Наука о данных vs аналитики данных — основная цель
Аналитика данных — анализ и анализ бизнес-данных
Наука о данных - Откройте для себя правильные бизнес-вопросы и найдите ответы.
========================
Анализ данных включает в себя ответы на вопросы, созданные для лучшего принятия бизнес-решений. Он использует существующую информацию для раскрытия полезных данных. Аналитика данных фокусируется на конкретных областях с конкретными целями.
=======================
С другой стороны, наука о данных фокусируется на обнаружении новых вопросов, на которые вы, возможно, не подозревали, что они необходимы для стимулирования инноваций.
В отличие от аналитики данных, которая включает проверку гипотезы, наука о данных пытается установить связи и сформировать вопросы, чтобы ответить на них в будущем.
Если наука о данных — это дом для всех методов и инструментов, то аналитика данных — это маленькая комната в этом доме. Аналитика данных более конкретна и сконцентрирована, чем наука о данных.
Аналитика данных больше фокусируется на просмотре исторических данных в контексте, в то время как наука о данных больше фокусируется на машинном обучении и прогнозном моделировании.
=========================
Наука о данных — это междисциплинарная смесь, которая включает в себя разработку алгоритмов, вывод данных и прогнозное моделирование для решения аналитически сложных бизнес-задач. С другой стороны, аналитика данных включает в себя несколько различных областей более широкой статистики и анализа.
========================
Наука о данных vs аналитики данных — навыки
Аналитика данных — знание промежуточной статистики и отличные навыки решения проблем, а также
Умение работать с базой данных Excel и SQL для нарезки и нарезки данных.
Опыт работы с инструментами бизнес-аналитики, такими как Power BI, для создания отчетов.
Знание инструментов статистики, таких как Python, R или SAS
Чтобы стать аналитиком данных, не обязательно иметь инженерное образование, но наличие сильных навыков в области статистики, баз данных, моделирования и прогнозной аналитики является дополнительным преимуществом.
========================
Наука о данных — математика, расширенная статистика, прогнозное моделирование, машинное обучение, программирование, а также —
Умение пользоваться инструментами для работы с большими данными, такими как Hadoop и Spark.
Опыт работы с базами данных SQL и NoSQL, такими как Cassandra и MongoDB
Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как QlikView, D3.js и Tableau.
Знание языков программирования, таких как Python, R и Scala.
=========================
Аналитик данных против специалиста по данным — роль работы
Должностные обязанности аналитика данных включают:
Исследовательский анализ данных
Очистка данных
Открывайте новые закономерности, используя различные статистические инструменты.
Разработка визуализаций и KPI
==========================
Понятия новые и не устоялись. Я просто смотрю как их толкуют MIT и Stanford University , как лидеры разработки нового направления в математике.