Verschil tussen Data Science en Data Analytics
Data science is de studie van waar informatie vandaan komt, waar het voor staat en hoe het kan worden omgezet in een waardevolle bron. Bij data science draait alles om het ontdekken van bevindingen via een ander proces, tools en technieken om patronen uit onbewerkte gegevens te identificeren. Deze onbewerkte gegevens zijn in feite Big Data in de vorm van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Data Analytics, of data-analyse, is vergelijkbaar met data science, maar op een meer geconcentreerde manier. Het doel van data-analyse is om inzichten uit data te genereren door patronen en trends te verbinden met organisatiedoelen. Data Analytics gebruikt basisquery-uitdrukkingen zoals SQL om gegevens te splitsen en te dobbelstenen.
Data Science
“Data Science is wanneer je te maken hebt met Big Data, grote hoeveelheden data”.
- Data Science ontgint grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens om patronen te identificeren.
- Data Science omvat een combinatie van programmeren, statistische vaardigheden en machine learning-algoritmen.
- Data Science is de kunst en wetenschap om bruikbaar inzicht te extraheren uit onbewerkte gegevens. We kunnen data science definiëren als een multidisciplinaire mix van data-inferentie, algoritme-ontwikkeling en technologie om analytisch complexe problemen op te lossen.
- Door grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verzamelen om patronen te identificeren, kan een organisatie de kosten beheersen, de efficiëntie verhogen, nieuwe marktkansen herkennen en het concurrentievoordeel van de organisatie vergroten.
- Het werk van datawetenschappers is afhankelijk van een vereiste, bedrijfsbehoeften, marktbehoefte en het verkennen van meer business vanuit zwarte gegevens.
Gegevensanalyse
- Gegevensanalyse gaat minder om met AI, machine learning en voorspellende modellen, en meer met het bekijken van historische gegevens in context.
- Gegevensanalisten zijn meestal niet verantwoordelijk voor het bouwen van statistische modellen of het inzetten van hulpmiddelen voor machinaal leren.
- Het vergelijken van gegevensactiva met organisatiehypothesen is een veelvoorkomend geval van gegevensanalyse en de praktijk is meestal gericht op zaken en strategie.
- Data-analisten hebben minder kans op kennis van big data-instellingen.
- Data-analisten worstelen gegevens die ofwel gelokaliseerd zijn of kleiner zijn in footprint.
Gegevensanalisten hebben minder vrijheid in reikwijdte en oefenen en oefenen een meer gerichte benadering van het analyseren van gegevens. Ze zijn ook veel minder betrokken bij de cultuur van gegevenswerk.
Head to Head-vergelijking tussen Data Science versus Data Analytics (Infographics)
Hieronder vindt u de top 14-vergelijking tussen Data Science en Data Analytics 
Belangrijkste verschillen tussen Data Science en Data Analytics
Zowel Data Science als Data Analytics zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen Data Science en Data Analytics bespreken:
Gegevens die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd, zoals financiële logboeken, tekstbestanden, multimediaformulieren, sensoren en instrumenten, zijn Big Data. Eenvoudige Business Intelligence-tools kunnen dit enorme volume en deze verscheidenheid aan gegevens niet verwerken. Daarom hebben we meer complexe en geavanceerde analytische tools en algoritmen nodig om betekenisvolle inzichten te verwerken, analyseren en tekenen.
- Gegevenswetenschappers kijken in wezen naar grote sets gegevens waarbij een verbinding al dan niet gemakkelijk kan worden gemaakt, terwijl Data Analytics naar een bepaalde reeks gegevens kijkt om verder te communiceren.
- Het veld data science maakt gebruik van wiskunde, statistiek en informatica en omvat technieken zoals machine learning, clusteranalyse, data mining en visualisatie, terwijl Data Analytics werkt op structuurquerytaal zoals SQL / Hive om de uiteindelijke output te genereren.
- De functie van een datawetenschapper met sterk zakelijk inzicht en datavisualisatievaardigheden om het inzicht om te zetten in een zakelijk verhaal, terwijl van een data-analist niet wordt verwacht dat hij zakelijk inzicht en geavanceerde datavisualisatievaardigheden bezit.
