Data Science vs Data Analytics

De wereld van vandaag is onvolledig zonder data. Elke dag worden enorme hoeveelheden gegevens gegenereerd door gebruikers. Als deze gegevens kunnen een of andere manier worden geanalyseerd en geïnterpreteerd om vast te leggen wat de gebruiker wil en dienovereenkomstig innovaties te maken, kunnen we brengen in een revolutionair systeem waar bedrijven kunnen state-of-the-art oplossingen voor de problemen van een gewone man te bieden en dat ook tegen lage kosten. Beter nog, dit systeem kan zichzelf improviseren en verbeteren om met de dag innovatiever te worden. Deze revolutie is data science en omvat data analytics, machine learning en nog veel meer.

In dit artikel gaan we in op big data, data science en hoe ze van elkaar verschillen.

Een veelvoorkomende use case

Net als de naam betekent big data een heleboel gegevens – ongestructureerd of onbewerkt. Met de toenemende eisen en interactieve bedrijfsmodellen is de traditionele manier van gegevensverzameling niet meer toereikend. De enorme hoeveelheid gegevens die elke dag uit verschillende bronnen wordt gegenereerd, wordt big data genoemd. Vervolgens hebben we systemen nodig die de gegevens kunnen verzamelen, filteren voor de relevante doelgroep, een aantal statistische en machine-learning modellen toepassen en toekomstige beslissingen voorspellen op basis van de huidige gegevens. Zie het als een feedbacksysteem. Data Analytics doet een deel daarvan – het uitvoeren van statistische analyses op gegevensreeksen om antwoorden te vinden op zakelijke problemen. De rest – het parseren van de gegevens, machine learning, voorspellende analyse en visualisatie – in data science.

Je moet dit soort intelligentie in je Facebook-feed hebben gezien. Als je een bepaald genre video’s of teksten ziet, krijg je ook in de toekomst soortgelijke soorten advertenties te zien. Gemiddeld, zelfs als je ongeveer 10 minuten op Facebook doorbrengt, kun je een paar video’s van je interesse zien en iemands posts ‘liken’. Welnu, al deze gegevens (big data) worden door Facebook verzameld om uw interesses en desinteresses bij te houden.

Wie gebruikt deze gegevens?

Een machine.

Ja. Op basis van uw selecties, geeft Facebook u volgende soortgelijke suggesties. Als je bijvoorbeeld Bournvita lekker vindt, krijg je misschien een advertentie over Cadbury drinkchocolade of een ander soortgelijk drankje. Aan de andere kant, als je ervoor kiest om de Bournvita advertentie niet te zien in de eerste keer, krijg je ook geen andere soortgelijke advertenties te zien in de nabije toekomst.

Bedenk eens hoe complex het systeem moet zijn dat op zo’n minuscuul niveau voor elke gebruiker maatwerk levert!

Dit is ook de manier waarop online winkelen werkt!

Dit alles wordt gedaan door middel van data-analyse en data science.

In ons artikel Data Analyst vs Data Scientist, hebben we de verantwoordelijkheden van deze rollen in detail beschreven. U krijgt een redelijk idee van hoe beide verwant zijn en toch verschillend.

Wat is Data Analytics?

In het bovenstaande voorbeeld zien we dat er veel ruwe gegevens worden verzameld die op een goede manier kunnen worden geanalyseerd om zakelijke voordelen te verkrijgen. Een dergelijke analyse van gegevens om informatie op te halen en zinvolle inzichten te verkrijgen om een zakelijk probleem op te lossen, wordt data-analyse genoemd.

Data analytics maakt gebruik van verschillende tools en technieken om de gigantische big data te analyseren in tegenstelling tot puur menselijke interventie en handmatige organisatie van gegevens. Data-analyse omvat de volgende eenvoudige stappen –

• Bepaling van de gegevensvereisten en groepering. Dit kan gebaseerd zijn op de doelgroep of het bedrijfsprobleem. Gegevens kunnen worden gegroepeerd op elke manier die het meest geschikt is, bijvoorbeeld leeftijd, locatie, geslacht, interesses, levensstijl, enz…
• Verzameling van gegevens uit verschillende bronnen online en offline – computers, fysieke enquêtes, sociale media, enz…
• Organiseren van de gegevens voor analyse. De meest gebruikelijke methode om gegevens te organiseren is in spreadsheet, hoewel frameworks zoals Apache Hadoop en Spark het tempo oppakken om spreadsheets te vervangen.
• Incomplete, inconsistente en dubbele datasets worden verwijderd en de gegevens worden opgeschoond voor de analyse. In deze stap worden eventuele fouten in de gegevens gecorrigeerd en worden de gegevens klaar om te worden geanalyseerd.

