Data Science vs Data Analytics

Lumea de astăzi este incompletă fără date. Cantități uriașe de date sunt generate de utilizatori în fiecare zi. Dacă aceste date pot fi cumva analizate și interpretate pentru a capta ceea ce dorește utilizatorul și pentru a face inovații în consecință, am putea aduce un sistem revoluționar în care întreprinderile pot oferi soluții de ultimă generație la problemele cu care se confruntă un om obișnuit și asta la costuri reduse. Și mai bine, acest sistem poate improviza și se poate îmbunătăți pentru a fi mai inovator pe zi ce trece. Această revoluție este știința datelor și implică analiza datelor, învățarea automată și multe altele.

În acest articol, haideți să explorăm big data, știința datelor și apoi să aflăm în ce fel sunt diferite una de cealaltă.

Un caz de utilizare comună

La fel ca și numele, big data înseamnă o mulțime de date – nestructurate sau brute. Odată cu creșterea cerințelor și a modelelor de afaceri interactive, modul tradițional de colectare a datelor nu mai este suficient. Cantitatea uriașă de date generate în fiecare zi din diverse surse se numește big data. În continuare, trebuie să dispunem de sisteme care să adune datele, să le filtreze pentru grupul țintă relevant, să aplice unele modele statistice și de învățare automată și să prezică deciziile viitoare pe baza datelor actuale. Gândiți-vă la aceasta ca la un sistem de feedback. Data Analytics face o parte din acest lucru – efectuarea de analize statistice pe seturi de date pentru a găsi răspunsuri la problemele de afaceri. Restul – analizarea datelor, învățarea automată, analiza predictivă și vizualizarea – în știința datelor.

Trebuie să fi văzut acest tip de inteligență în feed-ul dumneavoastră de pe Facebook. Dacă vedeți un anumit gen de videoclipuri sau texte, vi se arată și în viitor cu tipuri similare de reclame. În medie, chiar dacă petreceți aproximativ 10 minute pe Facebook, puteți vedea câteva videoclipuri care vă interesează și puteți da „like” la postările cuiva. Ei bine, toate aceste date (big data) sunt colectate de Facebook pentru a ține evidența intereselor și dezintereselor tale.

Cine folosește aceste date?

O mașină.

Da. Pe baza selecțiilor tale, Facebook îți oferă următoarele sugestii similare. De exemplu, dacă vă place Bournvita, este posibil să primiți o reclamă despre ciocolata de băut Cadbury sau alte băuturi similare. Pe de altă parte, dacă alegeți să nu vedeți din prima reclamă la Bournvita, nu vi se vor afișa și alte reclame similare în viitorul apropiat.

Imaginați-vă cât de complex trebuie să fie sistemul care se ocupă de personalizarea la un nivel atât de minuțios pentru fiecare utilizator!

Acesta este același mod în care funcționează și cumpărăturile online!

Toate acestea se realizează prin analiza și știința datelor.

În articolul nostru Data Analyst vs Data Scientist, am detaliat responsabilitățile acestor roluri. Vă veți face o idee corectă despre modul în care ambele sunt legate și totuși diferite.

Ce este Data Analytics?

Prin exemplul de mai sus, vedem că există o mulțime de date brute care sunt colectate și care pot fi analizate într-un mod adecvat pentru a obține beneficii de afaceri. O astfel de analiză a datelor pentru a prelua informații și a obține informații semnificative pentru a rezolva o problemă de afaceri se numește analiză de date.

Analitica datelor utilizează mai multe instrumente și tehnici pentru a analiza datele mari de dimensiuni uriașe, spre deosebire de intervenția pur umană și organizarea manuală a datelor. Analiza datelor implică următorii pași simpli –

• Determinarea cerințelor și gruparea datelor. Aceasta se poate baza pe grupul țintă sau pe problema de afaceri. Datele pot fi grupate în orice mod care este cel mai adecvat, de exemplu, vârstă, locație, sex, interese, stil de viață, etc…
• Colectarea datelor din diverse surse online și offline – calculatoare, sondaje fizice, social media, etc…
• Organizarea datelor pentru analiză. Cea mai obișnuită metodă de organizare a datelor este în foi de calcul, deși cadre precum Apache Hadoop și Spark prind viteză pentru a înlocui foile de calcul.
• Seturile de date incomplete, inconsistente și duplicate sunt eliminate, iar datele sunt curățate înainte de analiză. În această etapă, orice erori din date sunt corectate și datele devin gata pentru a fi analizate.

