Analiza podataka vs. Znanost o podacima: 5 stvari koje treba uzeti u obzir

U svijetu velikih podataka često ćete se susresti s dvije discipline: znanost o podacima i analitika podataka. Obje zahtijevaju različite (ali preklapajuće u određenim područjima) kompetencije i skupove vještina.

Bez obzira na to, oba su područja studija vrlo unosna i nude dobre mogućnosti onima koji su zainteresirani za dodatni korak.

Ako želite donijeti neke važne odluke u karijeri, ali niste sigurni koju opciju odabrati, pročitajte o glavnim točkama diferencijacije.

1. Obrazovanje

Područja analitike podataka i znanosti o podacima se obogaćuju i specijaliziraju. To znači da ako ulazite u bilo koju od te dvije profesije, morate biti dobro pripremljeni da se uhvatite u koštac s obrazovnim izazovima koji vam se mogu pojaviti.

Analitika podataka

Za početak karijere analitičara podataka potrebna je osnovna diploma. Da biste krenuli na ovaj put karijere, morate se odlučiti za preddiplomski program koji će vam dati a radno razumijevanje SQL-a i razvoj upita za RDBMS i operacije sheme strukture podataka.

Također će vam trebati znanje o statističkom programiranju pomoću R ili Pythona. Dodatno, poznavanje strojnog učenja (ML), umjetne inteligencije (AI), razvoja prilagođenog algoritma, upravljanja podacima oko prikupljanja i pohrane informacija su dodatne prednosti.

Ukratko, potrebna vam je preddiplomska diploma iz informatike, informatike, matematike ili statistike da biste pokrenuli svoju karijeru u analitici podataka.

Znanost o podacima

Najsigurnija oklada za ambicioznog znanstvenika s podacima je tražiti diplomu i magisterij iz računalnih znanosti, informacijske tehnologije, matematike ili statistike. Ako želite promijeniti putanju svoje karijere i usvojiti karijeru znanstvenika podataka, potrebna vam je niža diploma u bilo kojem od ovih strujanja.

Osnovno znanje potrebno za uloge u znanosti o podacima trebalo bi vas pripremiti za osiguravanje, prikupljanje, organiziranje, obradu i modeliranje poslovnih podataka.

Osim toga, možete steći stručnost u vizualizaciji podataka, prikupljanju i pripremi podataka temeljenom na API-ju. Diploma iz primijenjene matematike i statistike dodatno će vam pomoći u istraživačkoj analizi podataka, omogućujući vam da slijedite i uspostavite obrasce, osmislite testne modele za izazove po mjeri i još mnogo toga više.

Na kraju, dodatni skup vještina u ML-u i AI-u je zgodan kada se uspostavljaju modeli za predviđanja temeljena na umjetnoj inteligenciji. Stoga bi vas preddiplomski studij iz znanosti o podacima, računalnih znanosti ili računalnog inženjerstva trebao pokrenuti na putu karijere znanstvenika podataka.

2. Poslovna uloga i radne odgovornosti

Kao analitičar podataka, vaše će se radne uloge i odgovornosti razlikovati kako započnete svoje putovanje u tim područjima. Ovisno o vašoj razini stručnosti, mogli biste primijetiti određene promjene koje će vam pomoći da se nosite s teškim situacijama na poslu.

Analitika podataka

U analitici podataka prvenstveno ćete analizirati, vizualizirati i rudariti poslovne podatke.

Općenito, za uloge u analizi podataka bit će potrebno da se nosite s odgovornostima kao što su:

• Čišćenje, obrada, provjera valjanosti i primjer integriteta podataka
• Izvršite istraživačku analizu podataka velikih skupova podataka
• Implementirajte ETL cjevovode i provoditi rudarenje podataka
• Provedite statističku analizu koristeći logističku regresiju, KNN, slučajnu šumu i stabla odlučivanja
• Izgradite i upravljajte knjižnicama strojnog učenja (ML) dok pišete automatizirane kodove
• Steknite svježe uvide pomoću alata i algoritama ML-a
• Identificirajte uzorke podataka kako biste napravili dobro informirana predviđanja temeljena na podacima

Znanost o podacima

Znanost o podacima uključuje poticajne uvide i izvlačenje zaključaka iz kontekstualnih podataka unutar tvrtke.

