Analiza podatkov vs. Podatkovna znanost: 5 stvari, ki jih je treba upoštevati

V svetu velikih podatkov se boste pogosto srečali z dvema disciplinama: znanostjo o podatkih in analitiko podatkov. Oba zahtevata različne (vendar se na določenih področjih prekrivajo) kompetence in nabore veščin.

Kljub temu sta obe smeri študija zelo donosni in ponujata dobre priložnosti tistim, ki se zanimajo za še več.

Če želite sprejeti nekaj pomembnih kariernih odločitev, vendar niste prepričani, katero možnost izbrati, preberite o glavnih točkah razlikovanja.

1. Izobrazbeno ozadje

Področja podatkovne analitike in podatkovne znanosti se bogatijo in specializirajo. To pomeni, da se morate, če vstopate v katerega od teh dveh poklicev, dobro pripraviti na spopadanje z izobraževalnimi izzivi, ki se vam lahko pojavijo.

Analitika podatkov

Za začetek kariere analitika podatkov je potrebna osnovna diploma. Če želite stopiti na to poklicno pot, se morate odločiti za dodiplomski program, ki vam bo dal a delovno razumevanje SQL in razvoj poizvedb za operacije RDBMS in sheme podatkovne strukture.

Potrebovali boste tudi znanje o statističnem programiranju z uporabo R ali Python. Poleg tega so dodatne prednosti poznavanje strojnega učenja (ML), umetne inteligence (AI), razvoja algoritmov po meri, upravljanja podatkov o zbiranju in shranjevanju informacij.

Skratka, potrebujete dodiplomsko diplomo iz IT, računalništva, matematike ali statistike, da začnete svojo kariero v analitiki podatkov.

Podatkovna znanost

Najvarnejša stava ambicioznega podatkovnega znanstvenika je, da poišče diplomo in magisterij iz računalništva, informacijske tehnologije, matematike ali statistike. Če želite spremeniti svojo karierno pot in sprejeti kariero podatkovnega znanstvenika, potrebujete manjšo diplomo iz katerega koli od teh tokov.

Osnovno znanje, potrebno za vloge podatkovne znanosti, vas mora pripraviti na zagotavljanje, zbiranje, organiziranje, obdelavo in modeliranje poslovnih podatkov.

Poleg tega lahko pridobite strokovno znanje o vizualizaciji podatkov, zbiranju in pripravi podatkov, ki temelji na API-ju. Diploma iz uporabne matematike in statistike vam bo dodatno pomagala pri raziskovalni analizi podatkov, ki vam omogoča sledenje in vzpostavljanje vzorcev, oblikovanje testnih modelov za izzive po meri in še veliko več več.

Nazadnje je pri vzpostavljanju modelov za napovedi, ki temeljijo na umetni inteligenci, priročen dodaten nabor veščin na področju ML in AI. Tako bi vas moral dodiplomski študij podatkovne znanosti, računalništva ali računalniškega inženiringa usmeriti na poklicno pot podatkovnega znanstvenika.

2. Delovne vloge in delovne odgovornosti

Kot analitik podatkov se bodo vaše delovne vloge in odgovornosti razlikovale, ko boste začeli svojo pot na teh področjih. Glede na vašo raven strokovnega znanja boste morda opazili določene spremembe, ki vam bodo pomagale pri soočanju s težkimi situacijami v vaši delovni vlogi.

Analitika podatkov

Pri analitiki podatkov boste predvsem analizirali, vizualizirali in rudarili podatke, specifične za podjetje.

Na splošno boste morali vloge za analizo podatkov opraviti odgovornosti, kot so:

• Čiščenje, obdelava, potrjevanje in ponazoritev integritete podatkov
• Izvedite raziskovalno analizo velikih podatkovnih nizov
• Izvedite ETL cevovode in vodenje podatkovnega rudarjenja
• Izvedite statistično analizo z uporabo logistične regresije, KNN, naključnega gozda in drevesa odločanja
• Gradite in upravljajte knjižnice strojnega učenja (ML) med pisanjem kod za avtomatizacijo
• Pridobite sveže vpoglede z orodji in algoritmi ML
• Določite vzorce podatkov, da naredite dobro obveščene napovedi, podprte s podatki

Podatkovna znanost

Znanost o podatkih vključuje spodbudne vpoglede in sklepanje iz kontekstualnih podatkov v podjetju.

