Analiza danych a Nauka o danych: 5 rzeczy do rozważenia

W świecie big data często spotykasz dwie dyscypliny: data science i data analytics. Obydwa wymagają różnych (ale w pewnych obszarach pokrywających się) kompetencji i zestawów umiejętności.

Niemniej jednak oba kierunki studiów są bardzo dochodowe i oferują dobre możliwości osobom zainteresowanym pójściem o krok dalej.

Jeśli chcesz podjąć ważne decyzje dotyczące kariery, ale nie masz pewności, którą opcję wybrać, przeczytaj o najważniejszych punktach zróżnicowania.

1. Wykształcenie

Dziedziny analityki danych i nauki o danych wzbogacają i specjalizują się. Oznacza to, że jeśli rozpoczynasz którykolwiek z dwóch zawodów, musisz być dobrze przygotowany do radzenia sobie z wyzwaniami edukacyjnymi, które mogą pojawić się na Twojej drodze.

Analityka danych

Aby rozpocząć karierę jako analityk danych, wymagany jest podstawowy stopień licencjata. Aby rozpocząć tę ścieżkę kariery, musisz wybrać program studiów licencjackich, który zapewni ci praktyczne zrozumienie SQL oraz tworzenie zapytań dla operacji na schemacie RDBMS i struktury danych.

Będziesz także potrzebować znajomości programowania statystycznego w R lub Pythonie. Dodatkowo wiedza na temat uczenia maszynowego (ML), sztucznej inteligencji (AI), opracowywania niestandardowych algorytmów, zarządzania danymi wokół gromadzenia i przechowywania informacji to dodatkowe zalety.

Krótko mówiąc, potrzebujesz dyplomu licencjata z informatyki, informatyki, matematyki lub statystyki, aby rozpocząć karierę w analityce danych.

Nauka o danych

Najbezpieczniejszym rozwiązaniem dla aspirujących naukowców zajmujących się danymi jest zdobycie tytułu licencjata i magistra informatyki, informatyki, matematyki lub statystyki. Jeśli chcesz zmienić trajektorię swojej kariery i przyjąć karierę jako naukowiec danych, potrzebujesz niższego stopnia w którymkolwiek z tych strumieni.

Podstawowa wiedza wymagana do ról związanych z nauką danych powinna przygotować Cię do udostępniania, zbierania, organizowania, przetwarzania i modelowania danych biznesowych.

Dodatkowo możesz zdobyć doświadczenie w wizualizacji danych, gromadzeniu i przygotowywaniu danych w oparciu o API. Dyplom z matematyki stosowanej i statystyki pomoże ci dodatkowo w eksploracyjnej analizie danych, pozwalając na śledzenie i ustalanie wzorców, opracowywanie modeli testowych dla niestandardowych wyzwań i wiele jeszcze.

Wreszcie, dodatkowy zestaw umiejętności w ML i AI jest przydatny podczas tworzenia modeli prognoz opartych na sztucznej inteligencji. Tak więc licencjat z nauk o danych, informatyki lub inżynierii komputerowej powinien zapoczątkować ścieżkę kariery naukowca danych.

2. Role i obowiązki zawodowe

Jako analityk danych Twoje role i obowiązki w pracy będą się różnić, gdy zaczniesz swoją podróż w tych dziedzinach. W zależności od Twojego poziomu wiedzy możesz zauważyć pewne zmiany, które pomogą Ci uporać się z trudnymi sytuacjami na Twoim stanowisku pracy.

Analityka danych

W analizie danych będziesz przede wszystkim analizować, wizualizować i wydobywać dane specyficzne dla biznesu.

Ogólnie rzecz biorąc, role związane z analityką danych będą wymagać od Ciebie wykonywania takich obowiązków, jak:

• Czyszczenie, przetwarzanie, walidacja i ilustrowanie integralności danych
• Wykonywanie eksploracyjnej analizy danych dużych zbiorów danych
• Implementuj potoki ETL i prowadzić eksplorację danych
• Przeprowadź analizę statystyczną przy użyciu regresji logistycznej, KNN, Random Forest i Drzew decyzyjnych
• Twórz biblioteki uczenia maszynowego (ML) i zarządzaj nimi podczas pisania kodów automatyzacji
• Uzyskaj świeże informacje dzięki narzędziom i algorytmom ML
• Identyfikuj wzorce danych, aby tworzyć trafne prognozy oparte na danych

Nauka o danych

Nauka o danych obejmuje uzyskiwanie szczegółowych informacji i wyciąganie wniosków z danych kontekstowych w firmie.

