Data Science a Data Analytics

Dzisiejszy świat jest niekompletny bez danych. Ogromne ilości danych są generowane przez użytkowników każdego dnia. Jeśli te dane mogą być jakoś analizowane i interpretowane w celu uchwycenia tego, co użytkownik chce i dokonać innowacji odpowiednio, możemy wprowadzić rewolucyjny system, w którym firmy mogą zapewnić state-of-the-art rozwiązań problemów napotykanych przez zwykłego człowieka i że zbyt przy niskich kosztach. Co więcej, system ten może improwizować i doskonalić się, aby być bardziej innowacyjnym z dnia na dzień. Ta rewolucja to nauka o danych i obejmuje analitykę danych, uczenie maszynowe i wiele innych.

W tym artykule poznajmy big data, data science, a następnie dowiedzmy się, jak różnią się one od siebie.

Wspólny przypadek użycia

Tak jak nazwa, big data oznacza dużą ilość danych – nieustrukturyzowanych lub surowych. Wraz z rosnącymi wymaganiami i interaktywnymi modelami biznesowymi, tradycyjny sposób gromadzenia danych nie jest już wystarczający. Ogromna ilość danych generowanych każdego dnia z różnych źródeł nazywana jest big data. Następnie potrzebujemy systemów, które będą w stanie zestawić te dane, przefiltrować je pod kątem odpowiedniej grupy docelowej, zastosować pewne modele statystyczne i uczenia maszynowego oraz przewidzieć przyszłe decyzje w oparciu o bieżące dane. Pomyśl o tym jak o systemie informacji zwrotnej. Data Analytics wykonuje część z tych zadań – przeprowadza analizy statystyczne na zbiorach danych w celu znalezienia odpowiedzi na problemy biznesowe. Reszta – parsowanie danych, uczenie maszynowe, analiza predykcyjna i wizualizacja – w nauce o danych.

Musiałeś zobaczyć ten rodzaj inteligencji w swoim kanale na Facebooku. Jeśli widzisz konkretny gatunek filmów lub tekstów, jesteś pokazany z podobnymi rodzajami reklam w przyszłości też. Średnio, nawet jeśli spędzasz na Facebooku około 10 minut, możesz zobaczyć kilka interesujących Cię filmików i „polubić” czyjeś posty. Cóż, wszystkie te dane (big data) są zbierane przez Facebooka, aby śledzić twoje zainteresowania i nieinteresy.

Kto używa tych danych?

Maszyna.

Tak. Na podstawie twoich wyborów, Facebook daje ci następne podobne sugestie. Na przykład, jeśli lubisz Bournvita, możesz otrzymać reklamę o czekoladzie pitnej Cadbury lub innych podobnych napojach. Z drugiej strony, jeśli zdecydujesz się nie zobaczyć reklamę Bournvita na pierwszy rzut oka, nie będzie wyświetlany żadnych innych podobnych reklam w najbliższej przyszłości też.

Wyobraź sobie, jak złożony system musi być, że katers do dostosowywania na takim poziomie minut dla każdego użytkownika!

To jest ten sam sposób zakupy online działa zbyt!

Wszystko to odbywa się poprzez analizy danych i nauki danych.

W naszym artykule Analityk danych vs Data Scientist, wyszczególniliśmy obowiązki tych ról. Dostaniesz uczciwy pomysł, jak oba są powiązane, a jednak różne.

Co to jest Data Analytics?

Poprzez powyższy przykład widzimy, że istnieje wiele surowych danych, które są zbierane i mogą być analizowane w odpowiedni sposób, aby uzyskać korzyści biznesowe. Taka analiza danych, aby pobrać informacje i uzyskać znaczące spostrzeżenia, aby rozwiązać problem biznesowy jest nazywany analityki danych.

Analityka danych wykorzystuje kilka narzędzi i technik do analizy humongous big data w przeciwieństwie do czystej interwencji człowieka i ręcznej organizacji danych. Analityka danych obejmuje następujące proste kroki –

• Określenie wymagań dotyczących danych i grupowanie. Może to być oparte na grupie docelowej lub problemie biznesowym. Dane mogą być grupowane w dowolny sposób, który jest najbardziej odpowiedni, na przykład, wiek, lokalizacja, płeć, zainteresowania, styl życia, itp…
• Zbieranie danych z różnych źródeł online i offline – komputery, ankiety fizyczne, media społecznościowe, itp…
• Organizowanie danych do analizy. Najczęstszą metodą organizacji danych jest arkusz kalkulacyjny, chociaż frameworki takie jak Apache Hadoop i Spark nabierają tempa, aby zastąpić arkusze kalkulacyjne.
• Niekompletne, niespójne i zduplikowane zbiory danych są usuwane, a dane są czyszczone przed analizą. W tym kroku wszelkie błędy w danych są korygowane, a dane stają się gotowe do analizy.

