Datová věda vs. datová analýza

Dnešní svět je bez dat neúplný. Uživatelé denně generují obrovské množství dat. Pokud se tato data podaří nějakým způsobem analyzovat a interpretovat, aby bylo možné zachytit, co uživatelé chtějí, a podle toho zavádět inovace, mohli bychom přinést revoluční systém, v němž by podniky mohly poskytovat nejmodernější řešení problémů běžného člověka, a to navíc s nízkými náklady. A co víc, tento systém se může zlepšovat a zdokonalovat, aby byl den ode dne inovativnější. Tato revoluce je datová věda a zahrnuje analýzu dat, strojové učení a mnoho dalšího.

V tomto článku prozkoumáme big data, data science a pak se dozvíme, jak se od sebe liší.

Běžný případ použití

Stejně jako název, i big data znamenají velké množství dat – nestrukturovaných nebo nezpracovaných. S rostoucími nároky a interaktivními obchodními modely již tradiční způsob sběru dat nestačí. Obrovské množství dat generovaných každý den z různých zdrojů se nazývá big data. Dále potřebujeme mít k dispozici systémy, které dokáží data shromažďovat, filtrovat je pro relevantní cílovou skupinu, aplikovat některé statistické modely a modely strojového učení a předpovídat budoucí rozhodnutí na základě aktuálních dat. Představte si to jako systém zpětné vazby. Datová analytika dělá část z toho – provádí statistickou analýzu souborů dat, aby našla odpovědi na obchodní problémy. Zbytek – rozbor dat, strojové učení, prediktivní analýza a vizualizace – v datové vědě.

Tento druh inteligence jste jistě viděli ve svém kanálu na Facebooku. Pokud vidíte určitý žánr videí nebo textů, zobrazují se vám podobné druhy reklam i v budoucnu. I když na Facebooku strávíte v průměru asi 10 minut, můžete vidět několik videí, která vás zajímají, a „lajkovat“ něčí příspěvky. No a všechna tato data (big data) Facebook shromažďuje, aby mohl sledovat vaše zájmy a nezájmy.

Kdo tato data používá?

Stroj.

Ano. Na základě vašeho výběru vám Facebook nabízí další podobné návrhy. Pokud se vám například líbí Bournvita, může se vám zobrazit reklama na pitnou čokoládu Cadbury nebo jiné podobné nápoje. Na druhou stranu, pokud si na první pokus vyberete, že nechcete vidět reklamu na Bournvitu, nebudou se vám v blízké budoucnosti zobrazovat ani žádné další podobné reklamy.

Představte si, jak složitý musí být systém, který se stará o přizpůsobení na tak nepatrné úrovni pro každého uživatele!“

Stejným způsobem funguje i nakupování na internetu!“

Všechno toto se děje díky analýze dat a datové vědě.

V našem článku Datový analytik vs. datový vědec jsme podrobně popsali povinnosti těchto rolí. Získáte poctivou představu o tom, jak spolu obě souvisejí, a přesto se liší.

Co je to datová analýza?“

Na výše uvedeném příkladu vidíme, že se shromažďuje velké množství nezpracovaných dat, která lze vhodným způsobem analyzovat a získat tak obchodní přínosy. Taková analýza dat za účelem získání informací a smysluplných poznatků k řešení obchodního problému se nazývá datová analytika.

Datová analytika využívá několik nástrojů a technik k analýze obrovského množství dat na rozdíl od čistě lidského zásahu a ručního uspořádání dat. Analýza dat zahrnuje následující jednoduché kroky –

• Stanovení požadavků na data a jejich seskupení. To může vycházet z cílové skupiny nebo obchodního problému. Data lze seskupit libovolným způsobem, který je nejvhodnější, například podle věku, místa, pohlaví, zájmů, životního stylu atd…
• Sběr dat z různých zdrojů online i offline – počítače, fyzické průzkumy, sociální média atd…
• Uspořádání dat pro analýzu. Nejběžnějším způsobem organizace dat je tabulkový procesor, ačkoli rámce jako Apache Hadoop a Spark nabírají tempo a nahrazují tabulkové procesory.
• Před analýzou se odstraňují neúplné, nekonzistentní a duplicitní soubory dat a data se čistí. V tomto kroku se opraví případné chyby v datech a data jsou připravena k analýze.