Niektóre dodatkowe obowiązki mogą obejmować:

• Zbieranie i interpretacja danych
• Identyfikowanie odpowiednich wzorców w zbiorze danych
• Działający Zapytania i podzapytania oparte na danych SQL
• Odpytywanie danych za pomocą narzędzi RDBMS, takich jak SQL, Python, SAS i wielu innych
• Zdobycie biegłości w posługiwaniu się narzędziami do analiz predykcyjnych, nakazowych, opisowych i diagnostycznych
• Zdobycie umiejętności w zakresie narzędzi wizualizacyjnych takich jak Tableau, IBM Cognos Analytics i innych

3. Niezbędne zestawy umiejętności

Ponieważ obie role są wyspecjalizowane, wymagają określonych umiejętności, zanim będziesz mógł osiągnąć sukces w którejkolwiek z dziedzin. Aby jak najlepiej wykorzystać każdą profesję, musisz rozwinąć swoje umiejętności i jak najlepiej wykorzystać to, co możesz.

Analityka danych

Analityka wymaga zaawansowanej znajomości statystyk średniozaawansowanych oraz umiejętności rozwiązywania problemów.

Dodatkowo najlepiej jest, jeśli możesz podnosić swoje umiejętności w następujących dziedzinach:

• Bazy danych MS Excel i SQL do wycinania i krojenia danych
• Narzędzia Business Intelligence do opanowania raportowania
• Poznaj narzędzia takie jak Python, R i SAS do zarządzania, manipulowania i pracy z zestawami danych

Mimo pełnienia roli zorientowanej na IT, bycie analitykiem danych nie wymaga wykształcenia inżynierskiego.

Zamiast tego warto nauczyć się statystyki, zarządzania bazami danych i modelowania danych wraz z analityką predykcyjną, aby opanować sztuczki handlu.

Nauka o danych

W nauce o danych musisz znać się na matematyce, zaawansowanej statystyce, modelowaniu predykcyjnym, uczeniu maszynowym i programowaniu w następujących dziedzinach:

• Znajomość narzędzi Big Data w Hadoop i Spark
• Ekspertyza w SQL, NoSQL i PostgreSQL bazy danych
• Znajomość narzędzi do wizualizacji danych oraz kilku języków, takich jak Scala i Python

Co najmniej jedno z tych narzędzi jest niezbędne do opanowania ról związanych z analizą danych i nauką o danych. Aby być najlepszym w tym, co robisz, radzimy nauczyć się ich jak największej liczby.

Analityka danych

• Wizualizacja danych: Splunk, QlikView, Power BI i Tableau
• ETL: Talend
• Przetwarzanie Big Data: Spark, RapidMiner
• Analiza danych: Microsoft Excel, R i Python

Nauka o danych

• Applied Data Science: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Przetwarzanie Big Data: Apache Hadoop, Spark
• Wizualizacja danych: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy i Google Analytics
• Analiza danych: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab i SPSS
• Programowanie: R, Julia i Python
• Biblioteki programowania: TensorFlow do modelowania danych w języku Python

5. Możliwości zawodowe

Niezależnie od tego, którą dziedzinę wybierzesz, chodzi o to, by znaleźć dobrą, dobrze płatną pracę. W zależności od wybranej roli, role również odpowiednio się zmienią.

Oto kilka popularnych wyborów zawodowych, na które można się spodziewać w analityce danych i nauce o danych.

Analityka danych

• Analityk Business Intelligence
• Analityk danych
• Analityk Ilościowy
• Konsultant ds. analizy danych
• Analityk Operacyjny
• Analityk marketingowy
• Menadżer projektu
• Analityk Systemów IT
• Specjalista ds. Logistyki Transportu

Nauka o danych

• Analityk danych
• Inżynierowie danych
• Administrator bazy danych
• Inżynier uczenia maszynowego
• Naukowiec ds. danych
• Architekt danych
• Statystyk
• Analityk Biznesowy
• Menedżer ds. danych i analityki

Nauka o danych a Analiza danych: ostateczny werdykt

Podsumowując, analitycy danych mają bardziej zaawansowany zestaw umiejętności. W rezultacie przeciętny analityk danych zarabia więcej niż przeciętny analityk danych. Ale zawsze możesz rozpocząć karierę jako analityk danych, a później skłonić się do nauki o danych.

Oprócz analizy danych i nauki o danych dostępnych jest kilka innych domen, jeśli interesują Cię role oparte na danych. Na początek możesz spojrzeć na stanowiska związane z architekturą danych i inżynierią danych. Na rynku dostępnych jest wiele kursów, które mogą pomóc w doskonaleniu umiejętności w tych dziedzinach.

8 certyfikatów inżyniera danych i architekta danych, które podniosą twoje umiejętności

Bądź na szczycie swojej gry dzięki tym certyfikatom skoncentrowanym na danych.

Czytaj dalej

O autorze