Andmete analüüs vs. Andmeteadus: 5 asja, mida kaaluda

Suurandmete maailmas puutute sageli kokku kahe distsipliiniga: andmeteadus ja andmeanalüütika. Mõlemad nõuavad erinevaid (kuid teatud valdkondades kattuvaid) pädevusi ja oskusi.

Sellegipoolest on mõlemad õppesuunad väga tulusad ja pakuvad huvilistele häid võimalusi.

Kui soovite langetada olulisi karjääriotsuseid, kuid te pole kindel, millist valikut valida, lugege edasi eristumise peamiste punktide kohta.

1. Hariduslik taust

Andmeanalüütika ja andmeteaduse valdkonnad on rikastavad ja spetsialiseerunud. See tähendab, et kui asute mõnele kahest ametist, peate olema hästi ette valmistatud, et tulla toime haridusalaste väljakutsetega, mis võivad teie teele ette tulla.

Andmeanalüüs

Andmeanalüütiku karjääri alustamiseks on vajalik bakalaureuse põhikraad. Selle karjääri alustamiseks peate valima bakalaureuseõppe programmi, mis annab teile a tööalane arusaam SQL-ist ja päringute arendamine RDBMS-i ja andmestruktuuri skeemi toimingute jaoks.

Samuti vajate teadmisi statistilise programmeerimise kohta R või Pythoni abil. Lisaks on lisaeelisteks teadmised masinõppest (ML), tehisintellektist (AI), kohandatud algoritmide arendusest, andmete kogumisest ja salvestamisest.

Lühidalt, andmeanalüütika karjääri alustamiseks on teil vaja bakalaureuse kraadi IT-, arvutiteaduste, matemaatika või statistika vallas.

Andmeteadus

Andmeteadlaseks pürgija kindlaim valik on omandada bakalaureuse- ja magistrikraadi arvutiteaduses, infotehnoloogias, matemaatikas või statistikas. Kui soovite muuta oma karjääritrajektoori ja omandada andmeteadlase karjääri, vajate mõnes neist voogudest väiksemat kraadi.

Andmeteaduse rollide jaoks vajalikud põhiteadmised peaksid teid ette valmistama äriandmete varustamiseks, kogumiseks, korraldamiseks, töötlemiseks ja modelleerimiseks.

Lisaks võite omandada teadmisi andmete visualiseerimise, API-põhise andmete kogumise ja ettevalmistamise alal. Rakendusmatemaatika ja statistika kraad aitab teid täiendavalt uurimuslikul andmeanalüüsil, võimaldab teil järgida ja luua mustreid, koostada katsemudeleid eritellimusel väljakutsete jaoks ja palju muud rohkem.

Lõpuks on tehisintellektil põhinevate prognooside mudelite loomisel mugav täiendav oskuste kogum ML ja AI alal. Seega peaks andmeteaduse, arvutiteaduse või arvutitehnika bakalaureusekraad teid andmeteadlase karjäärile suunama.

2. Töörollid ja töökohustused

Andmeanalüütikuna muutuvad teie töörollid ja kohustused nendes valdkondades oma teekonna alustamisel. Sõltuvalt teie teadmiste tasemest võite märgata teatud muudatusi, mis aitavad teil oma tööülesannete täitmisel keeruliste olukordadega toime tulla.

Andmeanalüüs

Andmeanalüütikas analüüsite, visualiseerite ja kaevandate peamiselt ettevõttepõhiseid andmeid.

Üldiselt vajavad andmeanalüütika rollid, et täita selliseid kohustusi nagu:

• Andmete terviklikkuse puhastamine, töötlemine, valideerimine ja näitlikustamine
• Tehke suurte andmekogumite uurimuslik andmeanalüüs
• Rakendada ETL torujuhtmeid ja viia läbi andmekaevet
• Tehke statistiline analüüs, kasutades logistilist regressiooni, KNN-i, juhuslikku metsa ja otsustuspuid
• Automatiseerimiskoode kirjutades saate koostada ja hallata masinõppe (ML) teeke
• Hankige värskeid teadmisi ML-i tööriistade ja algoritmide abil
• Andmepõhiste prognooside tegemiseks tehke kindlaks andmemustrid

Andmeteadus

Andmeteadus hõlmab teadmisi ja järelduste tegemist ettevõtte kontekstipõhiste andmete põhjal.