W analityce danych analityk danych ma już informacje w ręku – na przykład problem biznesowy, i pracuje na znanym zestawie danych, aby zapewnić analizę opisową, predykcyjną, diagnostyczną lub normatywną. Przeczytaj więcej o tych tutaj.

Analityka danych staje się coraz ważniejsza we wszystkich głównych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny, turystyka i hotelarstwo. Rozpocznij swoją podróż z Data Analytics z naszymi łatwymi do nauki samouczkami.

Co z nauką o danych?

Nauka o danych ma szerszy zakres w porównaniu do analityki danych. Można powiedzieć, że analityka danych jest zawarta w nauce o danych i jest jednym z etapów cyklu życia nauki o danych. To, co dzieje się przed i po analizie danych jest częścią nauki o danych.

Oprócz znajomości języków programowania, takich jak Python, SQL, itp. jak analityk danych, nauka o danych łączy wiedzę statystyczną i wiedzę o domenie, aby uzyskać wgląd w dane, które mogą drastycznie poprawić biznes. Eksperci Data Science wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do dowolnego typu danych – tekstu, obrazu, wideo, audio, itp…, aby stworzyć systemy AI zdolne do myślenia jak człowiek.

Data science ma następujące główne komponenty –

• Statystyka – Statystyka zajmuje się zbieraniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych za pomocą metod matematycznych.
• Wizualizacja danych – Wyniki nauki o danych są wyświetlane w formie wizualnie atrakcyjnych diagramów, wykresów i wykresów, co ułatwia ich przeglądanie i zrozumienie. Pomaga to również w szybszym podejmowaniu decyzji poprzez podkreślenie kluczowych wniosków.
• Uczenie maszynowe – jest to istotny element, w którym wykorzystujemy inteligentne algorytmy, które uczą się same i przewidują ludzkie zachowania tak dokładnie, jak to możliwe.

Ekspert ds. nauki o danych identyfikuje i definiuje potencjalne problemy biznesowe z różnych niepowiązanych źródeł i uzyskuje dane z tych źródeł. Gdy dane są analizowane za pomocą analityki danych, model jest tworzony i testowany pod kątem dokładności iteracyjnie.

Data Science vs Data Analytics: Head to Head Comparison

Teraz, gdy mamy jasność co do każdego pola, zróbmy porównanie head to head nauki o danych i analityki danych, aby uzyskać jaśniejszy obraz.

Podsumowując

Ten diagram hierarchii dość dobrze podsumowuje różnicę między nauką o danych a analityką danych.

Źródło obrazu tutaj.

Jak być może zdałeś sobie sprawę do tej pory, Data science jest rozległa i oferuje bardziej obiecującą przyszłość. Jednakże, jeśli chcesz być bliżej programowania, analityka danych może być najlepszym początkiem. Jedna rzecz jest jasna – obie dziedziny są głodne danych i trzeba intensywnie pracować z danymi, aby zrozumieć cały obraz. Data science obejmuje cały proces biznesowy od angażowania interesariuszy, opowiadania historii, analizy danych, przygotowania, budowania modeli, testowania i wdrażania. Data Analytics jest jednym z etapów nauki o danych – i duży jeden – gdzie duże dane są analizowane i wgląd są wyciągane i przygotowane w postaci wykresów, wykresów i diagramów. Łatwiej jest przejść w górę drabiny z analityki danych do nauki o danych. Przeczytaj naszą kompleksową listę pytań kwalifikacyjnych z zakresu nauki o danych, aby już dziś złapać wymarzoną pracę.

People are also reading:

• Top 10 Python Data Science Libraries
• Top Data Science Interview Questions
• R for Data Science
• 10 Best Data Science Books
• What is Data Analysis?
• Poznaj różnicę między Data Analyst vs Data Scientist
• Jak zostać analitykiem danych bez doświadczenia
• R vs Python: The notable difference you Might be Interested in
• Best Data Analytics Courses
• Różnica między Data Science vs Machine Learning

.