Dataanalyse kontra datavitenskap: Hva er forskjellen og hva bør du velge?
Spørsmålet om forskjellen mellom dataanalyse og datavitenskap, og hvilket felt man bør velge, er svært vanlig. I dagens datadrevne verden er data blitt en essensiell ressurs. De fleste organisasjoner er avhengige av data for å ta informerte beslutninger som påvirker virksomheten deres.
Prosessen med å samle inn, bearbeide og analysere data for å skape verdifull innsikt, har åpnet opp en rekke jobbmuligheter for de med kompetanse innen datahåndtering. Dataanalyse og datavitenskap er to av de mest sentrale yrkene innen bearbeiding og analyse av data.
Men hva innebærer egentlig en karriere innen dataanalyse og datavitenskap? Er det de samme tingene? Hvor ulike er de egentlig, og hvilke forkunnskaper er nødvendig for å velge en av disse karriereveiene?
Denne artikkelen vil utforske disse spørsmålene for å hjelpe deg med å bestemme hvilken karrierevei du bør følge. La oss dykke ned i detaljene og se hva som skiller disse to feltene.
Vi skal se på hovedkomponentene du bør vurdere før du velger en av disse karriereveiene, som inkluderer:
- Jobbeskrivelser for dataanalyse og datavitenskap.
- Ansvarsområder innenfor de to feltene.
- Nødvendige ferdigheter for hvert felt.
- Om dine interesser stemmer overens med disse feltene.
Jobbeskrivelser
Datavitenskap
Datavitere henter inn data fra ulike kilder. De bruker informatikk, prediktiv analyse, statistikk og maskinlæring for å analysere store datasett. Dette hjelper dem å forstå en virksomhets ytelse og struktur, samt å finne løsninger på de ulike behovene.
Datavitere stiller spørsmål du kanskje ikke er klar over, og søker svar for å identifisere mulige forskningsområder eller innovasjoner.
Dataanalyse
Dataanalyse omfatter prosessering og statistisk analyse av eksisterende data for å generere handlingsrettet informasjon. Dataanalytikere utvikler metoder for å samle inn, bearbeide og organisere data for å forstå konkrete problemstillinger.
Eksperter innen dataanalyse bruker verktøy som Python, R, Microsoft Excel og Tableau for å oppnå sine mål. De gransker også data for nøyaktighet og kvalitet, analyserer dem, og utvikler modeller for å presentere informasjonen for målgruppen. Denne presentasjonsmetoden gjør det enklere for publikum å forstå dataene og ta beslutninger basert på den.
Definerte ansvarsområder
En dataviters ansvarsområder
En dataviter renser, bearbeider og manipulerer rådata. De bruker forskjellige dataanalyse-verktøy for å få verdifull innsikt. Datavitere designer datamodelleringsprosesser, utvikler algoritmer og prediktive modeller for tilpassede analyser.
Datavitenskap innebærer også å hente inn store mengder strukturerte og ustrukturerte datasett fra relevante kilder. Som dataviter vil du være ansvarlig for å designe og evaluere avanserte statistiske modeller for å tolke dataene. Utvikling av prediktive modeller og maskinlæringsalgoritmer som fungerer på store datamengder er også en del av jobben.
De bearbeidede dataene analyseres og presenteres grafisk i dashboards og rapporter ved hjelp av diagrammer og grafer. Denne visualiseringen hjelper relevante interessenter å forstå datatrender og mønstre før de tar beslutninger. Datavitere samarbeider ofte med dataingeniører og dataanalytikere for å analysere resultater.
En dataanalytikers ansvarsområder
Ansvarsområdene innen dataanalyse er ikke veldig forskjellig fra datavitenskap.
Dataanalytikere bruker relevant data for å utarbeide rapporter som viser nøyaktige mønstre og trender. De må forstå selskapets rolle og behov for å strømlinjeforme hele dataanalyseprosessen. De bruker også automatiserte verktøy for å hente disse kravene fra primære og sekundære datakilder.
