Data Science vs. Data Analytics-spørsmål og hva du skal velge mellom de to datafeltene er et så vanlig spørsmål.
Data er den nye valutaen, sier de. I en datadrevet verden som vi er i nå, er de fleste organisasjoner, om ikke alle, svært avhengige av data for å ta grundige beslutninger om viktige saker som påvirker deres virksomhet.
Hele prosessen med å samle informasjon, bearbeide og analysere den for å produsere verdifull bearbeidet data skaper ulike jobbmuligheter for personer med relevante datamanipulasjonsferdigheter. I dette tilfellet er Data Science og Data Analytics de to primære jobbyrkene som arbeider med behandling og analyse av data.
Hva innebærer egentlig en Data Science-karriere og Data Analytics-karriere? Mener de det samme? Hvor forskjellige er de? Hvilke forkunnskaper vil man trenge for å forfølge et av disse yrkene som en karriere?
Ved å svare på disse spørsmålene vil denne artikkelen hjelpe deg med å bestemme hvilken vei du skal følge i en karriere mellom Data Analytics og Data Science. Jeg vet at du er spent som meg!
La oss se på hovedkomponentene du vurderer før du bestemmer deg for en vei mellom de to.
Disse komponentene inkluderer:
- Data Science stillingsbeskrivelse vs. Data Analytics stillingsbeskrivelse.
- Individuelle ansvarsområder innen Data Analytics og Data Science.
- Ferdigheter som kreves i Data Science kontra ferdigheter som kreves i Data Analytics.
- Din interesse er i tråd med disse feltene.
Innholdsfortegnelse
Stillingsbeskrivelse
Datavitenskap
Datavitenskapsfolk henter data fra ulike kilder i en bransje. De inkorporerer deretter informatikk, prediktiv analyse, statistikk og maskinlæring for å analysere disse enorme datasettene. Dette hjelper dem å forstå virksomhetens ytelse og funksjonelle struktur og finne løsninger på deres behov.
Dataforskere avdekker spørsmål du ikke er klar over; de krever svar i utgangspunktet. Dette har som mål å identifisere en potensiell studieplattform eller, enda bedre, innovasjon!
Dataanalyse
Dette feltet involverer prosessering og statistisk analyse av eksisterende informasjon for å bringe frem handlingsbare data. Dataanalytikere utvikler teknikker for å samle inn, behandle og organisere data for å forstå de aktuelle problemene.
Ekspertene bruker dataanalyseverktøy som; Python, R, Microsoft Excel og Tableau for å nå sine mål. I tillegg gransker de data for nøyaktighet og kvalitet. De analyserer disse dataene videre før de utvikler modeller for å rapportere dataene og presentere dem for målgruppen. Presentasjonsmetoden ved hjelp av modeller lar publikum raskt forstå dataene som presenteres og la dem ta beslutninger enkelt.
Definerte ansvarsområder
Ansvaret til en dataforsker
En dataforsker renser, behandler og manipulerer de rå hentede dataene. De bruker flere data analytics-verktøy for å få verdifull innsikt fra dataene. Datavitenskapseksperter designer datamodelleringsprosesser som utvikler algoritmer og prediktive modeller for å utføre tilpassede analyser.
I tillegg involverer datavitenskap utvinning av data og innsamling av store sett med både strukturerte og ustrukturerte datasett fra en rekke relevante kilder. Som dataforsker vil du være ansvarlig for å designe og evaluere avanserte statistiske modeller for å tolke disse dataene. Dessuten er det å bygge forutsigbare modeller og maskinlæringsalgoritmer som fungerer på store datavolumer også en del av en dataforskers ansvar.
De behandlede dataene må analyseres og deretter representeres grafisk i dashboards og rapporter ved hjelp av diagrammer og grafer. Den visuelle representasjonen hjelper relevante interessenter raskt å forstå datatrender og mønstre før de tar beslutninger. Denne prosessen kalles datavisualisering. Dataforskere jobber ofte med dataingeniører og dataanalytikere når det er nødvendig for å formulere en analyse av dataresultatene.
En dataanalytikers ansvar
Ansvaret i dataanalysefeltet er ikke langt forskjellig fra det innen datavitenskap.
De bruker relevante data for å utarbeide rapporter som viser presise mønstre og trender. En dataanalytiker må forstå selskapets rolle og krav slik at de kan strømlinjeforme hele dataanalyseprosessen. De bruker også automatiserte verktøy for å hente disse kravene fra primære og sekundære datakilder.