În analiza datelor, analistul de date are deja informații în mână – de exemplu, o problemă de afaceri, și lucrează pe un set cunoscut de date pentru a furniza o analiză descriptivă, predictivă, de diagnosticare sau prescriptivă. Citiți mai multe despre acestea aici.

Analitica datelor devine din ce în ce mai importantă în toate domeniile majore, cum ar fi sănătatea, finanțele, comerțul cu amănuntul, turismul și industria ospitalității. Începeți călătoria dvs. de analiză a datelor cu tutorialele noastre ușor de învățat.

Ce despre știința datelor?

Știința datelor are un domeniu de aplicare mai larg în comparație cu analiza datelor. Putem spune că analiza datelor este conținută în știința datelor și este una dintre fazele ciclului de viață al științei datelor. Tot ceea ce se întâmplă înainte și după analizarea datelor face parte din știința datelor.

În plus față de cunoașterea limbajelor de programare precum Python, SQL etc., ca un analist de date, știința datelor combină cunoștințele statistice și cunoștințele din domeniu pentru a produce informații din date care pot îmbunătăți drastic afacerile. Experții în știința datelor utilizează algoritmi de învățare automată pentru orice tip de date – text, imagine, video, audio, etc… pentru a produce sisteme de inteligență artificială capabile să gândească precum un om.

Știința datelor are următoarele componente principale –

• Statistică – Statistica se ocupă cu colectarea, analiza, interpretarea și prezentarea datelor prin metode matematice.
• Vizualizarea datelor – Rezultatele științei datelor sunt afișate sub forma unor diagrame, diagrame și grafice atractive din punct de vedere vizual, ceea ce le face ușor de vizualizat și de înțeles. Acest lucru ajută, de asemenea, la luarea mai rapidă a deciziilor prin evidențierea principalelor concluzii.
• Învățare mecanică – aceasta este o componentă esențială în care folosim algoritmi inteligenți care învață pe cont propriu și prezic comportamentul uman cât mai precis posibil.

Un expert în știința datelor identifică și definește potențiale probleme de afaceri din diverse surse fără legătură și obține date din aceste surse. Odată ce datele sunt analizate prin intermediul analizei datelor, se formează un model și se testează pentru acuratețe în mod iterativ.

Data Science vs Data Analytics: Comparație cap la cap

Acum că ne-am lămurit cu fiecare domeniu, să facem o comparație cap la cap între știința datelor și analiza datelor pentru a avea o imagine mai clară.

În concluzie

Această diagramă ierarhică rezumă destul de bine diferența dintre știința datelor și analiza datelor.

Sursa imaginii aici.

Așa cum probabil v-ați dat seama până acum, știința datelor este vastă și oferă un viitor mai promițător. Cu toate acestea, dacă doriți să fiți mai aproape de programare, analiza datelor ar putea fi cel mai bun început. Un lucru este clar – ambele domenii sunt avide de date și trebuie să lucrați intensiv cu datele pentru a înțelege imaginea de ansamblu. Știința datelor include întregul proces de afaceri, de la implicarea părților interesate, povestirea, analiza datelor, pregătirea, construirea de modele, testarea și implementarea. Analiza datelor este una dintre etapele științei datelor – și una mare – în care sunt analizate datele mari și sunt extrase și pregătite informații sub formă de grafice, diagrame și diagrame. Este mai ușor să urci pe scara de la data analytics la data science. Citiți lista noastră cuprinzătoare de întrebări de interviu pentru știința datelor pentru a obține astăzi locul de muncă de vis.

Oamenii mai citesc:

• Top 10 biblioteci Python pentru știința datelor
• Top întrebări de interviu pentru știința datelor
• R pentru știința datelor
• 10 cele mai bune cărți pentru știința datelor
• Ce este analiza datelor?
• Cunoașteți diferența dintre Data Analyst vs Data Scientist
• Cum să deveniți un analist de date fără experiență
• R vs Python: Diferența notabilă care v-ar putea interesa
• Cele mai bune cursuri de analiză a datelor
• Diferența dintre Data Science vs Machine Learning