Анализа података вс. Наука о подацима: 5 ствари које треба узети у обзир

У свету великих података, често ћете се сусрести са две дисциплине: науком о подацима и аналитиком података. Обоје захтевају различите (али преклапајуће у одређеним областима) компетенције и скупове вештина.

Без обзира на то, обе области студирања су веома уносне и нуде добре могућности онима који су заинтересовани да иду даље.

Ако желите да донесете неке важне одлуке у каријери, али нисте сигурни коју опцију да одаберете, прочитајте даље о главним тачкама диференцијације.

1. Стручна спрема

Области аналитике података и науке о подацима се обогаћују и специјализују. То значи да ако улазите у било коју од ове две професије, морате бити добро припремљени да се ухватите у коштац са образовним изазовима који вам могу наићи.

Аналитика података

За почетак каријере аналитичара података потребна је основна диплома. Да бисте кренули на овај пут каријере, морате се одлучити за додипломски програм који ће вам дати а радно разумевање СКЛ-а и развој упита за РДБМС и операције шеме структуре података.

Такође ће вам требати знање о статистичком програмирању користећи Р или Питхон. Поред тога, познавање машинског учења (МЛ), вештачке интелигенције (АИ), развоја прилагођеног алгоритма, управљања подацима око прикупљања и складиштења информација су додатне предности.

Укратко, потребна вам је додипломска диплома из ИТ, рачунарских наука, математике или статистике да бисте покренули своју каријеру у аналитици података.

Дата Сциенце

Најсигурнија опклада за амбициозног научника података је да тражи диплому и магистериј из рачунарских наука, информационих технологија, математике или статистике. Ако желите да промените путању своје каријере и усвојите каријеру као научник података, потребна вам је мања диплома у било ком од ових токова.

Основно знање потребно за улоге науке о подацима требало би да вас припреми за обезбеђивање, прикупљање, организовање, обраду и моделирање пословних података.

Поред тога, можете стећи стручност у визуелизацији података, прикупљању података заснованом на АПИ-ју и припреми. Диплома из примењене математике и статистике ће вам додатно помоћи у истраживачкој анализи података, омогућавајући вам да пратите и успоставите обрасце, осмислите тестне моделе за изазове по мери и још много тога више.

На крају, додатни скуп вештина у МЛ и АИ је згодан када се успостављају модели за предвиђања заснована на вештачкој интелигенцији. Према томе, додипломска диплома из науке о подацима, рачунарства или рачунарског инжењерства требало би да вас покрене на путу каријере научника података.

2. Улоге и радне обавезе

Као аналитичар података, ваше радне улоге и одговорности ће се разликовати како започнете своје путовање у овим областима. У зависности од вашег нивоа стручности, можда ћете приметити одређене промене које ће вам помоћи да се носите са тешким ситуацијама на послу.

Аналитика података

У аналитици података, првенствено ћете анализирати, визуализовати и извлачити пословне податке.

У целини, за улоге у анализи података биће потребно да се носите са одговорностима као што су:

• Чишћење, обрада, валидација и пример интегритета података
• Извршите истраживачку анализу података великих скупова података
• Имплементирајте ЕТЛ цевоводе и спровести рударење података
• Спроведите статистичку анализу користећи логистичку регресију, КНН, случајну шуму и стабла одлучивања
• Изградите и управљајте библиотекама машинског учења (МЛ) док пишете аутоматске кодове
• Стекните нове увиде помоћу алата и алгоритама за МЛ
• Идентификујте обрасце података да бисте направили добро информисана предвиђања заснована на подацима

Дата Сциенце

Наука о подацима укључује подстицајне увиде и извлачење закључака из контекстуалних података у оквиру предузећа.

Неке додатне одговорности могу укључивати:

• Прикупљање и тумачење података
• Идентификовање релевантних образаца у скупу података
• Извођење Упити за податке и подупити засновани на СКЛ-у
• Упит за податке помоћу РДБМС алата као што су СКЛ, Питхон, САС и многи други
• Стицање течности у алатима за предиктивну, прескриптивну, дескриптивну и дијагностичку аналитику
• Стицање вештина у алатима за визуелизацију као што су Таблеау, ИБМ Цогнос Аналитицс и други

3. Сетови основних вештина

Пошто су обе улоге специјализоване, захтевају посебне вештине пре него што можете да се истакнете у било којој од области. Да бисте максимално искористили било коју професију, морате унапредити своје вештине и извући максимум из онога што можете.

