Nauka o danych a analityka danych: zrozumienie różnic

Czym jest nauka o danych?

Nauka o danych to dziedzina zajmująca się ogromną ilością danych pochodzących z różnych źródeł. Jest to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin, ponieważ w ostatnich latach nastąpił ogromny wzrost liczby źródeł danych.

Rozwiązania z zakresu data science są osiągane dzięki różnorodnym narzędziom, które wydobywają istotne informacje i znajdują ukryte wzorce, które są wykorzystywane do podejmowania decyzji biznesowych i planowania strategicznego. Aby uzyskać odpowiednie dane, data scientists muszą być w stanie zintegrować statystykę, sztuczną inteligencję, matematykę, uczenie maszynowe, zaawansowaną analitykę oraz programowanie.

Umiejętności i narzędzia

To, co charakteryzuje analityków danych, to umiejętność zadawania pytań w celu znalezienia ścieżek do nieznanego. Są oni również odpowiedzialni za tworzenie modeli statystycznych i pisanie algorytmów, więc wiedza statystyczna i matematyczna jest dla nich absolutnie niezbędna. Muszą również posiadać silne umiejętności techniczne, w tym:

• analiza danych;
• magazyn / pobieranie danych;
• uczenie maszynowe;
• programowanie obiektowe;
• Java i Python do nauki o danych;
• zarządzanie danymi;
• rozwój oprogramowania;
• statystyki;
• wizualizacja danych.

I opanować narzędzia takie jak:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

Wszystkie te umiejętności i narzędzia są wymagane do projektowania procesów modelowania i tworzenia modeli predykcyjnych i algorytmów. Są one następnie stosowane do rozwiązywania złożonych problemów i wykorzystywania nauki o danych w biznesie.

Role i obowiązki

Ogólnie rzecz biorąc, data scientists ściśle współpracują z biznesem swoich klientów, aby w pełni zrozumieć ich główne cele i określić, jak big data mogą być wykorzystane do zwiększenia produktywności. Tworzą modele predykcyjne i algorytmy oraz projektują procesy modelowania danych w celu wydobycia i analizy danych niezbędnych do realizacji projektu. Chociaż każdy projekt jest inny, proces data science związany z gromadzeniem i analizą danych zazwyczaj przebiega według poniższego schematu:

1. zadawanie odpowiednich pytań w celu rozpoczęcia procesu odkrywania i gromadzenia informacji;
2. zbieranie danych;
3. czyszczenie i przetwarzanie danych;
4. integracja i przechowywanie danych;
5. badanie danych początkowych i analizowanie danych eksploracyjnych;
6. wybór jednego lub więcej potencjalnych algorytmów i modeli;
7. stosowanie technik zaprojektowanych dla nauki o danych;
8. mierzenie i poprawianie wyników;
9. prezentacja i raportowanie wyników końcowych zainteresowanym stronom;
10. wprowadzanie zmian na podstawie informacji zwrotnych.

Zodra dit proces is voltooid, is het tijd om dezelfde stappen te herhalen om een nieuw probleem op een nieuw project op te lossen.

Czym jest analityka danych?

Ponieważ firmy i media społecznościowe generują ogromne ilości informacji, takich jak dane dotyczące klientów lub pliki dziennika, chcą wykorzystać zebrane informacje na swoją korzyść. W tym miejscu z pomocą przychodzi analityka danych.

Analityka danych analizuje ogromne zbiory danych w celu odkrycia niewidocznych wzorców, korelacji i trendów oraz uzyskania cennego zrozumienia w celu podejmowania inteligentnych decyzji biznesowych, prowadzenia lepszego marketingu i ogólnej poprawy skuteczności. Właśnie dlatego doradztwo w zakresie analizy danych jest popularne wśród firm, które chcą wykorzystać analitykę danych do zwiększenia wydajności biznesowej.

