Különbség az adattudomány és az adatelemzés között
Az adattudomány azt tanulmányozza, hogy honnan származik az információ, mit képvisel és hogyan lehet értékes forrássá alakítani. Az adattudomány lényege a leletek adatainak feltárása egy másik folyamat, eszközök és technikák segítségével, amelyek a minták nyers adatokból történő azonosításához szükségesek. Ezek a nyers adatok alapvetően nagy adatok, strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatok formájában. Az adatelemzés vagy adatelemzés hasonló az adattudományhoz, de koncentráltabban. Az adatelemzés célja, hogy betekintést nyerjen az adatokból, a mintákat és trendeket összekapcsolva a szervezeti célokkal. Az Data Analytics alapvető lekérdezési kifejezéseket, például SQL-t használ az adatok szeletelésére és kockázására.
Data Science
„Az adattudomány az, amikor nagy adatokkal, nagy mennyiségű adattal foglalkozik”.
- Az adattudomány nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot bányász fel a minták azonosítására.
- Az Data Science magában foglalja a programozás, a statisztikai készségek és a gépi tanulási algoritmusok kombinációját.
- Az adattudomány az a művészet és tudomány, amelyben kivitelezhető betekintést nyerhetnek a nyers adatokból. Az adattudományt az adatok következtetésének, az algoritmusfejlesztésnek és a technológiának multidiszciplináris keverékeként definiálhatjuk az analitikusan összetett problémák megoldása érdekében.
- Nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adat bányászása a minták azonosítására segítheti a szervezetet a költségek visszaszorításában, a hatékonyság növelésében, az új piaci lehetőségek felismerésében és a szervezet versenyelőnyének növelésében.
- Az adattudósok munkája a követelményektől, az üzleti igényektől, a piaci követelményektől függ, és attól, hogy további üzleti tevékenységeket fedezzenek ki a fekete adatok alapján.
Data Analytics
- Az adatelemzés kevésbé foglalkozik az AI-vel, a gépi tanulással és a prediktív modellezéssel, és inkább a történeti adatokkal összefüggésben tekint meg.
- Az adatanalitikusok nem általában felelősek a statisztikai modellek készítéséért vagy a gépi tanulási eszközök telepítéséért.
- Az adatalapú adatok összehasonlítása a szervezeti hipotézisekkel az adatelemzés általános alkalmazásának esete, és a gyakorlat inkább az üzleti és stratégiai tevékenységekre összpontosít.
- Az adatanalitikusok kevésbé valószínű, hogy megtapasztalják a nagy adatbeállításokat.
- Az adatelemzők elemzik a lokalizált vagy kisebb méretű adatokat.
Az adatanalitikusok kevesebb szabadságot élveznek a hatály és a gyakorlat szempontjából, és célzottabb megközelítést alkalmaznak az adatok elemzésére. Sőt, kevésbé vesznek részt az adatmunka kultúrájában.
Összehasonlítás az adattudomány és az adatelemzés között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és az adatelemzés 14 legjobb összehasonlítása található 
Az adattudomány és az adatelemzés közötti legfontosabb különbségek
Mind az Data Science, mind az Data Analytics népszerű választás a piacon; vitassuk meg az adattudomány és az adatelemzés közötti főbb különbségeket:
A különféle forrásokból, például pénzügyi naplókból, szöveges fájlokból, multimédiás űrlapokból, érzékelőkből és eszközökből előállított adatok Big Data. Az egyszerű üzleti intelligencia eszközök nem képesek feldolgozni ezt a hatalmas mennyiségű és sokféle adatot. Ezért van szükség bonyolultabb és fejlettebb elemző eszközökre és algoritmusokra a lényeges betekintés feldolgozására, elemzésére és rajzolására.
- Az adattudósok alapvetően olyan széles adatsorokra néznek át, ahol a kapcsolat könnyen létrejöhet vagy nem, míg az Data Analytics egy bizonyos adatkészletet vizsgál a további kommunikáció érdekében.
- Az adattudományi terület matematikai, statisztikai és informatikai tudományágakat alkalmaz, és olyan technikákat foglal magában, mint a gépi tanulás, a klaszteranalízis, az adatbányászat és a megjelenítés, míg az Data Analytics szerkezeti lekérdezési nyelven dolgozik, például az SQL / Hive segítségével a végső kimenetet.
- Az adattudós munkavállalói szerepe erős üzleti ismeretekkel és adatmegjelenítési készségekkel segíti a betekintést üzleti történetvé alakításában, míg az adatelemzőtől nem várható, hogy rendelkezzen üzleti hozzáértéssel és fejlett adatmegjelenítési képességekkel.
- Az adattudós kutatja és megvizsgálja a több leválasztott forrásból származó adatokat, míg az elemző általában az egyetlen forrásból származó adatokat, például a CRM-rendszert vagy egy adatbázist vizsgálja.
- Az adatelemző meg fogja oldani az üzleti vállalkozás által feltett kérdéseket, míg az adattudós meg fogja fogalmazni azokat a kérdéseket, amelyek megoldásai valószínűleg az üzleti élet javát szolgálják.
