Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics
In der Datenwissenschaft wird untersucht, woher Informationen stammen, was sie darstellen und wie sie zu einer wertvollen Ressource werden können. In der Datenwissenschaft geht es darum, Befunddaten mithilfe eines anderen Prozesses, verschiedener Tools und Techniken aufzudecken, um Muster aus Rohdaten zu identifizieren. Bei diesen Rohdaten handelt es sich im Grunde genommen um Big Data in Form von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Data Analytics oder Datenanalyse ähnelt der Datenwissenschaft, ist jedoch konzentrierter. Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, indem Muster und Trends mit Unternehmenszielen verknüpft werden. Data Analytics verwendet grundlegende Abfrageausdrücke wie SQL, um Daten in Segmente aufzuteilen.
Data Science
"Data Science ist, wenn Sie mit Big Data zu tun haben, große Datenmengen".
- Data Science gewinnt große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um Muster zu identifizieren.
- Data Science umfasst eine Kombination aus Programmierung, statistischen Fähigkeiten und Algorithmen für maschinelles Lernen.
- Data Science ist die Kunst und Wissenschaft, aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Wir können Data Science als eine multidisziplinäre Mischung aus Dateninferenz, Algorithmusentwicklung und Technologie definieren, um analytisch komplexe Probleme zu lösen.
- Der Abbau großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zur Identifizierung von Mustern kann einem Unternehmen helfen, die Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern, neue Marktchancen zu erkennen und den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens zu steigern.
- Die Arbeit von Datenwissenschaftlern hängt von einer Anforderung, den Geschäftsanforderungen, den Marktanforderungen und der Erkundung des Geschäfts mit schwarzen Daten ab.
Datenanalyse
- Die Datenanalyse befasst sich weniger mit KI, maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung als vielmehr mit der Anzeige historischer Daten im Kontext.
- Datenanalysten sind normalerweise nicht für die Erstellung statistischer Modelle oder die Bereitstellung von Tools für maschinelles Lernen verantwortlich.
- Der Vergleich von Datenbeständen mit Organisationshypothesen ist ein gängiger Anwendungsfall der Datenanalyse, und die Praxis konzentriert sich in der Regel auf das Geschäft und die Strategie.
- Datenanalysten kennen sich weniger mit Big-Data-Einstellungen aus.
- Datenanalysten stellen Daten in Frage, deren Größe entweder lokalisiert oder kleiner ist.
Datenanalysten haben weniger Spielraum und üben einen konzentrierteren Ansatz zur Analyse von Daten. Sie sind auch viel weniger in die Kultur der Datenarbeit involviert.
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Data Analytics (Infographics)
Unten ist der Top 14 Vergleich zwischen Data Science und Data Analytics 
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Data Analytics
Sowohl Data Science als auch Data Analytics sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics diskutieren:
Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Finanzprotokollen, Textdateien, Multimedia-Formularen, Sensoren und Instrumenten generiert werden, sind Big Data. Einfache Business Intelligence-Tools sind nicht in der Lage, dieses enorme Datenvolumen und die Vielzahl von Daten zu verarbeiten. Aus diesem Grund benötigen wir komplexere und fortschrittlichere Analysetools und -algorithmen für die Verarbeitung, Analyse und Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse.
- Datenwissenschaftler untersuchen im Wesentlichen breite Datensätze, bei denen eine Verbindung möglicherweise nicht einfach hergestellt werden kann, während Data Analytics bestimmte Datensätze untersucht, um eine weitere Kommunikation zu ermöglichen.
- Das Gebiet der Datenwissenschaften beschäftigt sich mit Mathematik, Statistik und Informatik und beinhaltet Techniken wie maschinelles Lernen, Clusteranalyse, Data Mining und Visualisierung, während Data Analytics eine Strukturabfragesprache wie SQL / Hive verwendet, um die endgültige Ausgabe zu erzielen.
- Die Aufgabe eines Data Scientists besteht darin, einen ausgeprägten Geschäftssinn und Kenntnisse in der Datenvisualisierung zu besitzen, um die Erkenntnisse in eine Geschäftsgeschichte umzuwandeln, während von einem Datenanalysten kein Geschäftssinn und fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenvisualisierung erwartet werden.