Umiejętności i narzędzia

Dla analityków danych ważne jest również posiadanie wykształcenia matematycznego lub statystycznego lub poznanie narzędzi niezbędnych do podejmowania decyzji przy użyciu liczb, ponieważ muszą oni projektować bazy danych i systemy danych oraz utrzymywać je za pomocą narzędzi statystycznych. Główne umiejętności analityka danych obejmują:

• eksploracja i modelowanie danych;
• SQL;
• analityka danych i wizualizacja;;
• analiza statystyczna;
• uczenia maszynowego (ML).;
• zarządzanie bazami danych i raportowanie baz danych;
• analityka predykcyjna;
• programowanie komputerowe.

Wymagane narzędzia obejmują:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Wszystkie te elementy są niezbędne do gromadzenia, porządkowania i analizowania danych.

Role i obowiązki

Een dag uit het leven van data-analisten kan variëren, afhankelijk van de doelstellingen van data-analyseprojecten en de mate waarin de organisatie datagestuurde technologieën en praktijken heeft ingevoerd. De verantwoordelijkheden van de data-analist omvatten echter gewoonlijk het volgende:

• pozyskiwanie danych ze źródeł pierwotnych i wtórnych;
• projektowanie i utrzymywanie baz danych i systemów danych;
• korzystanie z różnych mediów do interpretacji zestawów danych;
• współpraca z inżynierem analizy danych, programistą lub liderem organizacyjnym w celu opracowania zasad i modyfikacji systemu;
• ustalenia sprawozdawcze.

Ponadto analitycy danych powinni rozumieć podstawy statystyki i wiedzieć, jak działają bazy danych.

Różnica między nauką o danych a analityką danych

Podstawową różnicą między tymi dwiema dziedzinami jest część dużych zbiorów danych, którą każda z nich traktuje priorytetowo. Mimo że zarówno analityka danych, jak i nauka o danych pracują z danymi i często uważa się je za tożsame, są to dwie odrębne dyscypliny.

Nauka o danych koncentruje się na projektowaniu i tworzeniu nowych procesów modelowania danych. Jej działanie opiera się głównie na wykorzystaniu prototypów, modeli predykcyjnych, algorytmów i niestandardowych analiz.

Z drugiej strony, analityka danych jest bardziej związana z badaniem dużych zbiorów danych w celu identyfikacji trendów, tworzenia wykresów i ogólnie pomagania firmom w podejmowaniu bardziej strategicznych i skutecznych decyzji.

Analityk danych vs. naukowiec ds. danych: porównanie umiejętności

Różnica między analitykiem danych a naukowcem ds. danych wynika ze stopnia ich wiedzy specjalistycznej w zakresie korzystania z dużych zbiorów danych. Analityk danych wykorzystuje opisowe metody testowania do raportowania danych faktycznych i dostarczania analiz normatywnych. Z drugiej strony, naukowiec ds. danych musi posiadać wiedzę na temat całej podróży analitycznej i generować wartość dla firm za pomocą danych.

Laten we eens kijken naar de onderstaande vergelijkingstabel voor een nauwkeuriger begrip van het onderscheid tussen de vaardigheden van data-analisten en data-scientists.

Przyszłość nauki o danych i analityki danych

Jaka przyszłość czeka Big Tech? W jaki sposób technologie będą ewoluować w nadchodzących latach i jak te zmiany wpłyną na sposób, w jaki firmy i ludzie obchodzą się ze swoimi danymi?

Bez wątpienia przyszłość nauki o danych i analityki danych jest świetlana i zapewni jedne z najlepiej płatnych miejsc pracy. Niezależnie od tego, czy chodzi o zwiększoną zależność od dużych sieci danych, czy też rozwój technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, potencjał jest ogromny. Będziemy musieli poczekać i zobaczyć, jak te dziedziny będą się rozwijać i pomagać firmom.

Podsumowanie

W miarę upływu czasu coraz więcej organizacji dostrzega potrzebę zarządzania danymi, które produkują, tworząc ogromne zapotrzebowanie na usługi i rozwiązania w zakresie nauki o danych i analizy danych. Ten rosnący popyt będzie nadal gwałtownie wzrastał nawet po kilku dekadach, torując drogę nowym i innowacyjnym firmom i specjalistom w dziedzinie analizy danych.