Etter å ha samlet inn dataene, behandler de dem ved å kvitte seg med ødelagte data, feilsøke kodefeil og eventuelle relaterte problemer.
Dataanalytikere analyserer også data for å vurdere kvaliteten og betydningen.
I tillegg utvikler og vedlikeholder de databaser for å omorganisere data i lesbare formater.
Dataanalytikerne bruker statistiske verktøy for å diagnostisere og lage spådommer ved å identifisere, analysere og tolke mønstre og trender i komplekse datasett.
Disse fagfolkene tildeler en numerisk verdi til kritiske forretningsfunksjoner for å vurdere og sammenligne virksomhetens ytelse over tid.
I likhet med dataforskere samarbeider de også med programmerere, ingeniører og ledere for å fortsette å identifisere muligheter for prosessforbedring.
La oss nå se på de avgjørende ferdighetene begge feltene krever.
Nødvendige ferdigheter
Datavitenskap
Dette feltet krever at du er godt kunnskapsrik i matematikk, avansert statistikk, prediktiv modellering, maskinlæring, og selvfølgelig være fortrolig med programmeringsferdigheter, inkludert:
- Å være fortrolig med å jobbe med datavisualiseringsverktøy som Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js og QlikeView, blant andre.
- Kompetanse innen programmeringsspråk som R, Python og Scala.
- Du bør være dyktig i å bruke Hadoop og Spark, store dataverktøy.
Dataanalyse
Like viktig må en dataanalytiker kjenne til statistikk, databaser, modellering og prediktiv analyse vi vil. Videre ville det hjelpe om du var en problemløser og har ferdigheter som:
- Excel og designe og utvikle SQL-databaser for å manipulere dataene.
- Programmeringsspråk som Python og R for statistikk.
- Mestring i matematikk for å samle, måle, organisere og analysere data.
- Kompetanse i bruk av rapporteringspakker som programmering, inkludert JavaScript, XML eller ETL-rammeverk.
Utdanningsbakgrunn
Utover den tekniske ekspertisen, vil en bachelorgrad i et relevant statistisk og analytisk ferdighetsfelt eller informatikk være nyttig for en dataanalytiker. Alternativt kan du fullføre et datavitenskapelig sertifiseringskurs eller en passende Bootcamp. Å jobbe med personlige prosjekter er en ekstra fordel som vil hjelpe deg å bli dyktig nok for en jobbrolle.
På den annen side krever en dataforsker at du har avanserte grader eller master i matematikk- eller informatikkkurs.
Interesser
Liker du å jobbe med matematisk databehandling eller systemtenkning? Vanligvis elsker du å lage systemer som bruker data? Datavitenskap vil passe deg best. Dette er fordi dataforskere hovedsakelig bygger systemer for dataanalyse og bruker maskinlæringsferdigheter for å lage prediktive analytiske modeller. I tillegg designer de også selskapets datainnsamlingssystem og bruker et dataperspektiv for å definere prosesser.
Ellers, hvis du liker å jobbe mot å oppnå mål ved å utforske data og komme opp med mønstre eller trender fra disse dataene, er dataanalyse et perfekt valg for deg.
Profesjonell rangering 🕵️♂️
Sammenlignet med Data Analytics har Data Science en høyere faglig rangering. På samme måte, lønnsmessig, tjener dataforskere relativt høyere enn dataanalytikere. I USA er gjennomsnittslønnen deres henholdsvis $110.000 og $65.300. Lukrativt felt, ikke sant?😊
Imidlertid er flere ledige stillinger tilgjengelige for dataanalytikere enn dataforskere.
Derfor, hva ville det vært for deg? 🤔
Etter å ha gått gjennom forskjellene i Data Science og Data Analytics, er du i en bedre posisjon til å velge mellom de to nå.
Sannsynligvis vil du revurdere dine viktigste karrieremål, interesser og, enda viktigere, ferdigheter.
Uansett hvilken vei du velger, er begge feltene fordelaktige. Dessuten vil du aldri gå galt med data til tross for ditt karrierevalg.
Du kan utforske mer om dataanalysekursene som er tilgjengelige hvis du velger denne banen. Alternativt kan det være lurt å vite datavitenskapsverktøyene du skal bruke, hvis du velger å gå Data Science-veien.
Lykke til!