- Gegevenswetenschapper onderzoekt en onderzoekt gegevens uit meerdere losgekoppelde bronnen, terwijl een gegevensanalist meestal gegevens bekijkt uit een enkele bron, zoals het CRM-systeem of een database
- Een data-analist zal de vragen van het bedrijf oplossen, terwijl een data-wetenschapper vragen zal formuleren waarvan de oplossingen waarschijnlijk het bedrijf ten goede komen
Vaardigheden die nodig zijn om datawetenschapper te worden:
- Programmeervaardigheden
- Vuile gegevens opschonen (ongestructureerde gegevens)
- Kaart Verminderen van de ontwikkeling van banen
- Machine learning vaardigheden
- Analytische vaardigheden
- Klanten inzicht
- Sterke datavisualisatievaardigheden
- Verhaal vertellen vaardigheden met behulp van visualisaties
- EDA (verkennende gegevensanalyse)
- Identificeer trends in gegevens met behulp van machinaal leren zonder toezicht
- Maak voorspellingen op basis van trends in de gegevens met behulp van begeleide machine learning
- Schrijf code om te helpen bij het verkennen en analyseren van gegevens
- Lever code aan technologie / engineering om in producten te implementeren
Vaardigheden die nodig zijn om een data-analyse te worden:
- EDA (verkennende gegevensanalyse)
- Gegevens ophalen uit primaire of secundaire gegevensbronnen en databases onderhouden
- Vaardigheden en tools voor het opslaan en ophalen van gegevens
- Vuile gegevens opschonen (ongestructureerde gegevens)
- Beheer datawarehousing en ETL (Extract Transform Load)
- KPI's ontwikkelen om prestaties te beoordelen
- Diepgaande kennis van SQL en analyses
- Ontwikkel visuele representaties van de gegevens, door het gebruik van BI-platforms
- Gegevens interpreteren, resultaten analyseren met behulp van statistische technieken
- Ontwikkeling en implementatie van gegevensanalyses, gegevensverzamelingssystemen en andere strategieën die de statistische efficiëntie en kwaliteit optimaliseren
- Data-analisten moeten bekend zijn met concepten voor datawarehousing en business intelligence
- Sterk begrip van Hadoop Cluster
- Perfect met de tools en componenten van de gegevensarchitectuur.
Vergelijkingstabel Data Science versus Data Analytics
Ik bespreek belangrijke artefacten en maak onderscheid tussen Data Science en Data Analytics.
| De basis voor een vergelijking tussen Data Science en Data Analytics | Data Science | Gegevensanalyse |
| Fundamenteel doel | Juiste zakelijke vragen stellen en oplossingen vinden | Bedrijfsgegevens analyseren en ontginnen |
| Quantum van gegevens | Een brede set gegevens (Big Data) | Beperkte set gegevens |
| Verschillende taken | Data Cleansing, voorbereiding analyse om inzichten te krijgen | Gegevens opvragen, aggregatie om een patroon te vinden |
| Definitie | Data Science is de kunst en wetenschap om bruikbaar inzicht te extraheren uit onbewerkte gegevens | Gegevensanalisten zijn meestal niet verantwoordelijk voor het bouwen van statistische modellen of het inzetten van hulpmiddelen voor machinaal leren |
| Inhoudelijke expertise | Nodig zijn | Niet nodig |
| Niet-technisch | Nodig zijn | Niet nodig |
| Focus | Voorverwerkte gegevens | Verwerkte gegevens |
| bandbreedte | Meer vrijheid in reikwijdte en praktijk | Minder vrijheid in reikwijdte en praktijk |
| Doel | Inzichten zoeken uit onbewerkte gegevens | Inzichten zoeken uit verwerkte gegevens |
| Gegevenstypen | Gestructureerde en ongestructureerde gegevens | Gestructureerde gegevens |
| Voordelen | Gegevenswetenschapper onderzoekt en onderzoekt gegevens uit meerdere losgekoppelde bronnen | data-analist kijkt meestal naar data uit een enkele bron zoals de CRM |
| Kunstmatige intelligentie | Heeft meer te maken met kunstmatige intelligentie | Biedt minder kunstmatige intelligentie |
| Machine leren | Meer deals in machine learning | Koopt minder in machine learning |
| Voorspellende analyse | Meer in Predictive Analysis | Deals minder in voorspellende analyse |
Conclusie - Data Science versus Data Analytics
De schijnbaar genuanceerde verschillen tussen data science en data-analyse kunnen een grote impact hebben op een bedrijf. Data Science is een nieuwe interessante softwaretechnologie, die wordt gebruikt om kritische analyses toe te passen, de mogelijkheid te bieden om geavanceerde modellen te ontwikkelen, voor enorme gegevenssets en de zakelijke inzichten te vergroten. Data science is een overkoepelende term die wordt gebruikt om te beschrijven hoe de wetenschappelijke methode kan worden toegepast op gegevens in een zakelijke omgeving. Data science speelt ook een groeiende en zeer belangrijke rol bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en machine learning. Hoewel de verschillen bestaan, zijn zowel data science als data-analyse belangrijke onderdelen van de toekomst van werk en data. Data-analisten nemen de leiding van data-wetenschappers, aangezien de eerste probeert vragen van de organisatie als geheel te beantwoorden. Zowel data science als data-analyse moeten worden omarmd door bedrijven die de weg willen wijzen naar technologische verandering en met succes inzicht moeten hebben in de gegevens die hun organisaties laten draaien. Een bedrijf heeft zowel data science als data-analyse nodig in hun project. Zowel data science als data-analyse maken deel uit van de groei van het bedrijf.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Science versus Data Analytics, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Science versus Machine Learning
- 8 uitstekende trends in data-analyse
- Big Data versus Data Science
- Gegevensvisualisatie versus gegevensanalyses