να αξιολογήσουν και να συγκρίνουν την απόδοση της επιχείρησης με την πάροδο του χρόνου.

Όπως οι επιστήμονες δεδομένων, συνεργάζονται επίσης με προγραμματιστές, μηχανικούς και διευθυντές για να συνεχίσουν να εντοπίζουν ευκαιρίες για βελτίωση της διαδικασίας.

Τώρα, ας δούμε τις κρίσιμες δεξιότητες που απαιτούν και τα δύο πεδία.

Απαιτούμενες δεξιότητες

Επιστημονικά δεδομένα

Αυτός ο τομέας απαιτεί να είστε καλά γνώστες των Μαθηματικών, των προηγμένων στατιστικών, της προγνωστικής μοντελοποίησης, της μηχανικής μάθησης και, φυσικά, της γνώσης σε δεξιότητες προγραμματισμού, όπως:

  • Να είστε γνώστες της εργασίας με εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων όπως τα Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js και QlikeView, μεταξύ άλλων.
  • Εξειδίκευση σε γλώσσες προγραμματισμού όπως R, Python και Scala.
  • Θα πρέπει να είστε ικανοί στη χρήση Hadoop και Spark, εργαλείων μεγάλων δεδομένων.

Αναλύσεις δεδομένων

Εξίσου σημαντικό, ένας αναλυτής δεδομένων πρέπει να γνωρίζει στατιστικά στοιχεία, βάσεις δεδομένων, μοντελοποίηση και προγνωστική ανάλυση Καλά. Επιπλέον, θα βοηθούσε εάν ήσασταν επίλυση προβλημάτων και είχατε δεξιότητες όπως:

  • Excel και σχεδιασμός και ανάπτυξη βάσεων δεδομένων SQL για τον χειρισμό των δεδομένων.
  • Γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python και η R για στατιστικές.
  • Μάστερ στα Μαθηματικά για συλλογή, μέτρηση, οργάνωση και ανάλυση δεδομένων.
  • Εξειδίκευση στη χρήση πακέτων αναφοράς όπως προγραμματισμός, συμπεριλαμβανομένων πλαισίων JavaScript, XML ή ETL.

Εκπαιδευτικό υπόβαθρο

Πέρα από την τεχνική εμπειρογνωμοσύνη, ένα πτυχίο πανεπιστημίου σε σχετικό πεδίο στατιστικών και αναλυτικών δεξιοτήτων ή επιστήμης υπολογιστών θα είναι χρήσιμο για έναν αναλυτή δεδομένων. Εναλλακτικά, ολοκληρώστε ένα μάθημα πιστοποίησης επιστήμης δεδομένων ή ένα κατάλληλο Bootcamp. Η εργασία σε προσωπικά έργα είναι ένα πρόσθετο πλεονέκτημα που θα σας βοηθήσει να γίνετε αρκετά ικανοί για μια θέση εργασίας.

  Ελέγξτε την αναπαραγωγή βίντεο στα ακουστικά VR με χειρονομίες

Από την άλλη πλευρά, ένας επιστήμονας δεδομένων απαιτεί από εσάς να έχετε προχωρημένα πτυχία ή μεταπτυχιακά σε μαθήματα μαθηματικών ή πληροφορικής.

Τα ενδιαφέροντα

Σας αρέσει να εργάζεστε στους μαθηματικούς υπολογιστές ή στη σκέψη συστημάτων; Γενικά, σας αρέσει να δημιουργείτε συστήματα που καταναλώνουν δεδομένα; Η επιστήμη δεδομένων θα σας ταίριαζε καλύτερα. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι οι επιστήμονες δεδομένων κατασκευάζουν κυρίως συστήματα για ανάλυση δεδομένων και χρησιμοποιούν δεξιότητες μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία προγνωστικών αναλυτικών μοντέλων. Επιπλέον, σχεδιάζουν επίσης το σύστημα συλλογής δεδομένων της εταιρείας και χρησιμοποιούν υπολογιστική προοπτική για να ορίσουν διαδικασίες.

Διαφορετικά, εάν απολαμβάνετε να εργάζεστε για την επίτευξη στόχων εξερευνώντας εκτενώς δεδομένα και καταλήγοντας σε μοτίβα ή τάσεις από αυτά τα δεδομένα, το Data analytics είναι η τέλεια επιλογή για εσάς.

Επαγγελματική κατάταξη 🕵️‍♂️

Σε σύγκριση με το Data Analytics, το Data Science έχει υψηλότερη επαγγελματική κατάταξη. Ομοίως, μισθολογικά, οι επιστήμονες δεδομένων κερδίζουν σχετικά υψηλότερα από τους αναλυτές δεδομένων. Στις ΗΠΑ, οι μέσοι μισθοί τους είναι 110.000 $ και 65.300 $ αντίστοιχα. Προσοδοφόρο πεδίο, σωστά;😊

Ωστόσο, υπάρχουν περισσότερες κενές θέσεις εργασίας για τους αναλυτές δεδομένων παρά για τους επιστήμονες δεδομένων.

Επομένως, τι θα ήταν για εσάς; 🤔

Έχοντας εξετάσει τις διαφορές Data Science και Data Analytics, είστε σε καλύτερη θέση να αποφασίσετε μεταξύ των δύο τώρα.

Πιθανώς θα θελήσετε να επανεξετάσετε τους κύριους επαγγελματικούς σας στόχους, τα ενδιαφέροντα και, το πιο σημαντικό, τις δεξιότητές σας.

Όποια διαδρομή κι αν επιλέξετε, και τα δύο πεδία είναι συμφέροντα. Επιπλέον, δεν θα κάνετε ποτέ λάθος όταν δουλεύετε με δεδομένα παρά την επαγγελματική σας επιλογή.

Μπορείτε να εξερευνήσετε περισσότερα σχετικά με τα διαθέσιμα μαθήματα Data Analytics εάν επιλέξετε αυτήν τη διαδρομή. Εναλλακτικά, μπορεί να θέλετε να μάθετε τα εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων που θα χρησιμοποιήσετε, εάν επιλέξετε να ακολουθήσετε τον τρόπο Επιστήμης Δεδομένων.

Καλή τύχη!