Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Nauka o danych a analityka danych: zrozumienie różnic

Obecnie analityka danych i nauka o danych są jednymi z najbardziej poszukiwanych ścieżek kariery i wschodzących dziedzin. Stanowiska związane z nauką o danych i big data od dawna stanowią bezpieczną ścieżkę dla osób poszukujących stabilnego i wysoko płatnego potencjału zawodowego. I trend ten z pewnością się utrzyma, ponieważ według The Economic Times, prawie 96% firm planuje zatrudnić specjalistów z umiejętnościami Big Data. Co więcej, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stały się wysoce zintegrowane z naszym życiem i gospodarką, co prowadzi do gwałtownego wzrostu zapotrzebowania na specjalistów ds. dużych zbiorów danych.

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 data science są osiągane za pomocą różnych narzędzi, które wyodrębniają istotne informacje i znajdują ukryte wzorce do wykorzystania w podejmowaniu decyzji biznesowych i planowaniu strategicznym. Aby uzyskać odpowiednie dane, analitycy danych muszą być w stanie zintegrować statystyki, sztuczną inteligencję, matematykę, uczenie maszynowe, zaawansowaną analitykę, a także 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 opanuj 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, analitycy danych ściśle współpracują z firmami swoich klientów, aby w pełni zrozumieć ich główne cele i określić, w jaki sposób można wykorzystać duże zbiory danych do zwiększenia produktywności. Tworzą modele predykcyjne i algorytmy oraz projektują procesy modelowania danych w celu wyodrębnienia i analizy danych niezbędnych do realizacji projektu. Chociaż każdy projekt jest inny, proces gromadzenia i analizowania danych zazwyczaj przebiega zgodnie z poniższą ścieżką:

  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.

nauka o danych w biznesie

Czym jest analiza 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:

Wymagane narzędzia obejmują:

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. analityk danych: porównanie umiejętności

Różnica między analitykiem danych a analitykiem 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, analityk 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.

nauka o danych a analityka danych

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.

Dolna linia

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.

Dziękujemy za ocenę!
Dziękuję za komentarz!

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog
Przełamując granice, Innowise znalazł się wśród 100 najszybciej rozwijających się firm w 2023 r.
Blog
Dlaczego projekty IT kończą się niepowodzeniem
Blog
Rozwój oprogramowania dla startupów
Blog
Wspinanie się po piramidzie: jak stworzyć wydajny zespół programistów?
Blog
Podejścia do lepszej migracji Cloud
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Blog
Kompletny przewodnik po Apache Airflow
Blog
Blog
Blog

Przyniósł nam wyzwanie?

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka