Adatelemzés vs. Adattudomány: 5 dolog, amit figyelembe kell venni

A big data világában gyakran találkozik két tudományággal: az adattudománysal és az adatelemzéssel. Mindkettő eltérő (de bizonyos területeken átfedő) kompetenciákat és készségeket igényel.

Mindazonáltal mindkét tanulmányi terület rendkívül jövedelmező, és jó lehetőségeket kínál az extra mérföld megtétele iránt érdeklődők számára.

Ha fontos döntéseket szeretne hozni a karrierrel kapcsolatban, de nem biztos abban, hogy melyik lehetőséget válassza, olvassa el a megkülönböztetés legfontosabb pontjait.

1. Végzettség

Az adatelemzés és adattudomány területei gazdagodnak és specializálódnak. Ez azt jelenti, hogy ha a két szakma valamelyikébe lép, jól fel kell készülnie az esetlegesen felmerülő oktatási kihívások megbirkózása érdekében.

Adatelemzés

Az adatelemzői pályakezdéshez alapfokú főiskolai végzettség szükséges. Ahhoz, hogy elinduljon ezen a karrier úton, olyan alapképzési programot kell választania, amely a az SQL gyakorlati ismerete és lekérdezésfejlesztés az RDBMS és az adatszerkezeti séma műveletekhez.

Szüksége lesz az R vagy Python használatával kapcsolatos statisztikai programozás ismeretére is. Ezenkívül a gépi tanulás (ML), a mesterséges intelligencia (AI), az egyedi algoritmusok fejlesztése, az információgyűjtés és -tárolás körüli adatkezelés ismerete további előnyt jelent.

Röviden: informatikai, számítástechnikai, matematikai vagy statisztikai alapdiplomára van szüksége ahhoz, hogy beindítsa az adatelemzési karrierjét.

Adattudomány

Egy törekvő adattudósnak az a legbiztosabb, ha alap- és mesterdiplomát szerez számítástechnikából, információtechnológiából, matematikából vagy statisztikából. Ha módosítani szeretné karrierje pályáját, és adatkutatói karriert szeretne elérni, akkor ezen irányzatok bármelyikében kisebb végzettségre van szüksége.

Az adattudományi szerepkörökhöz szükséges alapvető ismereteknek fel kell készíteniük az üzleti adatok kiépítésére, gyűjtésére, rendszerezésére, feldolgozására és modellezésére.

Ezenkívül szakértelmet szerezhet az adatvizualizáció, az API-alapú adatgyűjtés és -előkészítés terén. Az alkalmazott matematikai és statisztikai végzettség tovább segíti a feltáró adatelemzést, lehetővé teszi a minták követését és kialakítását, tesztmodellek kidolgozását az egyedi kihívásokhoz és sok minden mást több.

Végül egy további készségkészlet az ML-ben és az AI-ban hasznos lehet az AI-alapú előrejelzések modelljének létrehozásához. Így az adattudományi, számítástechnikai vagy számítástechnikai alapképzésnek el kell indítania az adattudós karrierjét.

2. Munkaköri szerepek és munkaköri kötelezettségek

Adatelemzőként az Ön munkakörei és felelősségei változni fognak, ahogy elkezdi utazását ezeken a területeken. Szakértelmétől függően bizonyos változásokat észlelhet, amelyek segítenek megbirkózni a nehéz helyzetekkel a munkakörében.

Adatelemzés

Az adatelemzésben elsősorban a vállalkozásspecifikus adatok elemzésével, megjelenítésével és bányászatával foglalkozik.

Összességében az adatelemző szerepkörökhöz olyan feladatokat kell ellátnia, mint például:

• Az adatok sértetlenségének tisztítása, feldolgozása, érvényesítése és példamutatása
• Nagy adathalmazok feltáró adatelemzése
• ETL-csővezetékek megvalósítása és adatbányászatot folytatni
• Végezzen statisztikai elemzést logisztikus regresszió, KNN, Random Forest és Decision Trees segítségével
• Építsen és kezeljen gépi tanulási (ML) könyvtárakat automatizálási kódok írása közben
• Szerezzen friss betekintést az ML eszközök és algoritmusok segítségével
• Azonosítson adatmintákat, hogy jól tájékozott, adatokkal alátámasztott előrejelzéseket készíthessen

Adattudomány

Az adattudomány magában foglalja a betekintést és a következtetések levonását a vállalkozáson belüli kontextuális adatokból.

Néhány további felelősség a következőket foglalhatja magában:

• Adatgyűjtés, értelmezés
• A releváns minták azonosítása egy adatkészletben
• Előadó SQL alapú adatlekérdezések és allekérdezések
• Adatok lekérdezése RDBMS-eszközökkel, mint például SQL, Python, SAS és sok más
• A prediktív, előíró, leíró és diagnosztikai elemzési eszközök folyékony ismerete
• Készségek elsajátítása olyan vizualizációs eszközökben, mint a Tableau, IBM Cognos Analytics és mások

3. Alapvető készségkészletek

Mivel mindkét szerepkör speciális, speciális készségekre van szükség ahhoz, hogy bármelyik területen kitűnjön. Ahhoz, hogy bármelyik szakmából a legtöbbet hozhassa ki, fejlesztenie kell készségeit, és ki kell hoznia a legtöbbet abból, amit lehet.

Adatelemzés

Az analitika megköveteli a középfokú statisztika haladó ismeretét és problémamegoldó készségeit.

Ezenkívül az a legjobb, ha a következőkben fejlesztheti magát:

• MS Excel és SQL adatbázisok adatok szeleteléséhez és felkockázásához
• Üzleti intelligencia eszközök a jelentéskészítés elsajátításához
• Tanuljon meg olyan eszközöket, mint a Python, R és SAS az adatkészletek kezeléséhez, kezeléséhez és kezeléséhez

Annak ellenére, hogy IT-orientált szerepkörről van szó, adatelemzővé váláshoz nem szükséges mérnöki háttérből származnia.

Ehelyett érdemes statisztikát, adatbázis-kezelést és adatmodellezést tanulni a prediktív elemzés mellett, hogy elsajátíthassuk a szakma fortélyait.

Adattudomány

Az adattudományban jártasnak kell lennie a matematikában, a haladó statisztikákban, a prediktív modellezésben, a gépi tanulásban és a programozásban a következő területeken:

• Big Data eszközök szakértelem a Hadoop és a Spark területén
• SQL szakértelem, NoSQL és PostgreSQL adatbázisok
• Az adatvizualizációs eszközök és néhány nyelv, például a Scala és a Python ismerete

Ezen eszközök közül egy vagy több elengedhetetlen az adatelemzési és adattudományi szerepkörök elsajátításához. Ahhoz, hogy a legjobb legyen abban, amit csinál, azt tanácsoljuk, hogy tanuljon meg ezek közül a lehető legtöbbet.

Adatelemzés

• Adatvizualizáció: Splunk, QlikView, Power BI és Tableau
• ETL: Talend
• Big Data Processing: Spark, RapidMiner
• Adatelemzés: Microsoft Excel, R és Python

Adattudomány

• Alkalmazott adattudomány: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Adatvizualizáció: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy és Google Analytics
• Adatelemzés: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab és SPSS
• Programozás: R, Julia és Python
• Programozási könyvtárak: TensorFlow Python-alapú adatmodellezéshez

5. Karrierlehetőségek

Függetlenül attól, hogy melyik területet választja, az ötlet az, hogy jó, jól fizető állást kapjon. Attól függően, hogy melyik szerepet választja, a munkakörök is ennek megfelelően változnak.

Íme néhány népszerű pályaválasztás, amelyre számíthat az adatelemzés és az adattudomány területén.

Adatelemzés

• Üzleti intelligencia elemző
• Adatelemző
• Kvantitatív elemző
• Adatelemzési tanácsadó
• Műveleti elemző
• Marketing elemző
• Projekt menedzser
• IT rendszerelemző
• Szállítási logisztikai szakértő

Adattudomány

• Adatelemző
• Adatmérnökök
• Adatbázis adminisztrátor
• Gépi tanulási mérnök
• Adattudós
• Adatépítész
• Statisztikus
• Üzleti elemző
• Adat- és elemzéskezelő

Data Science vs. Adatelemzés: A végső ítélet

Összességében az adattudósok fejlettebb készségekkel rendelkeznek. Ennek eredményeként az átlagos adattudós többet keres, mint az átlagos adatelemző. De bármikor elkezdheti pályafutását adatelemzőként, majd később az adattudomány felé hajol.

Az adatelemzésen és az adattudományon kívül néhány más tartomány is elérhető, ha érdeklik az adatközpontú szerepek. Kezdetnek megtekintheti az adatarchitektúrát és az adatmérnöki pozíciókat. Rengeteg kurzus érhető el a piacon, amelyek segítségével fejlesztheti készségeit ezeken a területeken.

8 adatmérnök és adatépítész minősítés a készségek fejlesztéséhez

Maradjon a játék élén ezekkel az adatközpontú tanúsítványokkal.

Olvassa el a következőt

A szerzőről