Die Frage Data Science vs. Data Analytics und was zwischen den beiden Datenfeldern zu wählen ist, ist eine so häufige Frage.
Daten sind die neue Währung, heißt es. In einer datengesteuerten Welt wie der heutigen verlassen sich die meisten Organisationen, wenn nicht alle, in hohem Maße auf Daten, um fundierte Entscheidungen über wichtige Angelegenheiten zu treffen, die sich auf ihren Betrieb auswirken.
Der gesamte Prozess des Sammelns, Verarbeitens und Analysierens von Informationen zur Erzeugung wertvoller verarbeiteter Daten schafft unterschiedliche Beschäftigungsmöglichkeiten für Personen mit entsprechenden Fähigkeiten zur Datenmanipulation. In diesem Fall, Daten Wissenschaft und Data Analytics sind die beiden Hauptberufe, die sich mit der Verarbeitung und Analyse von Daten befassen.
Was genau beinhalten eine Data Science-Karriere und eine Data Analytics-Karriere? Meinen sie dasselbe? Wie unterschiedlich sind sie? Welche Vorkenntnisse braucht man, um einen dieser Berufe beruflich auszuüben?
Durch die Beantwortung dieser Fragen hilft Ihnen dieser Artikel bei der Entscheidung, welchen Weg Sie in einer Karriere zwischen Data Analytics und Data Science einschlagen möchten. Ich weiß, dass du genauso aufgeregt bist wie ich!
Lassen Sie uns einen Blick auf die wichtigsten Komponenten werfen, die Sie in Betracht ziehen, bevor Sie sich für einen Weg zwischen den beiden entscheiden.
Diese Komponenten umfassen:
- Stellenbeschreibung Data Science vs. Stellenbeschreibung Data Analytics.
- Individuelle Verantwortlichkeiten in Data Analytics und Data Science.
- Erforderliche Fähigkeiten in Data Science im Vergleich zu erforderlichen Fähigkeiten in Data Analytics.
- Bildungshintergrund.
- Ihr Interesse entspricht diesen Feldern.
Job description
Daten Wissenschaft
Data-Science-Profis rufen Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Branche ab. Anschließend integrieren sie Informatik, prädiktive Analytik, Statistik und maschinelles Lernen, um diese riesigen Datensätze zu analysieren. Dies hilft ihnen, die Geschäftsentwicklung und ihre funktionale Struktur zu verstehen und Lösungen für ihre Anforderungen zu finden.
Datenwissenschaftler decken Fragen auf, die Sie nicht erkennen; sie verlangen in erster Linie Antworten. Dies zielt darauf ab, eine potenzielle Studienplattform oder, noch besser, Innovation zu identifizieren!
Datenanalyse
In diesem Bereich werden vorhandene Informationen verarbeitet und statistisch analysiert, um verwertbare Daten ans Licht zu bringen. Datenanalysten entwickeln Techniken zum Sammeln, Verarbeiten und Organisieren von Daten, um die betreffenden Probleme zu verstehen.
Die Experten verwenden Datenanalysetools wie; Python, R., Microsoft Excelund Tableau, um ihre Ziele zu erreichen. Darüber hinaus prüfen sie die Daten auf Genauigkeit und Qualität. Sie analysieren diese Daten weiter, bevor sie Modelle entwickeln, um die Daten zu melden und sie der Zielgruppe zu präsentieren. Die Präsentationsmethode mit Modellen ermöglicht es dem Publikum, die präsentierten Daten schnell zu verstehen und Entscheidungen leicht zu treffen.
Defined responsibilities
Die Aufgaben eines Data Scientists
Ein Data Scientist bereinigt, verarbeitet und manipuliert die abgerufenen Rohdaten. Sie verwenden mehrere Datenanalytics-Tools, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Data-Science-Experten entwerfen Datenmodellierungsprozesse, die Algorithmen und Vorhersagemodelle entwickeln, um benutzerdefinierte Analysen durchzuführen.
Darüber hinaus umfasst Data Science das Mining von Daten und das Sammeln großer Mengen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Datensätze aus zahlreichen relevanten Quellen. Als Data Scientist sind Sie für die Entwicklung und Bewertung fortschrittlicher statistischer Modelle zur Interpretation dieser Daten verantwortlich. Darüber hinaus bauen vorhersagbare Modelle und Maschinelles lernen Algorithmen, die mit großen Datenmengen arbeiten, gehören ebenfalls zu den Aufgaben eines Data Scientists.
Die verarbeiteten Daten müssen analysiert und anschließend in Dashboards und Berichten mit Diagrammen und Grafiken grafisch dargestellt werden. Die visuelle Darstellung hilft relevanten Stakeholdern, Datentrends und -muster schnell zu verstehen, bevor sie Entscheidungen treffen. Dieser Vorgang wird als Datenvisualisierung bezeichnet. Datenwissenschaftler arbeiten bei Bedarf häufig mit Dateningenieuren und Datenanalysten zusammen, um eine Analyse der Datenergebnisse zu formulieren.
Die Aufgaben eines Datenanalysten
Die Aufgaben im Bereich Data Analytics unterscheiden sich nicht wesentlich von denen in Data Science.
Sie verwenden relevante Daten, um Berichte zu erstellen, die genaue Muster und Trends darstellen. Ein Datenanalyst muss die Rolle und Anforderungen des Unternehmens verstehen, damit er den gesamten Datenanalyseprozess optimieren kann. Sie verwenden auch automatisierte Tools, um diese Anforderungen aus primären und sekundären Datenquellen abzurufen.