- Der Data Scientist untersucht und untersucht Daten aus mehreren getrennten Quellen, wohingegen ein Datenanalyst normalerweise Daten aus einer einzelnen Quelle wie dem CRM-System oder einer Datenbank betrachtet
- Ein Datenanalyst beantwortet die vom Unternehmen gestellten Fragen, während ein Datenwissenschaftler Fragen formuliert, deren Lösungen dem Unternehmen wahrscheinlich zugute kommen
Erforderliche Fähigkeiten, um Datenwissenschaftler zu werden:
- Programmierkenntnisse
- Schmutzige Daten bereinigen (unstrukturierte Daten)
- Karte Stellenentwicklung reduzieren
- Maschinelles Lernen
- Analytische Fähigkeiten
- Einblicke der Kunden
- Starke Datenvisualisierungsfähigkeiten
- Geschichtenerzählen mit Visualisierungen
- EDA (Exploratory Data Analysis)
- Identifizieren Sie Trends in Daten mithilfe von unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen
- Machen Sie Vorhersagen basierend auf Trends in den Daten mithilfe von überwachtem maschinellem Lernen
- Schreiben Sie Code, um die Datenexploration und -analyse zu unterstützen
- Bereitstellung von Code für Technologie / Engineering zur Implementierung in Produkte
Erforderliche Fähigkeiten, um Data Analytics zu werden:
- EDA (Exploratory Data Analysis)
- Erfassen von Daten aus primären oder sekundären Datenquellen und Verwalten von Datenbanken
- Fähigkeiten und Werkzeuge zum Speichern und Abrufen von Daten
- Schmutzige Daten bereinigen (unstrukturierte Daten)
- Verwalten von Data Warehousing und ETL (Extract Transform Load)
- Entwickeln Sie KPIs, um die Leistung zu bewerten
- Vertiefte Kenntnisse in SQL und Analytics
- Entwickeln Sie visuelle Darstellungen der Daten mithilfe von BI-Plattformen
- Interpretieren von Daten, Analysieren von Ergebnissen mithilfe statistischer Techniken
- Entwicklung und Implementierung von Datenanalysen, Datenerfassungssystemen und anderen Strategien zur Optimierung der statistischen Effizienz und Qualität
- Data Analysten sollten mit den Konzepten von Data Warehousing und Business Intelligence vertraut sein
- Starkes Verständnis von Hadoop Cluster
- Perfekt mit den Tools und Komponenten der Datenarchitektur.
Vergleichstabelle von Data Science und Data Analytics
Ich diskutiere wichtige Artefakte und unterscheide zwischen Data Science und Data Analytics.
| Die Vergleichsbasis zwischen Data Science und Data Analytics | Data Science | Datenanalyse |
| Grundlegendes Ziel | Richtige geschäftliche Fragen stellen und Lösungen finden | Geschäftsdaten analysieren und abbauen |
| Quantum von Daten | Eine breite Datenbasis (Big Data) | Begrenzte Datenmenge |
| Verschiedene Aufgabe | Datenbereinigung, Aufbereitungsanalyse, um Erkenntnisse zu gewinnen | Datenabfrage, Aggregation, um ein Muster zu finden |
| Definition | Data Science ist die Kunst und Wissenschaft, aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen | Datenanalysten sind normalerweise nicht für die Erstellung statistischer Modelle oder die Bereitstellung von Tools für maschinelles Lernen verantwortlich |
| Sachverstand | Erforderlich | Nicht nötig |
| Nicht technisch | Erforderlich | Nicht benötigt |
| Fokus | Vorverarbeitete Daten | Verarbeitete Daten |
| Bandbreite | Mehr Freiheit in Umfang und Praxis | Geringere Freiheit in Umfang und Praxis |
| Zweck | Erkenntnisse aus Rohdaten gewinnen | Erkenntnisse aus verarbeiteten Daten gewinnen |
| Datentypen | Strukturierte und unstrukturierte Daten | Strukturierte Daten |
| Leistungen | Der Datenwissenschaftler untersucht und untersucht Daten aus mehreren getrennten Quellen | Datenanalysten betrachten normalerweise Daten aus einer einzigen Quelle wie das CRM |
| Künstliche Intelligenz | Beschäftigt sich mehr mit künstlicher Intelligenz | Sorgt für weniger künstliche Intelligenz |
| Maschinelles Lernen | Behandelt mehr im maschinellen Lernen | Bietet weniger Zeit für maschinelles Lernen |
| Vorausschauende Analyse | Behandelt mehr in Predictive Analysis | Reduziert die prädiktive Analyse |
Fazit - Data Science vs. Data Analytics
Die scheinbar nuancierten Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics können tatsächlich einen großen Einfluss auf ein Unternehmen haben. Data Science ist eine neue interessante Softwaretechnologie, die zur Anwendung kritischer Analysen verwendet wird und die es ermöglicht, anspruchsvolle Modelle für massive Datensätze zu entwickeln und die geschäftlichen Erkenntnisse zu fördern. Data Science ist ein Überbegriff, der beschreibt, wie die wissenschaftliche Methode auf Daten in einem Geschäftsumfeld angewendet werden kann. Die Datenwissenschaft spielt auch eine wachsende und sehr wichtige Rolle bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Obwohl die Unterschiede bestehen, sind sowohl die Datenwissenschaft als auch die Datenanalyse wichtige Teile der Zukunft von Arbeit und Daten. Datenanalysten orientieren sich an Datenwissenschaftlern, da diese versuchen, Fragen zu beantworten, die von der gesamten Organisation gestellt werden. Sowohl Data Science als auch Data Analytics sollten von Unternehmen genutzt werden, die den Weg zum technologischen Wandel weisen und die Daten, die ihre Organisationen zum Laufen bringen, erfolgreich verstehen möchten. Ein Unternehmen benötigt in seinem Projekt sowohl Data Science als auch Data Analytics. Sowohl Data Science als auch Data Analytics sind Teil des Unternehmenswachstums.
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