Neke dodatne odgovornosti mogu uključivati:

• Prikupljanje i tumačenje podataka
• Identificiranje relevantnih obrazaca u skupu podataka
• Izvođenje Podaci i podupiti temeljeni na SQL-u
• Upiti podatke pomoću RDBMS alata kao što su SQL, Python, SAS i mnogi drugi
• Stjecanje tečnosti u alatima za prediktivnu, preskriptivnu, deskriptivnu i dijagnostičku analitiku
• Stjecanje vještina u alatima za vizualizaciju kao što su Tableau, IBM Cognos Analytics i drugi

3. Setovi osnovnih vještina

Budući da su obje uloge specijalizirane, zahtijevaju specifične skupove vještina prije nego što možete uspjeti u bilo kojem od polja. Da biste maksimalno iskoristili bilo koju profesiju, morate unaprijediti svoje vještine i izvući maksimum iz onoga što možete.

Analitika podataka

Analitika zahtijeva napredno poznavanje srednje statistike s vještinama rješavanja problema.

Osim toga, najbolje je ako se možete usavršiti u sljedećem:

• MS Excel i SQL baze podataka za rezanje podataka
• Alati poslovne inteligencije za svladavanje izvješćivanja
• Naučite alate kao što su Python, R i SAS za upravljanje, manipuliranje i rad sa skupovima podataka

Unatoč tome što ste IT orijentirana uloga, da biste postali analitičar podataka, ne morate imati inženjersko iskustvo.

Umjesto toga, vrijedno je naučiti statistiku, upravljanje bazom podataka i modeliranje podataka, zajedno s prediktivnom analitikom, kako biste svladali trikove trgovine.

Znanost o podacima

U znanosti o podacima morate biti pametni u matematici, naprednoj statistici, prediktivnom modeliranju, strojnom učenju i programiranju u sljedećim područjima:

• Stručnost alata za velike podatke u Hadoopu i Sparku
• Stručnost u SQL-u, NoSQL i PostgreSQL baze podataka
• Poznavanje alata za vizualizaciju podataka i nekoliko jezika kao što su Scala i Python

Jedan ili više ovih alata neophodni su za ovladavanje ulogama u analizi podataka i znanosti o podacima. Kako biste bili najbolji u onome što radite, savjetujemo vam da naučite što je više moguće.

Analitika podataka

• Vizualizacija podataka: Splunk, QlikView, Power BI i Tableau
• ETL: Talend
• Obrada velikih podataka: Spark, RapidMiner
• Analitika podataka: Microsoft Excel, R i Python

Znanost o podacima

• Primijenjena znanost o podacima: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Obrada velikih podataka: Apache Hadoop, Spark
• Vizualizacija podataka: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy i Google Analytics
• Analiza podataka: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab i SPSS
• Programiranje: R, Julia i Python
• Knjižnice programiranja: TensorFlow za modeliranje podataka temeljeno na Pythonu

5. Mogućnosti za karijeru

Bez obzira na to koje područje odaberete, ideja je pronaći dobar, dobro plaćen posao. Ovisno o tome koju ulogu odaberete, u skladu s tim će se promijeniti i radne uloge.

Evo nekoliko popularnih izbora karijere kojima se možete radovati u analitici podataka i znanosti o podacima.

Analitika podataka

• Analitičar poslovne inteligencije
• Analitičar podataka
• Kvantitativni analitičar
• Savjetnik za analizu podataka
• Operativni analitičar
• Marketinški analitičar
• Voditelj projekta
• Analitičar IT sustava
• Specijalist transportne logistike

Znanost o podacima

• Analitičar podataka
• Inženjeri podataka
• Upravitelj baze podataka
• Inženjer strojnog učenja
• Data Scientist
• Arhitekt podataka
• Statističar
• Poslovni analitičar
• Upravitelj podataka i analitike

Znanost o podacima vs. Analiza podataka: Konačna presuda

Sve u svemu, znanstvenici podataka imaju napredniji skup vještina. Kao rezultat toga, prosječni znanstvenik za podatke zarađuje više od prosječnog analitičara podataka. Ali uvijek možete započeti svoju karijeru analitičara podataka, a zatim se kasnije osloniti na znanost o podacima.

Osim analize podataka i znanosti o podacima, dostupno je nekoliko drugih domena ako vas zanimaju uloge usmjerene na podatke. Za početak, možete pogledati podatkovnu arhitekturu i pozicije za podatkovni inženjering. Na tržištu postoji mnogo tečajeva koji vam mogu pomoći da usavršite svoje vještine u ovim područjima.

8 certifikata Data Engineer i Data Architect za nadogradnju svojih vještina

Ostanite na vrhu svoje igre s ovim certifikatima usmjerenim na podatke.

Pročitajte dalje

O autoru