Nachdem sie die Daten gesammelt haben, verarbeiten sie sie, indem sie beschädigte Daten entfernen, Codefehler und alle damit verbundenen Probleme debuggen.
Datenanalysten analysieren auch Daten, um ihre Qualität und Bedeutung zu beurteilen.
Darüber hinaus entwickeln und pflegen sie Datenbanken, um Daten in lesbaren Formaten neu zu organisieren.
Die Datenanalysten verwenden statistische Tools zur Diagnose und treffen Vorhersagen, indem sie Muster und Trends in komplexen Datensätzen identifizieren, analysieren und interpretieren.
Diese Fachleute weisen kritischen Geschäftsfunktionen einen numerischen Wert zu, um die Geschäftsleistung im Laufe der Zeit zu bewerten und zu vergleichen.
Wie Data Scientists arbeiten sie auch mit Programmierern, Ingenieuren und Führungskräften zusammen, um weiterhin Möglichkeiten zur Prozessverbesserung zu identifizieren.
Schauen wir uns nun die entscheidenden Fähigkeiten an, die beide Bereiche erfordern.
Skills required
Daten Wissenschaft
Dieser Bereich erfordert gute Kenntnisse in Mathematik, fortgeschrittener Statistik, prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und natürlich Programmierkenntnissen, einschließlich:
- SQL- und NoSQL-Datenbanken, einschließlich MongoDB und Cassandra.
- Vertrautheit mit der Arbeit mit Datenvisualisierungstools wie z Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js und QlikeView, unter anderem.
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python, und Scala.
- Sie sollten sich in der Anwendung auskennen Hadoop und Spark, Big-Data-Tools.
Datenanalyse
Ebenso wichtig ist, dass ein Datenanalyst sich mit Statistiken, Datenbanken, Modellierung usw. auskennen muss prädiktive Analyse Gut. Außerdem wäre es hilfreich, wenn du ein Problemlöser wärst und über folgende Fähigkeiten verfügst:
- Excel und Entwurf und Entwicklung von SQL-Datenbanken zur Bearbeitung der Daten.
- Die Business Intelligence (BI)-Tools wie Power BI, die die Daten melden.
- Programmiersprachen wie Python und R für Statistiken.
- Beherrschung der Mathematik zum Sammeln, Messen, Organisieren und Analysieren von Daten.
- Erfahrung in der Verwendung von Berichtspaketen wie Programmierung, einschließlich JavaScript, XML oder ETL-Frameworks.
Education Background
Über das technische Fachwissen hinaus ist ein Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich der statistischen und analytischen Fähigkeiten oder der Informatik für einen Datenanalysten hilfreich. Alternativ absolvieren Sie einen Data-Science-Zertifizierungskurs oder ein passendes Bootcamp. Die Arbeit an persönlichen Projekten ist ein zusätzlicher Vorteil, der Ihnen dabei helfen wird, für eine Stelle ausreichend kompetent zu werden.
Auf der anderen Seite setzt ein Data Scientist voraus, dass Sie einen höheren Abschluss oder Master in Mathematik oder Informatik haben.
Interests
Arbeiten Sie gerne an mathematischem Rechnen oder Systemdenken? Lieben Sie es im Allgemeinen, Systeme zu erstellen, die Daten verbrauchen? Data Science passt am besten zu dir. Dies liegt daran, dass Data Scientists hauptsächlich Systeme für die Datenanalyse bauen und Fähigkeiten des maschinellen Lernens verwenden, um prädiktive Analysemodelle zu erstellen. Darüber hinaus entwerfen sie auch das Datenerfassungssystem des Unternehmens und verwenden eine Computerperspektive, um Prozesse zu definieren.
Wenn Sie ansonsten gerne auf das Erreichen von Zielen hinarbeiten, indem Sie Daten ausgiebig untersuchen und Muster oder Trends aus diesen Daten ermitteln, ist Data Analytics die perfekte Wahl für Sie.
Professional rank 🕵️♂️
Im Vergleich zu Data Analytics hat Data Science einen höheren professionellen Rang. In ähnlicher Weise verdienen Data Scientists gehaltsmäßig relativ mehr als Datenanalysten. In den USA betragen ihre Durchschnittsgehälter 110,000 USD bzw. 65 USD. Lukratives Feld, oder?😊
Allerdings gibt es für Datenanalysten mehr offene Stellen als für Datenwissenschaftler.
Also, was wäre es für dich? 🤔
Nachdem Sie die Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics durchgegangen sind, sind Sie jetzt besser in der Lage, sich zwischen den beiden zu entscheiden.
Wahrscheinlich möchten Sie Ihre wichtigsten Karriereziele, Interessen und vor allem Ihre Fähigkeiten überdenken.
Welchen Weg Sie auch wählen, beide Felder sind von Vorteil. Außerdem machen Sie im Umgang mit Daten trotz Ihrer Berufswahl nie einen Fehler.
Sie können mehr darüber erfahren Kurse zur Datenanalyse verfügbar, wenn Sie sich für diesen Weg entscheiden. Alternativ möchten Sie vielleicht die wissen Data-Science-Tools Sie verwenden werden, falls Sie sich für den Data Science-Weg entscheiden.
Viel Glück!
