Dataanalyse vs. Datavidenskab: 5 ting at overveje

I big data-verdenen vil du ofte støde på to discipliner: datavidenskab og dataanalyse. De kræver begge forskellige (men overlappende på visse områder) kompetencer og færdighedssæt.

Ikke desto mindre er begge studieretninger yderst lukrative og giver gode muligheder for dem, der er interesserede i at gå den ekstra mil.

Hvis du ønsker at træffe nogle vigtige karrierebeslutninger, men du er usikker på, hvilken mulighed du skal vælge, så læs videre om de vigtigste punkter i differentiering.

1. Uddannelsesmæssig baggrund

Områderne for dataanalyse og datavidenskab er berigende og specialiserede. Det betyder, at hvis du går ind i et af de to erhverv, skal du være godt forberedt til at tackle de uddannelsesmæssige udfordringer, der måtte komme på din vej.

Dataanalyse

En grundlæggende bachelorgrad er påkrævet for at starte en karriere som dataanalytiker. For at påbegynde denne karrierevej, skal du vælge et bachelorprogram, der vil give dig en arbejdsforståelse for SQL og forespørgselsudvikling til RDBMS- og datastrukturskemaoperationer.

Du skal også have kendskab til statistisk programmering ved hjælp af R eller Python. Derudover er kendskab til machine learning (ML), kunstig intelligens (AI), tilpasset algoritmeudvikling, datastyring omkring informationsindsamling og -lagring ekstra fordele.

Kort sagt, du har brug for en bachelorgrad i IT, datalogi, matematik eller statistik for at kickstarte din karriere inden for dataanalyse.

Datavidenskab

En håbefuld dataforskers sikreste indsats er at søge en bachelor- og kandidatgrad i datalogi, informationsteknologi, matematik eller statistik. Hvis du ønsker at ændre din karrierebane og tage en karriere som dataforsker, skal du have en mindre grad i en af ​​disse strømme.

Den kerneviden, der kræves til datavidenskabsroller, bør forberede dig til at klargøre, indsamle, organisere, behandle og modellere forretningsdata.

Derudover kan du få ekspertise i datavisualisering, API-baseret dataindsamling og forberedelse. En grad i anvendt matematik og statistik vil yderligere hjælpe dig med undersøgende dataanalyse, giver dig mulighed for at følge og etablere mønstre, udtænke testmodeller til skræddersyede udfordringer og meget mere.

Endelig er et ekstra færdighedssæt i ML og AI praktisk, når der skal etableres modeller for AI-baserede forudsigelser. Derfor bør en bachelorgrad i datavidenskab, datalogi eller computerteknik sætte dig i gang med en dataforskers karrierevej.

2. Jobroller og arbejdsansvar

Som dataanalytiker vil dine jobroller og ansvar variere, efterhånden som du starter din rejse inden for disse områder. Afhængigt af dit ekspertiseniveau vil du muligvis bemærke visse ændringer, som vil hjælpe dig med at tackle vanskelige situationer i din jobrolle.

Dataanalyse

I dataanalyse kommer du primært til at analysere, visualisere og udvinde virksomhedsspecifikke data.

I det hele taget vil dataanalyseroller kræve, at du håndterer ansvar som:

• Rensning, behandling, validering og eksemplificering af integriteten af ​​data
• Udfør undersøgende dataanalyse af store datasæt
• Implementer ETL pipelines og udføre data mining
• Udfør statistisk analyse ved hjælp af logistisk regression, KNN, Random Forest og Decision Trees
• Byg og administrer maskinlæringsbiblioteker (ML) mens du skriver automatiseringskoder
• Få frisk indsigt med ML-værktøjer og algoritmer
• Identificer datamønstre for at lave velinformerede databaserede forudsigelser

Datavidenskab

Datavidenskab inkluderer at skabe indsigt og drage slutninger fra kontekstuelle data inden for virksomheden.