Аналитика података

Аналитика захтева напредно познавање средње статистике са вештинама решавања проблема.

Поред тога, најбоље је ако се можете усавршавати у следећем:

• МС Екцел и СКЛ базе података за резање података
• Алати пословне интелигенције за савладавање извештавања
• Научите алате као што су Питхон, Р и САС за управљање, манипулацију и рад са скуповима података

Упркос томе што сте ИТ оријентисана улога, да бисте постали аналитичар података, не морате да имате инжењерско искуство.

Уместо тога, вреди научити статистику, управљање базом података и моделирање података, заједно са предиктивном аналитиком, да бисте савладали трикове трговине.

Дата Сциенце

У науци о подацима, морате бити паметни у математици, напредној статистици, предиктивном моделирању, машинском учењу и програмирању у следећим областима:

• Стручност алата за велике податке у Хадооп-у и Спарк-у
• Стручност у СКЛ-у, НоСКЛ и ПостгреСКЛ базе података
• Познавање алата за визуелизацију података и неколико језика као што су Сцала и Питхон

Један или више ових алата је од суштинског значаја за овладавање улогама у аналитици података и науци о подацима. Да бисте били најбољи у ономе што радите, саветујемо вам да научите што је више могуће.

Аналитика података

• Визуелизација података: Сплунк, КликВиев, Повер БИ и Таблеау
• ЕТЛ: Таленд
• Обрада великих података: Спарк, РапидМинер
• Аналитика података: Мицрософт Екцел, Р и Питхон

Дата Сциенце

• Примењена наука о подацима: САС, КНИМЕ, РапидМинер, ПоверБИ, ДатаРобот
• ЕТЛ: Апацхе Кафка
• Обрада великих података: Апацхе Хадооп, Спарк
• Визуелизација података: Таблеау, БигМЛ, Трифацта, КликВиев, МицроСтратеги и Гоогле аналитика
• Аналитика података: Мицрософт Екцел, Апацхе Флинк, САП Хана, МонгоДБ, МиниТаб и СПСС
• Програмирање: Р, Јулиа и Питхон
• Библиотеке за програмирање: ТенсорФлов за моделирање података засновано на Питхон-у

5. Могућности за каријеру

Без обзира на то коју област изаберете, идеја је да добијете добар, добро плаћен посао. У зависности од тога коју улогу одаберете, улоге посла ће се такође променити у складу са тим.

Ево неколико популарних избора каријере којима се радујемо у аналитици података и науци о подацима.

Аналитика података

• Аналитичар пословне интелигенције
• Аналитичар података
• Квантитативни аналитичар
• Консултант за анализу података
• Оперативни аналитичар
• Маркетиншки аналитичар
• Вођа пројекта
• Аналитичар ИТ система
• Специјалиста транспортне логистике

Дата Сциенце

• Аналитичар података
• Дата Енгинеерс
• Администратор базе
• Инжењер машинског учења
• Дата Сциентист
• Архитекта података
• Статистичар
• Пословни аналитичар
• Менаџер података и аналитике

Наука о подацима вс. Аналитика података: Коначна пресуда

Све у свему, научници података имају напреднији скуп вештина. Као резултат, просечан научник података зарађује више од просечног аналитичара података. Али увек можете започети своју каријеру као аналитичар података, а затим се касније ослонити на науку о подацима.

Поред аналитике података и науке о подацима, доступно је неколико других домена ако сте заинтересовани за улоге усредсређене на податке. За почетак, можете погледати архитектуру података и позиције инжењеринга података. На тржишту постоји много курсева који вам могу помоћи да усавршите своје вештине у овим областима.

8 сертификата инжењера података и архитекте података за надоградњу својих вештина

Останите на врху своје игре са овим сертификатима фокусираним на податке.

Реад Нект

О аутору