Při analýze dat má datový analytik již v ruce informace – například obchodní problém, a pracuje se známým souborem dat s cílem poskytnout deskriptivní, prediktivní, diagnostickou nebo preskriptivní analýzu. Více se o nich dočtete zde.

Datová analytika nabývá na významu ve všech hlavních oblastech, jako je zdravotnictví, finančnictví, maloobchod, cestovní ruch a pohostinství. Začněte svou cestu k datové analytice s našimi snadno naučitelnými výukovými programy.

Co je to datová věda?

Datová věda má ve srovnání s datovou analytikou širší záběr. Můžeme říci, že datová analytika je obsažena v datové vědě a je jednou z fází životního cyklu datové vědy. To, co se děje před analýzou dat a po ní, je součástí datové vědy.

Kromě znalostí programovacích jazyků, jako je Python, SQL atd. jako datový analytik, datová věda kombinuje statistické znalosti a znalosti z oboru, aby z dat získala poznatky, které mohou výrazně zlepšit podnikání. Odborníci na datovou vědu používají algoritmy strojového učení na jakýkoli typ dat – text, obrázek, video, zvuk atd…, aby vytvořili systémy umělé inteligence schopné myslet jako člověk.

Data science má následující hlavní složky –

• Statistika – Statistika se zabývá sběrem, analýzou, interpretací a prezentací dat pomocí matematických metod.
• Vizualizace dat – Výsledky data science se zobrazují ve formě vizuálně přitažlivých diagramů, tabulek a grafů, což usnadňuje jejich prohlížení a pochopení. To také napomáhá rychlejšímu rozhodování díky zvýraznění klíčových poznatků.
• Strojové učení – jedná se o zásadní složku, kdy využíváme inteligentní algoritmy, které se samy učí a co nejpřesněji předpovídají lidské chování.

Expert na datovou vědu identifikuje a definuje potenciální obchodní problémy z různých nesouvisejících zdrojů a získává z nich data. Jakmile jsou data analyzována prostřednictvím datové analytiky, je vytvořen model, jehož přesnost je iterativně testována.

Data Science vs. Data Analytics: Nyní, když máme jasno v jednotlivých oborech, proveďme srovnání datové vědy a datové analytiky, abychom si udělali jasnější obrázek.

Shrnuto

Tento hierarchický diagram v podstatě vystihuje rozdíl mezi datovou vědou a datovou analytikou.

Zdroj obrázku zde.

Jak jste si již možná uvědomili, datová věda je rozsáhlá a nabízí slibnější budoucnost. Pokud však chcete mít blíže k programování, mohla by pro vás být nejlepším začátkem Datová analytika. Jedno je jasné – oba obory jsou hladové po datech a abyste pochopili celý obraz, musíte s daty intenzivně pracovat. Datová věda zahrnuje celý obchodní proces od zapojení zainteresovaných stran, vyprávění příběhů, analýzy dat, přípravy, tvorby modelů, testování a nasazení. Datová analýza je jednou z fází datové vědy – a to velkou – kde se analyzují velká data a získávají se z nich poznatky, které se připravují ve formě grafů, diagramů a schémat. Od datové analytiky je snazší přejít k datové vědě. Přečtěte si náš obsáhlý seznam otázek k pohovoru pro datovou vědu a získejte vysněnou práci ještě dnes.

Lidé také čtou:

• Top 10 Python Data Science Libraries
• Top Data Science Interview Questions
• R for Data Science
• 10 Best Data Science Books
• Co je to analýza dat?
• Poznejte rozdíl mezi datovým analytikem a datovým vědcem
• Jak se stát datovým analytikem bez zkušeností
• R vs Python: Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením
• Nejlepší kurzy datové analýzy
• Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením

.