Etter innsamling av dataene, bearbeider de dem ved å fjerne feil, rette opp i kodefeil og andre relaterte problemer.
Dataanalytikere vurderer også kvaliteten og betydningen av dataene.
I tillegg utvikler og vedlikeholder de databaser for å organisere data i lesbare formater.
De bruker statistiske verktøy for å diagnostisere og lage forutsigelser, ved å analysere og tolke mønstre og trender i komplekse datasett.
Disse profesjonelle tilordner en numerisk verdi til viktige forretningsfunksjoner for å vurdere og sammenligne virksomhetens ytelse over tid.
Som datavitere samarbeider de også med programmerere, ingeniører og ledere for å identifisere muligheter for prosessforbedring.
La oss se på de viktigste ferdighetene som kreves i begge feltene.
Nødvendige ferdigheter
Datavitenskap
Dette feltet krever god kunnskap innen matematikk, avansert statistikk, prediktiv modellering, maskinlæring og programmeringsferdigheter, inkludert:
- Kunnskap om datavisualiseringsverktøy som Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js og QlikeView.
- Kompetanse i programmeringsspråk som R, Python og Scala.
- Ferdigheter i bruk av Hadoop og Spark, store dataverktøy.
Dataanalyse
En dataanalytiker må også kjenne til statistikk, databaser, modellering og prediktiv analyse. I tillegg er det viktig å være en problemløser og ha ferdigheter som:
- Excel og utforming og utvikling av SQL-databaser for å manipulere data.
- Programmeringsspråk som Python og R for statistikk.
- Kunnskap i matematikk for å samle, måle, organisere og analysere data.
- Kompetanse i bruk av rapporteringspakker som programmering, inkludert JavaScript, XML eller ETL-rammeverk.
Utdanningsbakgrunn
I tillegg til teknisk ekspertise, vil en bachelorgrad innen relevante statistiske og analytiske ferdigheter eller informatikk være nyttig for en dataanalytiker. Alternativt kan du fullføre et datavitenskapelig sertifiseringskurs eller en Bootcamp. Personlige prosjekter er en ekstra fordel som vil hjelpe deg å utvikle ferdighetene dine.
En dataviter, derimot, krever gjerne en mastergrad innen matematikk eller informatikk.
Interesser
Liker du å arbeide med matematisk databehandling eller systemtenkning? Elsker du å lage systemer som bruker data? Da passer datavitenskap best for deg. Datavitere bygger systemer for dataanalyse og bruker maskinlæringsferdigheter for å lage prediktive analytiske modeller. I tillegg designer de selskapets datainnsamlingssystem og bruker et dataperspektiv for å definere prosesser.
Hvis du derimot liker å jobbe mot å nå mål ved å utforske data og identifisere mønstre og trender, er dataanalyse et perfekt valg for deg.
Profesjonell rangering 🕵️♂️
Sammenlignet med dataanalyse har datavitenskap en høyere profesjonell rangering. Lønnsmessig tjener datavitere også mer enn dataanalytikere. I USA er gjennomsnittslønnen henholdsvis $110.000 og $65.300. Lukrativt, ikke sant? 😊
Det er imidlertid flere ledige stillinger for dataanalytikere enn for datavitere.
Hva passer for deg? 🤔
Etter å ha gått gjennom forskjellene mellom datavitenskap og dataanalyse, er du nå bedre rustet til å velge mellom de to. Vurder dine karrieremål, interesser og ferdigheter.
Uansett hvilken vei du velger, er begge feltene fordelaktige, og du vil ikke gå feil med data, uavhengig av ditt karrierevalg.
Hvis du velger dataanalyse, kan du undersøke tilgjengelige dataanalysekurs. Hvis du velger datavitenskap, kan det være lurt å bli kjent med verktøyene du vil bruke.
Lykke til!