Data Science и Data Аналитика — модные слова этого года. Для людей, ищущих индустрию с долгосрочным карьерным потенциалом, работа с Big Data и Data Science уже давно является беспроигрышным вариантом. Эта тенденция, вероятно, сохранится, поскольку искусственный интеллект и машинное обучение прочно интегрируются в нашу повседневную жизнь и экономику. Сегодня данные — это новая нефть для бизнеса, которая позволяет собирать критически важную информацию и повышать эффективность бизнеса для роста капитализации на рынке. Но кто соберет информацию? Кто будет обрабатывать все собранные и необработанные данные? Вся эта работа делается либо аналитиком данных, либо специалистом по Data Science. Это две самые популярные профессии в этой области, поскольку компании во всем мире сейчас стремятся максимально использовать данные. Data Science и Data Аналитика создаёт путаницу в терминах, которые переплетаются и накладываются друг на друга, но все же это совершенно разные профессии.
Многие из вас, кто начинает карьеру в области аналитики данных или Data Science, часто путаются и не уверены в том, какой карьерный путь вам подходит. Решение будет зависеть от ваших карьерных целей, а также от ваших навыков и компетенций. Тем не менее, чтобы избавить вас от какой-либо путаницы и дать вам кристально ясное представление об этих двух инновационных карьерных путях, здесь мы исследуем анализ данных и Data Science. Эта статья призвана помочь вам лучше понять разницу между двумя дисциплинами, чтобы вы могли принять решение о том, какой карьерный путь лучше соответствует вашим устремлениям.
Основные цели и понимание различий
Анализ данных включает в себя ответы на вопросы, созданные для лучшего принятия бизнес-решений. Это включает анализ существующей информации для раскрытия полезных, нетривиальных закономерностей в данных. Аналитика данных фокусируется на конкретных областях с конкретными целями. С другой стороны, Data Science 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 и тестирование гипотез, Data Science пытается установить связи и сформировать вопросы, чтобы ответить на них и предвидеть будущее. Если Data Science — это огромный дом для всех методов и инструментов, то аналитика данных — это маленькая комната в этом доме. Аналитика данных более конкретна и сконцентрирована, чем Data Science.
Аналитика данных больше фокусируется на просмотре и изучении исторических данных в контексте разных бизнес-задач, в то время как Data Science больше фокусируется на машинном обучении и прогнозном моделировании. Data Science — это смесь разных дисциплин, которая включает в себя разработку алгоритмов, интерпретацию данных и прогнозное моделирование для решения аналитически сложных бизнес-задач. С другой стороны, аналитика данных включает в себя несколько различных областей, включая более глубокое погружение в статистику и обработку данных.
Data Science или Data Аналитика с точки зрения навыков
Аналитика данных — глубокое знание математической статистики и отличные навыки решения проблем, а также
- Умение работать с базой данных Excel и SQL для нарезки и сбора 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.
Data Science — глубокое знание математики, расширенной статистики, прогнозного моделирования, машинного обучения, программирования, 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;
- Отличное знание языков программирования, таких как Python, R и Scala;
Data Science или Data Аналитика с точки зрения ролей в работе
Должностные обязанности аналитика данных включают:
- Исследовательский анализ данных
- Очистка и обработка данных
- Исследование и поиск закономерностей, используя статистические инструменты
- Разработка визуализаций и дашбордов
Вот пример должностной инструкции на аналитика данных:
Роли и ответственность:
- Кандидату должно нравиться работать с инструментами бизнес-аналитики, он может моделировать многомерные наборы данных и может сотрудничать с бизнес-лидерами, чтобы отвечать на ключевые бизнес-вопросы
- Вы обладаете аналитическим складом ума, креативны, и вы не сдаетесь
- У вас также будет возможность проявить свои навыки в следующих областях:
- Разработка и обслуживание текущих метрик, показателей, отчетов, анализов, информационных панелей и т. д. для принятия ключевых бизнес-решений
- Предоставлять рекомендации по новым метрикам, методикам и стратегиям для улучшения таргетинга и измерения маркетинговых кампаний в будущем
- Обеспечивать эффективное принятие решений, извлекая и объединяя данные из нескольких источников и компилируя их в удобоваримом и действенном формате
