Differenza tra Data Science e Data Analytics
La scienza dei dati è lo studio della provenienza delle informazioni, di ciò che rappresentano e di come possono essere trasformate in una risorsa preziosa. La scienza dei dati consiste nel scoprire i dati dei risultati attraverso un processo, strumenti e tecniche diversi per identificare i modelli dai dati grezzi. Questi dati grezzi sono sostanzialmente Big Data sotto forma di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Data Analytics, o analisi dei dati, è simile alla scienza dei dati, ma in modo più concentrato. Lo scopo dell'analisi dei dati è generare intuizioni dai dati collegando modelli e tendenze con obiettivi organizzativi. Data Analytics utilizza espressioni di query di base come SQL per tagliare e tagliare i dati.
Data Science
"Data Science è quando si ha a che fare con Big Data, grandi quantità di dati".
- Data Science sta estraendo grandi quantità di dati strutturati e non strutturati per identificare i modelli.
- Data Science include una combinazione di programmazione, abilità statistiche, algoritmi di Machine Learning.
- Data Science è l'arte e la scienza di estrarre informazioni fruibili da dati grezzi. Possiamo definire la scienza dei dati come una miscela multidisciplinare di inferenza dei dati, sviluppo di algoritmi e tecnologia al fine di risolvere problemi analiticamente complessi.
- L'estrazione di grandi quantità di dati strutturati e non strutturati per identificare modelli può aiutare un'organizzazione a contenere i costi, aumentare l'efficienza, riconoscere nuove opportunità di mercato e aumentare il vantaggio competitivo dell'organizzazione.
- Il lavoro dei data scientist dipende da un requisito, da esigenze aziendali, requisiti di mercato e dall'esplorazione di più business dai dati neri.
Analisi dei dati
- L'analisi dei dati si occupa meno dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e della modellazione predittiva e di più con la visualizzazione dei dati storici nel contesto.
- Gli analisti di dati non sono comunemente responsabili della costruzione di modelli statistici o dell'implementazione di strumenti di apprendimento automatico.
- Il confronto delle risorse di dati con le ipotesi organizzative è un caso d'uso comune di analisi dei dati e la pratica tende a concentrarsi su business e strategia.
- Gli analisti di dati hanno meno probabilità di essere esperti nelle impostazioni dei big data.
- Gli analisti di dati agitano i dati localizzati o di dimensioni inferiori.
Gli analisti di dati hanno meno libertà nell'ambito e nella pratica e praticano un approccio più mirato all'analisi dei dati. Sono anche molto meno coinvolti nella cultura del lavoro sui dati.
Confronto diretto tra Data Science e Data Analytics (Infographics)
Di seguito è riportato il top 14 di confronto tra Data Science vs Data Analytics 
Differenze chiave tra Data Science e Data Analytics
Sia Data Science che Data Analytics sono scelte popolari nel mercato; discutiamo alcune delle principali differenze tra Data Science e Data Analytics:
I dati generati da diverse fonti come registri finanziari, file di testo, moduli multimediali, sensori e strumenti sono Big Data. I semplici strumenti di Business Intelligence non sono in grado di elaborare questo enorme volume e varietà di dati. Questo è il motivo per cui abbiamo bisogno di strumenti e algoritmi analitici più complessi e avanzati per l'elaborazione, l'analisi e la creazione di approfondimenti significativi.
- I data scientist esaminano essenzialmente vaste serie di dati in cui è possibile o meno stabilire facilmente una connessione mentre Data Analytics esamina una determinata serie di dati per comunicare ulteriormente.
- Il campo della scienza dei dati impiega discipline matematiche, statistiche e informatiche e incorpora tecniche come l'apprendimento automatico, l'analisi dei cluster, il data mining e la visualizzazione, mentre Data Analytics lavora sul linguaggio di query della struttura come SQL / Hive per guidare l'output finale.
- Il ruolo lavorativo di uno scienziato di dati forte acume di business e capacità di visualizzazione dei dati per convertire l'intuizione in una storia aziendale mentre un analista di dati non dovrebbe possedere acume di business e capacità di visualizzazione dei dati avanzate.