Mõned lisakohustused võivad hõlmata järgmist:

• Andmete kogumine ja tõlgendamine
• Andmekogus asjakohaste mustrite tuvastamine
• Esinevad SQL-põhised andmepäringud ja alampäringud
• Andmete päringuid kasutades RDBMS-i tööriistu, nagu SQL, Python, SAS ja paljud teised
• Prognoositava, ettekirjutava, kirjeldava ja diagnostilise analüütika tööriistade valdamine
• Visualiseerimisvahendite nagu Tableau, IBM Cognos Analytics jt oskuste omandamine

3. Oluliste oskuste komplektid

Kuna mõlemad rollid on spetsialiseerunud, nõuavad need teatud oskuste kogumit, enne kui saate kummaski valdkonnas silma paista. Kummagi elukutse maksimaalse kasu saamiseks peate oma oskusi arendama ja andma endast maksimumi.

Andmeanalüüs

Analüütika eeldab keskastme statistika teadmisi ja probleemide lahendamise oskusi.

Lisaks on kõige parem, kui saate end täiendada järgmistes valdkondades.

• MS Exceli ja SQL andmebaasid andmete viilutamiseks ja tükeldamiseks
• Ärianalüüsi tööriistad aruandluse valdamiseks
• Õppige andmekogude haldamiseks, töötlemiseks ja nendega töötamiseks tööriistu, nagu Python, R ja SAS

Vaatamata sellele, et olete IT-le orienteeritud rollile, ei nõua andmeanalüütikuks saamine teilt inseneri tausta.

Selle asemel tasub õppida statistikat, andmebaaside haldamist ja andmemodelleerimist koos ennustava analüütikaga, et omandada selle kaubanduse nippe.

Andmeteadus

Andmeteaduses peate olema matemaatikas, täiustatud statistikas, ennustavas modelleerimises, masinõppes ja programmeerimises järgmistes valdkondades:

• Big Data tööriistade asjatundlikkus Hadoopi ja Sparki valdkonnas
• SQL-i asjatundlikkus, NoSQL ja PostgreSQL andmebaasid
• Andmete visualiseerimise tööriistade ja mõne keele (nt Scala ja Python) tundmine

Üks või mitu neist tööriistadest on andmeanalüütika ja andmeteaduse rollide valdamiseks hädavajalikud. Et olla oma tegevuses parim, soovitame teil õppida neist võimalikult palju selgeks.

Andmeanalüüs

• Andmete visualiseerimine: Splunk, QlikView, Power BI ja Tableau
• ETL: Talend
• Suurandmete töötlemine: Spark, RapidMiner
• Andmeanalüüs: Microsoft Excel, R ja Python

Andmeteadus

• Rakendusandmeteadus: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Suurandmete töötlemine: Apache Hadoop, Spark
• Andmete visualiseerimine: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy ja Google Analytics
• Andmeanalüüs: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab ja SPSS
• Programmeerimine: R, Julia ja Python
• Programmeerimisteegid: TensorFlow Pythoni-põhise andmemodelleerimise jaoks

5. Karjäärivõimalused

Sõltumata sellest, millise valdkonna te valite, on idee leida hea ja hästi tasustatud töökoht. Olenevalt valitud rollist muutuvad vastavalt ka ametirollid.

Siin on mõned populaarsed karjäärivalikud, mida andmeanalüütikas ja andmeteaduses oodata.

Andmeanalüüs

• Ärianalüüsi analüütik
• Andmeanalüütik
• Kvantitatiivne analüütik
• Andmeanalüüsi konsultant
• Operatsioonide analüütik
• Turundusanalüütik
• Projektijuht
• IT-süsteemide analüütik
• Transpordilogistika spetsialist

Andmeteadus

• Andmeanalüütik
• Andmeinsenerid
• Andmebaasi administraator
• Masinõppe insener
• Andmeteadlane
• Andmearhitekt
• Statistik
• Ärianalüütik
• Andme- ja analüüsihaldur

Andmeteadus vs. Andmeanalüüs: lõplik otsus

Kokkuvõttes on andmeteadlastel arenenumad oskused. Selle tulemusena teenib keskmine andmeteadlane rohkem kui keskmine andmeanalüütik. Kuid võite alati alustada oma karjääri andmeanalüütikuna ja seejärel kalduda andmeteaduse poole.

Kui olete huvitatud andmekesksetest rollidest, on lisaks andmeanalüütikale ja andmeteadusele saadaval veel mõned valdkonnad. Alustuseks võite vaadata andmearhitektuuri ja andmetehnoloogia positsioone. Turul on saadaval palju kursusi, mis aitavad teil nendes valdkondades oma oskusi lihvida.

8 andmeinseneri ja andmearhitekti sertifikaati oma oskuste täiendamiseks

Nende andmekesksete sertifikaatidega püsige oma mängu tipus.

Loe edasi

Autori kohta