Nekatere dodatne odgovornosti lahko vključujejo:

• Zbiranje in interpretacija podatkov
• Prepoznavanje ustreznih vzorcev v naboru podatkov
• Nastopa Podatkovne poizvedbe in podpoizvedbe, ki temeljijo na SQL
• Poizvedovanje po podatkih z orodji RDBMS, kot so SQL, Python, SAS in mnoga druga
• Pridobivanje tekočega znanja o orodjih za napovedno, predpisovalno, deskriptivno in diagnostično analitiko
• Pridobivanje veščin v orodjih za vizualizacijo, kot so Tableau, IBM Cognos Analytics in drugi

3. Nabori osnovnih veščin

Ker sta obe vlogi specializirani, zahtevata posebne nabore spretnosti, preden se lahko izkažete na katerem koli od področij. Če želite kar najbolje izkoristiti kateri koli poklic, morate izboljšati svoje nabore spretnosti in kar najbolje izkoristiti, kar lahko.

Analitika podatkov

Za analitiko je potrebno napredno poznavanje vmesne statistike z veščinami reševanja problemov.

Poleg tega je najbolje, če se lahko izpopolnite v naslednjem:

• Baze podatkov MS Excel in SQL za rezanje in kocke podatkov
• Orodja poslovne inteligence za obvladovanje poročanja
• Naučite se orodij, kot so Python, R in SAS za upravljanje, manipulacijo in delo z nabori podatkov

Kljub temu, da ste vloga, ki je usmerjena v IT, da postanete analitik podatkov, ne potrebujete, da ste iz inženirskega ozadja.

Namesto tega se je vredno naučiti statistike, upravljanja baz podatkov in modeliranja podatkov, skupaj s napovedno analitiko, da bi obvladali trike trgovine.

Podatkovna znanost

V znanosti o podatkih morate biti podkovani v matematiki, napredni statistiki, napovednem modeliranju, strojnem učenju in programiranju na naslednjih področjih:

• Strokovno znanje o orodjih za velike podatke v Hadoop in Spark
• Strokovno znanje v SQL, NoSQL in PostgreSQL podatkovnih baz
• Poznavanje orodij za vizualizacijo podatkov in nekaj jezikov, kot sta Scala in Python

Eno ali več teh orodij je bistvenih za obvladovanje vlog v analitiki podatkov in znanosti o podatkih. Če želite biti najboljši v tem, kar počnete, vam svetujemo, da se jih naučite čim več.

Analitika podatkov

• Vizualizacija podatkov: Splunk, QlikView, Power BI in Tableau
• ETL: Talend
• Obdelava velikih podatkov: Spark, RapidMiner
• Analitika podatkov: Microsoft Excel, R in Python

Podatkovna znanost

• Uporabna znanost o podatkih: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Obdelava velikih podatkov: Apache Hadoop, Spark
• Vizualizacija podatkov: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy in Google Analytics
• Analiza podatkov: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab in SPSS
• Programiranje: R, Julia in Python
• Knjižnice programiranja: TensorFlow za modeliranje podatkov, ki temelji na Pythonu

5. Karierne priložnosti

Ne glede na to, katero področje izberete, je ideja dobiti dobro, dobro plačano službo. Glede na to, katero vlogo izberete, se bodo ustrezno spremenile tudi delovne vloge.

Tukaj je nekaj priljubljenih poklicnih izbir, ki se jih lahko veselite v analitiki podatkov in znanosti o podatkih.

Analitika podatkov

• Analitik poslovne inteligence
• Podatkovni analitik
• Kvantitativni analitik
• Svetovalec za analizo podatkov
• Operativni analitik
• Marketinški analitik
• Vodja projekta
• IT sistemski analitik
• Specialist za transportno logistiko

Podatkovna znanost

• Podatkovni analitik
• Podatkovni inženirji
• Skrbnik baze podatkov
• Inženir strojnega učenja
• Podatkovni znanstvenik
• Podatkovni arhitekt
• Statistik
• Poslovni analitik
• Upravitelj podatkov in analitike

Podatkovna znanost vs. Analiza podatkov: končna sodba

Skratka, podatkovni znanstveniki imajo naprednejši nabor veščin. Posledično povprečen podatkovni znanstvenik zasluži več kot povprečni analitik podatkov. Vedno pa lahko začnete svojo kariero kot analitik podatkov in se pozneje nagnete k podatkovni znanosti.

Poleg analitike podatkov in znanosti o podatkih je na voljo še nekaj drugih področij, če vas zanimajo vloge, osredotočene na podatke. Za začetek si lahko ogledate podatkovno arhitekturo in položaje podatkovnega inženiringa. Na trgu je na voljo veliko tečajev, ki vam lahko pomagajo izpopolniti svoje veščine na teh področjih.

8 certifikatov podatkovnega inženirja in podatkovnega arhitekta za nadgradnjo vaših veščin

Ostanite na vrhu svoje igre s temi potrdili, osredotočenimi na podatke.

Preberite Naprej

O avtorju