Nogle yderligere ansvarsområder kan omfatte:

• Indsamling og fortolkning af data
• Identifikation af relevante mønstre i et datasæt
• Optræder SQL-baserede dataforespørgsler og underforespørgsler
• Forespørgsel til data ved hjælp af RDBMS-værktøjer som SQL, Python, SAS og mange andre
• Får flydende værktøjer til forudsigende, præskriptive, beskrivende og diagnostiske analyser
• Tilegnelse af færdigheder i visualiseringsværktøjer såsom Tableau, IBM Cognos Analytics og andre

3. Essentielle færdighedssæt

Da begge roller er specialiserede, kræver de specifikke færdighedssæt, før du kan udmærke dig inden for et af felterne. For at få mest muligt ud af begge fag, skal du fremme dine færdigheder og få mest muligt ud af det, du kan.

Dataanalyse

Analytics kræver avanceret viden om mellemstatistik med problemløsningsevner.

Derudover er det bedst, hvis du kan opkvalificere dig selv i følgende:

• MS Excel og SQL databaser til at opdele data
• Business intelligence-værktøjer til at mestre rapportering
• Lær værktøjer som Python, R og SAS til at administrere, manipulere og arbejde med datasæt

På trods af at du er en IT-orienteret rolle, kræver det ikke, at du har en ingeniørbaggrund for at blive dataanalytiker.

I stedet er det umagen værd at lære statistik, databasestyring og datamodellering sammen med forudsigelige analyser for at mestre branchens tricks.

Datavidenskab

I datavidenskab skal du være kyndig inden for matematik, avanceret statistik, forudsigelig modellering, Machine Learning og programmering inden for følgende områder:

• Big Data værktøjer ekspertise i Hadoop og Spark
• Ekspertise i SQL, NoSQL og PostgreSQL databaser
• Kendskab til datavisualiseringsværktøjer og nogle få sprog som Scala og Python

Et eller flere af disse værktøjer er afgørende for at mestre dataanalyse og datavidenskabsroller. For at blive den bedste til det, du laver, råder vi dig til at lære så mange af disse som muligt.

Dataanalyse

• Datavisualisering: Splunk, QlikView, Power BI og Tableau
• ETL: Talent
• Big Data Processing: Spark, RapidMiner
• Dataanalyse: Microsoft Excel, R og Python

Datavidenskab

• Anvendt datavidenskab: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Datavisualisering: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy og Google Analytics
• Dataanalyse: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab og SPSS
• Programmering: R, Julia og Python
• Programmeringsbiblioteker: TensorFlow til Python-baseret datamodellering

5. Karrieremuligheder

Uanset hvilket felt du vælger, er tanken at få et godt og velbetalt job. Afhængigt af hvilken rolle du vælger, vil jobrollerne også ændre sig tilsvarende.

Her er nogle populære karrierevalg at se frem til inden for dataanalyse og datavidenskab.

Dataanalyse

• Business Intelligence Analytiker
• Dataanalytiker
• Kvantitativ analytiker
• Dataanalyse konsulent
• Operationsanalytiker
• Marketinganalytiker
• Projektleder
• IT-systemanalytiker
• Transportlogistik specialist

Datavidenskab

• Dataanalytiker
• Dataingeniører
• Database Administrator
• Maskinlæringsingeniør
• Data Scientist
• Data arkitekt
• Statistiker
• Business analytiker
• Data- og analyseansvarlig

Datavidenskab vs. Dataanalyse: Den endelige dom

Alt i alt har dataforskere et mere avanceret færdighedssæt. Som et resultat tjener den gennemsnitlige dataforsker mere end den gennemsnitlige dataanalytiker. Men du kan altid starte din karriere som dataanalytiker og derefter læne dig mod datavidenskab senere hen.

Udover dataanalyse og datavidenskab er et par andre domæner tilgængelige, hvis du er interesseret i datacentrerede roller. For det første kan du se på dataarkitektur og dataingeniørstillinger. Der er masser af kurser tilgængelige på markedet, som kan hjælpe dig med at finpudse dine færdigheder på disse områder.

8 dataingeniør- og dataarkitektcertificeringer for at opgradere dine færdigheder

Hold dig på toppen af ​​dit spil med disse datafokuserede certifikater.

Læs Næste

Om forfatteren