Bij data-analyse heeft de data-analist al informatie in handen – bijvoorbeeld een bedrijfsprobleem, en werkt hij op een bekende gegevensset aan een beschrijvende, voorspellende, diagnostische of voorschrijvende analyse. Lees er hier meer over.

Data analytics wordt steeds belangrijker in alle belangrijke domeinen zoals gezondheidszorg, financiën, detailhandel, toerisme en horeca. Begin uw Data Analytics-reis met onze eenvoudig te leren tutorials.

Wat over data science?

Data science heeft een breder toepassingsgebied in vergelijking met data analytics. We kunnen zeggen dat data analytics is opgenomen in data science en is een van de fasen van de data science levenscyclus. Wat er voor en na het analyseren van de gegevens gebeurt, maakt allemaal deel uit van data science.

Naast de kennis van programmeertalen zoals Python, SQL, enz. zoals een data-analist, combineert data science statistische kennis en domeinkennis om inzichten uit gegevens te produceren die het bedrijfsleven drastisch kunnen verbeteren. Data science-experts gebruiken algoritmen voor machinaal leren op elk type gegevens – tekst, afbeelding, video, audio, enz… om AI-systemen te produceren die in staat zijn om te denken als een mens.

Data science heeft de volgende hoofdcomponenten –

• Statistiek – Statistiek houdt zich bezig met het verzamelen, analyseren, interpreteren en presenteren van gegevens met behulp van wiskundige methoden.
• Data visualisatie – Resultaten van data science worden weergegeven in de vorm van visueel aantrekkelijke diagrammen, grafieken en diagrammen, waardoor het eenvoudig te bekijken en te begrijpen is. Dit helpt ook bij een snellere besluitvorming door het benadrukken van de belangrijkste takeaways.
• Machine learning – dit is een essentieel onderdeel waarbij we intelligente algoritmen gebruiken die zelf leren en menselijk gedrag zo nauwkeurig mogelijk voorspellen.

Een data science-expert identificeert en definieert potentiële bedrijfsproblemen uit verschillende niet-gerelateerde bronnen en haalt gegevens uit deze bronnen. Zodra de gegevens zijn geanalyseerd door middel van data analytics, wordt een model gevormd en iteratief getest op nauwkeurigheid.

Data Science vs Data Analytics: Head to Head Comparison

Nu we duidelijk zijn met elk veld, laten we een head to head vergelijking doen van data science en data analytics om een duidelijker beeld te krijgen.

Om samen te vatten

Dit hiërarchiediagram vat het verschil tussen data science en data analytics zo’n beetje samen.

Image source here.

Zoals u zich inmiddels wellicht hebt gerealiseerd, is Data science omvangrijk en biedt het een veelbelovender toekomst. Als je echter dichter bij programmeren wilt staan, zou Data analytics je beste start kunnen zijn. Een ding is duidelijk – beide velden zijn hongerig naar gegevens en je moet uitgebreid met gegevens werken om het hele plaatje te begrijpen. Data science omvat het hele bedrijfsproces van het betrekken van belanghebbenden, storytelling, data-analyse, voorbereiding, modelbouw, testen en implementatie. Data Analytics is een van de fasen van data science – en een grote – waar de big data worden geanalyseerd en inzichten worden geëxtraheerd en klaargezet in de vorm van grafieken, diagrammen en diagrammen. Het is gemakkelijker om op de ladder van data analytics naar data science te gaan. Lees onze uitgebreide lijst met data science interviewvragen om uw droombaan vandaag te grijpen.

Mensen lezen ook:

• Top 10 Python Data Science Libraries
• Top Data Science Interviewvragen
• R voor Data Science
• 10 Best Data Science Books
• Wat is data-analyse?
• Het verschil tussen Data Analist vs Data Wetenschapper
• Hoe word je een data analist zonder Ervaring
• R vs Python: Het opmerkelijke verschil dat u zou kunnen zijn geïnteresseerd in
• Beste Data Analytics Cursussen
• Verschil tussen Data Science vs Machine Learning