- Валидировать, что данные обновляются ежедневно, еженедельно, ежемесячно, и проводить анализ любых действий/процессов, которые могут повлиять на их целостность
- Применять свой бизнес-мышление, чтобы получить информацию и действия, которые мы можем предпринять, чтобы улучшить бизнес
Должностные обязанности специалиста Data Science включают:
- Исследовательский анализ данных
- Обработка, очистка и проверка целостности данных
- Поиск бизнес инсайтов с использованием методов и алгоритмов машинного обучения
- Выявление новых тенденций в данных, чтобы делать прогнозы на будущее
Вот пример должностной инструкции на специалиста по Data Science:
Роли и ответственность:
- Работать с командой AI/Data/Data Science в AISPL, чтобы глубоко понять их деловые и технические потребности
- Разработать решения AI, которые наилучшим образом используют облачную платформу AWS и сервисы AI
- Помогать определять и формулировать проекты ИИ и POC для бизнеса в Индии
- Проводить углубленные семинары и презентации AI для клиентов в Индии
- Лидерство — пропагандировать облачные сервисы AWS и делитесь передовым опытом на форумах, таких как блоги AWS, официальные документы, эталонные архитектуры и публичные выступления, такие как конференции облачных вычислений
- Сотрудничать с архитекторами решений, маркетинговым отделом развития бизнеса и командами AI Service, чтобы ускорить внедрение клиентов и увеличить доход.
- Развивать и поддерживать внутренние сообщества экспертов в области ИИ в AISPL.
Data Science или Data Аналитика что выбрать?
В AxPlusB мы создали курсы как по аналитике данных, так и по Data Science с помощью практикующих профессионалов отрасли, чтобы помочь начинающим специалистам сделать прибыльную и успешную карьеру в мире больших данных.
Чтобы более эффективно понять различия между курсами, мы предлагаем рассмотреть некоторые важные аспекты, такие как инструменты и технологии, которые можно освоить в каждом из этих курсов.
Наличие практических знаний и опыта работы с различными аналитическими инструментами и инструментами баз данных — это секрет успеха, позволяющий преуспеть в аналитике данных.
Курс AxPlusB по аналитике данных обеспечивает обширное обучение работе с такими инструментами, как Excel и SQL, для обработки и анализа больших объемов данных. Помимо изучения Excel, SQL и Python, курс по также содержит модули о том, как использовать Power BI и Tableau для создания информационных панелей и визуализаций для передачи результатов анализа. Любой человек с минимальным опытом программирования или вообще без него может изучить аналитику. Если вы не имеете инженерного образования и хотите войти в индустрию больших данных, то аналитика данных — один из лучших вариантов карьеры.
Курс AxPlusB про Data Science полностью преподается на Python, предпочтительном языке программирования для науки о данных и важном инструменте в наборе инструментов Data Scientist. Python набирает огромную популярность для работы с данными из-за его обширного репозитория пакетов для решения задач в статистике, машинном обучении и аналитики.
С точки зрения карьеры, курс по аналитике данных предназначен для специалистов, которые стремятся наработать опыт в моделировании данных и изучении хранилищ данных и в дальнейшем использовать его вместе с Excel, SQL, Python, Power BI и Tableau для выполнения стандартных задачи анализа данных и построения дашбордов. С другой стороны, курс по Data Science полезен для специалистов, которые хотят изучить обширно программирование на Python для успешного выполнения проектов по Data Science. Курс по аналитике данных идеально подходит для специалистов, работающих в качестве администраторов баз данных, специалистов по хранению данных, инженеров по обеспечению качества и сотрудников в области продаж, маркетинга, финансов, эксплуатации, SCM, которые хотят стать квалифицированными и компетентными в манипулировании и обработке данных с использованием Excel/SQL, а также работать с Python, Tableau и Power BI для создания информационных панелей, отчетов и визуализаций.
Хотя существуют различия, аналитики данных и специалисты по Data Science являются одними из самых востребованных должностей в отрасли, поскольку организации используют этих профессионалов, чтобы проложить путь к технологическим изменениям и оставаться конкурентоспособными.
Если вы любите сложные задачи, креативны и хотите заниматься анализом и программированием, пришло время подумать об этих вариантах карьеры. Если вы уже чувствуете волнение и рвение начать свою карьеру в качестве специалиста по Data Science или аналитика данных, добро пожаловать на борт наших образовательных программ в AxPlusB!
