Datavetenskap och dataanalys

Världen idag är ofullständig utan data. Enorma mängder data genereras av användarna varje dag. Om dessa data på något sätt kan analyseras och tolkas för att fånga upp vad användaren vill ha och göra innovationer i enlighet med detta, skulle vi kunna införa ett revolutionerande system där företag kan tillhandahålla toppmoderna lösningar på de problem som gemene man ställs inför, och det till låga kostnader. Ännu bättre är att detta system kan improvisera och förbättra sig självt för att bli mer innovativt för varje dag som går. Denna revolution är datavetenskap och omfattar dataanalys, maskininlärning och mycket mer.

I den här artikeln ska vi utforska big data, datavetenskap och sedan veta hur de skiljer sig från varandra.

Ett vanligt användningsfall

Som namnet antyder betyder big data en massa data – ostrukturerade eller råa. Med ökande krav och interaktiva affärsmodeller är det traditionella sättet att samla in data inte längre tillräckligt. Den enorma mängd data som genereras varje dag från olika källor kallas big data. Därefter behöver vi system som kan samla in uppgifterna, filtrera dem för att hitta den relevanta målgruppen, tillämpa vissa statistiska modeller och modeller för maskininlärning och förutsäga framtida beslut på grundval av de aktuella uppgifterna. Tänk på det som ett återkopplingssystem. Dataanalys gör en del av detta – utför statistisk analys av datamängder för att hitta svar på affärsproblem. Resten – analysering av data, maskininlärning, prediktiv analys och visualisering – inom datavetenskap.

Du måste ha sett den här typen av intelligens i ditt Facebook-flöde. Om du ser en viss genre av videor eller texter visas liknande typer av annonser även i framtiden. I genomsnitt kan du, även om du tillbringar cirka 10 minuter på Facebook, se några videor som intresserar dig och ”gilla” någons inlägg. Alla dessa uppgifter (big data) samlas in av Facebook för att hålla reda på dina intressen och ointressen.

Vem använder dessa uppgifter?

En maskin.

Ja. Baserat på dina val ger Facebook dig nästa liknande förslag. Om du till exempel gillar Bournvita kan du få en annons om Cadbury drickchoklad eller andra liknande drycker. Om du däremot väljer att inte se bournvita-annonsen i första hand kommer du inte heller att få se några andra liknande annonser inom den närmaste framtiden.

Föreställ dig hur komplext systemet måste vara som tillgodoser anpassningen på en sådan minutiös nivå för varje användare!

Detta är samma sätt som online-shopping fungerar också!

Alt detta görs genom dataanalys och datavetenskap.

I vår artikel Data Analyst vs Data Scientist har vi detaljerat beskrivit ansvaret för dessa roller. Du kommer att få en rättvis uppfattning om hur båda är relaterade och ändå olika.

Vad är dataanalys?

Genom exemplet ovan ser vi att det finns en hel del rådata som samlas in och som kan analyseras på ett korrekt sätt för att få affärsnytta. En sådan analys av data för att hämta information och få meningsfulla insikter för att lösa ett affärsproblem kallas dataanalys.

Dataanalys använder flera verktyg och tekniker för att analysera de enorma stora datamängderna till skillnad från rent mänskligt ingripande och manuell organisering av data. Dataanalys omfattar följande enkla steg –

• Fastställande av datakrav och gruppering. Detta kan vara baserat på målgruppen eller affärsproblemet. Data kan grupperas på vilket sätt som helst som är lämpligast, till exempel ålder, plats, kön, intressen, livsstil osv…
• Insamling av data från olika källor online och offline – datorer, fysiska undersökningar, sociala medier osv…
• Organisering av data för analys. Den vanligaste metoden för att organisera data är i kalkylblad även om ramverk som Apache Hadoop och Spark tar fart för att ersätta kalkylblad.
• Inkompletta, inkonsekventa och dubbla datamängder tas bort och data rensas före analys. I detta steg korrigeras eventuella fel i data och data blir redo att analyseras.

I dataanalys har dataanalytikern redan information i handen – till exempel ett affärsproblem, och arbetar med en känd uppsättning data för att tillhandahålla en beskrivande, förutsägande, diagnostisk eller normativ analys. Läs mer om dessa här.

Dataanalys blir allt viktigare inom alla stora områden som hälso- och sjukvård, finans, detaljhandel, turism och besöksnäring. Börja din dataanalysresa med våra lättlärda handledningar.

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap har ett bredare tillämpningsområde jämfört med dataanalys. Vi kan säga att dataanalys ingår i datavetenskap och är en av faserna i datavetenskapens livscykel. Det som händer före och efter analysen av data är en del av datavetenskap.

Inom kunskapen om programmeringsspråk som Python, SQL osv. som en dataanalytiker kombinerar datavetenskap statistisk kunskap och domänkunskap för att ta fram insikter från data som drastiskt kan förbättra verksamheten. Datavetenskapsexperter använder algoritmer för maskininlärning på alla typer av data – text, bild, video, ljud osv… för att producera AI-system som kan tänka som en människa.

Datavetenskap har följande huvudkomponenter –

• Statistik – Statistik handlar om insamling, analys, tolkning och presentation av data med hjälp av matematiska metoder.
• Datavisualisering – Resultat från datavetenskap visas i form av visuellt tilltalande diagram, diagram och grafer vilket gör det enkelt att se och förstå. Detta bidrar också till snabbare beslutsfattande genom att lyfta fram de viktigaste resultaten.
• Maskininlärning – detta är en viktig komponent där vi använder intelligenta algoritmer som lär sig på egen hand och förutspår mänskligt beteende så exakt som möjligt.

En datavetenskapsexpert identifierar och definierar potentiella affärsproblem från olika orelaterade källor och hämtar data från dessa källor. När data analyseras genom dataanalys bildas en modell som iterativt testas för noggrannhet.

Data Science vs Data Analytics: Nu när vi är klara med varje område, låt oss göra en jämförelse mellan datavetenskap och dataanalys för att få en tydligare bild.

För att sammanfatta

Detta hierarkidiagram sammanfattar ganska väl skillnaden mellan datavetenskap och dataanalys.

Bildkälla här.

Som du kanske har förstått vid det här laget är datavetenskap omfattande och erbjuder en mer lovande framtid. Men om du vill komma närmare programmering kan dataanalys vara din bästa start. En sak är klar – båda områdena är hungriga på data och du måste arbeta mycket med data för att förstå hela bilden. Datavetenskap omfattar hela affärsprocessen från att involvera intressenter, berätta historier, dataanalys, förberedelse, modellbygge, testning och driftsättning. Dataanalys är ett av stegen inom datavetenskap – och ett stort steg – där stora data analyseras och insikter extraheras och förbereds i form av grafer, diagram och diagram. Det är lättare att ta sig upp på stegen från dataanalys till datavetenskap. Läs vår omfattande lista över intervjufrågor inom datavetenskap för att ta ditt drömjobb idag.

Människor läser också:

• Top 10 Python Data Science Libraries
• Top Data Science Interview Questions
• R för datavetenskap
• 10 bästa datavetenskapliga böcker
• Vad är dataanalys?
• Förstå skillnaden mellan dataanalytiker och datavetare
• Hur man blir dataanalytiker utan erfarenhet
• R vs Python: Den anmärkningsvärda skillnaden som du kanske är intresserad av
• Bästa kurser i dataanalys
• Skillnaden mellan datavetenskap vs maskininlärning