Анализът на данни и науката за данни често се смесват сред новодошлите в тази област. Въпреки че има много припокриване между двете, има и някои големи разлики. В тази статия ще разгледаме разликите (и приликите) между анализа на данни и науката за данни.
Първо, нека влезем в анализа на данни. Целта на анализатора на данни е да използва вече съществуващи данни за решаване на текущи бизнес проблеми. Обикновено основната отговорност на анализатора на данни е да използва данни за създаване на отчети и табла за управление. Анализаторите на данни правят това с помощта на инструменти като Microsoft Excel, език за структурирани заявки (SQL) и софтуер за визуализация като Tableau или Microsoft Power BI.
Що се отнася до науката за данни, нещата стават малко по-сложни. Целта на учения по данни е да разработи модели за машинно обучение и аналитични методи. Учените за данни помагат при събирането на данни, които преглеждат след това, за да намерят тенденции и модели, които биха могли да повлияят на бизнеса. Друга голяма отговорност на учените по данни е почистването на данни и тестването на данни. Учените за данни също използват Excel, SQL и инструменти за визуализация – обаче те също разчитат в голяма степен на езици за програмиране като Python и R.
Прочетете: Python срещу R за анализ на данни
Научен специалист по данни срещу анализатор на данни
В зависимост от индустрията и/или компанията, сивата зона между анализатор на данни и учен по данни често става достатъчно голяма, така че двете заглавия стават практически взаимозаменяеми. Например анализаторите на данни могат да се окажат в почистването на данни или в процеса на извличане, трансформиране и зареждане (ETL). От друга страна, специалист по данни може да отговаря за създаването на табла за управление или кодирането на SQL заявки за вече съществуващи данни.
В един перфектен свят обаче има специален екип за анализ на данни и екип за наука за данни. Най-общо казано, учените по данни трябва да познават повечето от отговорностите на анализатора на данни, с добавянето на машинно обучение (ML). Машинното обучение е усъвършенстван метод за анализ на данни, който използва изкуствен интелект (AI) за прогнозиране на резултатите. Поради тази причина науката за данни често се разглежда като стъпка над анализа на данни.
Струва си да се спомене, че в наши дни думата „аналитик“ се върти много. Не всеки, който работи в Excel, е анализатор на данни. Има обаче някои изключения, когато става въпрос за позиции на анализатори с по-малко технически данни, на които често се дават различни имена, като бизнес анализатор или маркетингов анализатор. Тези типове роли почти никога няма да направят какъвто и да е разширен анализ на данни като машинно обучение.
За да станете анализатор на данни, обикновено се изисква бакалавърска степен по STEM. Въпреки това, не е нещо нечувано някой да премине към анализ на данни от друга област, особено ако има обширни познания в областта на конкретна индустрия. Всъщност не е невъзможно да станеш анализатор на данни без никаква степен (да не казвам, че ще бъде лесно). Стига да познавате трите основни инструмента на Excel, SQL и инструмент за визуализация – можете да имате шанс да станете анализатор на данни. Що се отнася до това да станете специалист по данни, почти е гарантирано, че ще ви е необходима бакалавърска степен по STEM, като в повечето случаи се предпочита магистърска степен.
Прочетете: Въведение в машинното обучение в Python
Разликата между анализа на данни и науката за данни е значителна. По ирония на съдбата разликата между анализатор на данни и учен по данни не е толкова значителна. Както беше споменато по-рано, отговорностите на всеки от тях могат да бъдат доста течни понякога, така че може да създаде известно объркване относно това каква всъщност е ролята му. Надяваме се, че тази статия изясни някои от разликите между анализа на данни и науката за данни. Все пак не се зацикляйте на етикетите – ако се интересувате и от двете, опитайте първо да научите основните умения на Excel, SQL и инструментите за визуализация. Оттук нататък можете да решите дали искате да преминете повече и да научите език за програмиране, който се отличава с манипулиране на данни и статистика, като Python или R. Така или иначе, познаването на разликите между тези две дисциплини ще ви помогне много по време на вашето пътуване в света на данните!
Търсите кариера като учен по данни, анализатор на данни или разработчик? Разгледайте страницата Кариери за технологични съвети и им кажете, че ви е изпратил Developer.com.
