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.

Po zakończeniu tego procesu nadszedł czas, aby powtórzyć te same kroki w celu rozwiązania nowego problemu w nowym projekcie.

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

Dzień z życia analityków danych może się różnić w zależności od celów projektów analityki danych i zakresu, w jakim organizacja przyjęła technologie i praktyki oparte na danych. Jednak obowiązki analityka danych rutynowo obejmują następujące elementy:

• 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.

Przyjrzyjmy się poniższej tabeli porównawczej, aby dokładniej zrozumieć różnice między umiejętnościami analityków danych i 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.