Adatok tudósává válásához szükséges készségek:
- Programozási ismeretek
- A piszkos adatok tisztítása (nem strukturált adatok)
- Térkép Csökkentse a munkahelyteremtést
- Gépi tanulási készségek
- Analitikai készség
- Vásárlói betekintés
- Erős adatmegjelenítési készségek
- Story Telling készségek vizualizációk segítségével
- EDA (feltáró adatok elemzése)
- Az ellenőrzés nélküli gépi tanulás segítségével azonosítsa az adatok trendeit
- Készítsen előrejelzéseket az adatok alakulása alapján felügyelt gépi tanulással
- Írjon kódot az adatok feltárásához és elemzéséhez
- Adjon kódot a technológia / mérnöki munka során
Adat-elemzéshez szükséges készségek:
- EDA (feltáró adatok elemzése)
- Adatok beszerzése elsődleges vagy másodlagos adatforrásokból és adatbázisok karbantartása
- Adatok tárolására és visszakeresésére szolgáló készségek és eszközök
- A piszkos adatok tisztítása (nem strukturált adatok)
- Az adattárolás és az ETL (Extract Transform Load) kezelése
- A teljesítménymutatók fejlesztése a KPI-k fejlesztésére
- Az SQL és az analitika alapos bemutatása
- Az adatok vizuális ábrázolásainak fejlesztése a BI platformok használatával
- Adatok értelmezése, eredmények elemzése statisztikai technikákkal
- Adatelemzések, adatgyűjtő rendszerek és egyéb stratégiák fejlesztése és végrehajtása, amelyek optimalizálják a statisztikai hatékonyságot és a minőséget
- Az adatelemzőknek ismerniük kell az adattárolás és az üzleti intelligencia fogalmait
- Erős megértése a Hadoop Clusterről
- Tökéletes az adat architektúra eszközeivel és összetevőivel.
Data Science vs Data Analytics összehasonlító táblázat
A főbb tárgyakat tárgyalom, és különbséget teszek az Data Science és az Data Analytics között.
| Az adattudomány és az adatelemzés összehasonlításának alapjai | Data Science | Data Analytics |
| Alapvető cél | Jó üzleti kérdések feltevése és megoldások keresése | Üzleti adatok elemzése és bányászat |
| Az adatok kvantuma | Széles adatkészlet (nagy adat) | Korlátozott adatkészlet |
| Különböző feladatok | Adattisztítás, előkészítő elemzés betekintéshez | Adatok lekérdezése, összesítés mintázat keresése érdekében |
| Meghatározás | Az adattudomány az a művészet és tudomány, amelyben kivitelezhető betekintést nyerhetnek a nyers adatokból | Az adatanalitikusok nem általában felelősek a statisztikai modellek készítéséért vagy a gépi tanulási eszközök telepítéséért |
| Tartalmi szakértelem | szükséges | Nem szükséges |
| Nem műszaki | szükséges | Nem szükséges |
| Fókusz | Előzetesen feldolgozott adatok | Feldolgozott adatok |
| Sávszélesség | Több szabadság a hatályban és a gyakorlatban | Kevesebb szabadság a hatály és a gyakorlat szempontjából |
| Célja | Betekintés keresése a Raw Data szolgáltatásból | Betekintés keresése a feldolgozott adatokból |
| Adattípusok | Strukturált és nem strukturált adatok | Strukturált adatok |
| Előnyök | Az adattudós kutatja és megvizsgálja az összekapcsolt forrásokból származó adatokat | az adatelemző általában az egyetlen forrásból származó adatokat, például a CRM-et vizsgálja |
| Mesterséges intelligencia | Több foglalkozik a mesterséges intelligenciával | Kevesebb foglalkozik a mesterséges intelligenciával |
| Gépi tanulás | Több foglalkozik a gépi tanulással | Kevesebb foglalkozik a gépi tanulással |
| Prediktív elemzés | Több foglalkozik a prediktív elemzéssel | Kevesebb foglalkozik a prediktív elemzéssel |
Következtetés - Data Science vs Data Analytics
Az adatoktudomány és az adatelemzés közötti látszólag árnyalt különbségek valóban nagy hatással lehetnek a vállalatra. A Data Science egy új, érdekes szoftver technológia, amelyet alkalmaznak a kritikus elemzéshez, lehetővé teszik a kifinomult modellek kifejlesztését, a hatalmas adatkészletek készítését és az üzleti betekintést. Az adattudomány egy átfogó kifejezés annak leírására, hogyan lehet a tudományos módszert alkalmazni az üzleti környezet adataira. Az adattudomány egyre növekvő és nagyon fontos szerepet játszik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlesztésében is. Bár vannak különbségek, mind az adattudomány, mind az adatelemzés fontos részét képezi a munka és az adatok jövője szempontjából. Az adatanalitikusok az adattudósok irányába mutatnak, mivel az előbbi megkísérel megválaszolni a szervezet egészének feltett kérdéseit. Mind az adattudományt, mind az adatelemzést olyan vállalkozásoknak kell átfogniuk, amelyek vezetni akarják a technológiai változások felé vezető utat, és sikeresen megértenék azokat az adatokat, amelyek a szervezetüket működtetik. A vállalkozásnak mind adattudományra, mind adatelemzésre van szüksége a projektjében. Mind az adattudomány, mind az adatelemzés a vállalat növekedésének része.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Data Science vs Data Analytics, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Data Science vs Machine Learning
- 8 Kiváló adat-elemzési trendek
- Big Data vs Data Science
- Adatmegjelenítés vs. Adatelemzés