Analityka danych i nauka o danych często mieszają się wśród nowicjuszy w tej dziedzinie. Chociaż te dwa elementy w dużym stopniu się pokrywają, istnieją również pewne zasadnicze różnice. W tym artykule omówimy różnice (i podobieństwa) między analizą danych a nauką o danych.
Najpierw przejdźmy do analizy danych. Celem analityka danych jest wykorzystanie istniejących danych do rozwiązywania bieżących problemów biznesowych. Zazwyczaj głównym obowiązkiem analityka danych jest wykorzystanie danych do tworzenia raportów i pulpitów nawigacyjnych. Analitycy danych robią to za pomocą narzędzi takich jak Microsoft Excel, języka zapytań strukturalnych (SQL) i oprogramowania do wizualizacji, takiego jak Tableau lub Microsoft Power BI.
Jeśli chodzi o naukę danych, sprawy stają się nieco bardziej skomplikowane. Celem naukowca danych jest opracowanie modeli uczenia maszynowego i metod analitycznych. Analitycy danych pomagają gromadzić dane, które następnie przeglądają, aby znaleźć trendy i wzorce, które mogą wpłynąć na biznes. Kolejną dużą odpowiedzialnością naukowca danych jest czyszczenie danych i testowanie danych. Analitycy danych używają również Excela, SQL i narzędzi do wizualizacji – jednak w dużym stopniu polegają również na językach programowania, takich jak Python i R.
Czytaj: Python kontra R do analizy danych
Analityk danych kontra analityk danych
W zależności od branży i/lub firmy, szara strefa między analitykiem danych a naukowcem danych często staje się na tyle duża, że te dwa tytuły stają się praktycznie wymienne. Na przykład analitycy danych mogą znaleźć się w sytuacji, gdy oczyszczają dane lub biorą udział w procesie wyodrębniania, przekształcania i ładowania (ETL). Z drugiej strony analityk danych może być odpowiedzialny za tworzenie pulpitów nawigacyjnych lub kodowanie zapytań SQL dla już istniejących danych.
W idealnym świecie istnieje jednak dedykowany zespół ds. analityki danych i zespół ds. nauki danych. Ogólnie rzecz biorąc, od analityków danych wymaga się znajomości większości obowiązków analityka danych, z dodatkiem uczenia maszynowego (ML). Uczenie maszynowe to zaawansowana metoda analizy danych, która wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do przewidywania wyników. Z tego powodu nauka o danych jest często postrzegana jako krok powyżej analizy danych.
Warto wspomnieć, że słowo „analityk” jest w dzisiejszych czasach bardzo często rzucane. Nie każdy, kto pracuje w programie Excel, jest analitykiem danych. Istnieją jednak pewne wyjątki, jeśli chodzi o mniej techniczne stanowiska analityka danych, które często mają różne nazwy, takie jak analityk biznesowy lub analityk marketingowy. Tego typu role prawie nigdy nie będą wykonywać żadnej zaawansowanej analizy danych, takiej jak uczenie maszynowe.
Aby zostać analitykiem danych, zwykle wymaga się tytułu licencjata w zakresie STEM. Jednak często zdarza się, że ktoś przechodzi na analitykę danych z innej dziedziny, zwłaszcza jeśli ma rozległą wiedzę domenową w określonej branży. W rzeczywistości nie jest niemożliwe zostać analitykiem danych bez żadnego dyplomu (nie mówiąc, że będzie to łatwe). Jeśli znasz trzy podstawowe narzędzia:Excel, SQL i narzędzie do wizualizacji, możesz zostać analitykiem danych. Jeśli chodzi o zostanie naukowcem zajmującym się danymi, jest prawie pewne, że będziesz potrzebować tytułu licencjata w zakresie STEM, przy czym w większości przypadków preferowany jest tytuł magistra.
Czytaj: Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Pythonie
Różnica między analityką danych a nauką o danych jest znacząca. Jak na ironię, różnica między analitykiem danych a naukowcem danych nie jest tak znacząca. Jak wcześniej wspomniano, obowiązki każdego z nich mogą być czasami dość płynne, więc może to powodować pewne zamieszanie co do tego, jaka to właściwie jest rola. Mamy nadzieję, że ten artykuł wyjaśnił niektóre różnice między analityką danych a nauką o danych. Nie przejmuj się jednak etykietami — jeśli interesują Cię obie, spróbuj najpierw nauczyć się podstawowych umiejętności związanych z Excelem, SQL i narzędziami do wizualizacji. Stamtąd możesz zdecydować, czy chcesz pójść o krok dalej i nauczyć się języka programowania, który doskonale radzi sobie z manipulacją danymi i statystykami, takim jak Python lub R. Tak czy inaczej, znajomość różnic między tymi dwiema dyscyplinami bardzo ci pomoże w całej podróży w świecie danych!
Szukasz kariery naukowca danych, analityka danych lub programisty? Sprawdź stronę z poradami technologicznymi Kariera i powiedz, że Developer.com Cię wysłał.