- Il data scientist esplora ed esamina i dati da più origini disconnesse mentre un analista di dati di solito esamina i dati da un'unica fonte come il sistema CRM o un database
- Un analista di dati risolverà le domande poste dall'azienda, mentre uno scienziato di dati formulerà domande le cui soluzioni potrebbero essere utili all'azienda
Competenze necessarie per diventare un data scientist:
- Abilità di programmazione
- Pulizia di dati sporchi (dati non strutturati)
- Mappa Riduci lo sviluppo del lavoro
- Abilità di apprendimento automatico
- Abilità analitiche
- Opinioni dei clienti
- Forti capacità di visualizzazione dei dati
- Abilità nel raccontare storie usando visualizzazioni
- EDA (Analisi dei dati esplorativi)
- Identificare le tendenze nei dati utilizzando l'apprendimento automatico senza supervisione
- Fai previsioni basate sulle tendenze dei dati usando l'apprendimento automatico supervisionato
- Scrivi codice per facilitare l'esplorazione e l'analisi dei dati
- Fornire codice a tecnologia / ingegneria da implementare nei prodotti
Competenze necessarie per diventare un Data Analytics:
- EDA (Analisi dei dati esplorativi)
- Acquisizione di dati da origini dati primarie o secondarie e gestione di database
- Archiviazione e recupero di dati su competenze e strumenti
- Pulizia di dati sporchi (dati non strutturati)
- Gestisci data warehousing ed ETL (Estrai Transform Transform Load)
- Sviluppa KPI per valutare le prestazioni
- Esposizione approfondita a SQL e analisi
- Sviluppa rappresentazioni visive dei dati, attraverso l'uso di piattaforme BI
- Interpretazione dei dati, analisi dei risultati mediante tecniche statistiche
- Sviluppare e implementare analisi dei dati, sistemi di raccolta dei dati e altre strategie che ottimizzano l'efficienza e la qualità statistiche
- Gli analisti di dati dovrebbero avere familiarità con il data warehousing e i concetti di business intelligence
- Conoscenza approfondita del cluster Hadoop
- Perfetto con gli strumenti e i componenti dell'architettura dei dati.
Tabella di confronto tra Data Science e Data Analytics
Sto discutendo i principali artefatti e distinguendo tra Data Science e Data Analytics.
| La base del confronto tra Data Science e Data Analytics | Data Science | Analisi dei dati |
| Obiettivo fondamentale | Porre domande commerciali giuste e trovare soluzioni | Analisi e data mining di dati aziendali |
| Quantum of Data | Una vasta gamma di dati (Big Data) | Set di dati limitato |
| Varie attività | Pulizia dei dati, analisi della preparazione per ottenere approfondimenti | Interrogazione dei dati, aggregazione per trovare un modello |
| Definizione | Data Science è l'arte e la scienza di estrarre informazioni fruibili da dati grezzi | Gli analisti di dati non sono comunemente responsabili della costruzione di modelli statistici o dell'implementazione di strumenti di apprendimento automatico |
| Competenza sostanziale | necessario | Non necessario |
| Non tecnico | necessario | Non necessario |
| Messa a fuoco | Dati preelaborati | Dati elaborati |
| Larghezza di banda | Più libertà nell'ambito e nella pratica | Meno libertà di applicazione e pratica |
| Scopo | Ricerca di approfondimenti da Raw Data | Ricerca di approfondimenti dai dati elaborati |
| Tipi di dati | Dati strutturati e non strutturati | Dati strutturati |
| Benefici | Il data scientist esplora ed esamina i dati provenienti da più fonti disconnesse | l'analista di dati di solito esamina i dati da un'unica fonte come il CRM |
| Intelligenza artificiale | Offre di più sull'intelligenza artificiale | Offerte meno in intelligenza artificiale |
| Apprendimento automatico | Altre offerte in Machine Learning | Offerte meno nell'apprendimento automatico |
| Analisi predittiva | Offre di più in Analisi predittiva | Offerte meno nell'analisi predittiva |
Conclusione - Data Science vs Data Analytics
Le differenze apparentemente sfumate tra scienza dei dati e analisi dei dati possono effettivamente avere un grande impatto su un'azienda. Data Science è una nuova tecnologia software interessante, che viene utilizzata per applicare analisi critiche, fornire la possibilità di sviluppare modelli sofisticati, per set di dati di grandi dimensioni e guidare le intuizioni del business. Data science è un termine generico usato per descrivere come il metodo scientifico può essere applicato ai dati in un contesto aziendale. La scienza dei dati sta inoltre svolgendo un ruolo crescente e molto importante nello sviluppo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Sebbene esistano differenze, sia la scienza dei dati che l'analisi dei dati sono parti importanti del futuro del lavoro e dei dati. Gli analisti dei dati prendono la direzione degli scienziati dei dati, poiché i primi tentano di rispondere alle domande poste dall'organizzazione nel suo insieme. Sia la scienza dei dati che l'analisi dei dati dovrebbero essere accettate dalle aziende che vogliono aprire la strada al cambiamento tecnologico e comprendere con successo i dati che fanno funzionare le loro organizzazioni. Una società ha bisogno sia della scienza dei dati che dell'analisi dei dati nel proprio progetto. Sia la scienza dei dati che l'analisi dei dati fanno parte della crescita dell'azienda.
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