В мире больших данных вы часто будете сталкиваться с двумя дисциплинами: наукой о данных и аналитикой данных. Они оба требуют разных (но пересекающихся в определенных областях) компетенций и наборов навыков.
Тем не менее, обе области обучения очень прибыльны и предлагают хорошие возможности для тех, кто хочет пройти лишнюю милю.
Если вы хотите принять важные карьерные решения, но не знаете, какой вариант выбрать, читайте дальше о главных моментах дифференциации.
1. Образование
Области аналитики данных и науки о данных обогащаются и специализируются. Это означает, что если вы выбираете любую из двух профессий, вы должны быть хорошо подготовлены к решению образовательных проблем, которые могут возникнуть на вашем пути.
Аналитика данных
Чтобы начать карьеру аналитика данных, требуется базовая степень бакалавра. Чтобы начать эту карьеру, вам нужно выбрать программу бакалавриата, которая даст вам рабочее понимание SQL и разработка запросов для СУБД и операций со схемой структуры данных.
Вам также понадобятся знания статистического программирования с использованием R или Python. Кроме того, дополнительными преимуществами являются знания в области машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI), разработки пользовательских алгоритмов, управления данными при сборе и хранении информации.
Короче говоря, вам нужна степень бакалавра в области информационных технологий, информатики, математики или статистики, чтобы начать свою карьеру в области анализа данных.
Наука о данных
Самый безопасный выбор для начинающего специалиста по данным — получить степень бакалавра и магистра в области компьютерных наук, информационных технологий, математики или статистики. Если вы хотите изменить траекторию своей карьеры и начать карьеру специалиста по обработке и анализу данных, вам потребуется незначительная степень в любом из этих направлений.
Основные знания, необходимые для работы в области науки о данных, должны подготовить вас к предоставлению, сбору, организации, обработке и моделированию бизнес-данных.
Кроме того, вы можете получить опыт в визуализации данных, сборе и подготовке данных на основе API. Степень в области прикладной математики и статистики также поможет вам в исследовательском анализе данных, позволяя вам следовать и устанавливать шаблоны, разрабатывать тестовые модели для индивидуальных задач и многое другое. более.
Наконец, дополнительный набор навыков в области машинного обучения и искусственного интеллекта пригодится при создании моделей для прогнозов на основе искусственного интеллекта. Таким образом, степень бакалавра в области науки о данных, информатики или вычислительной техники должна поставить вас на путь карьеры специалиста по данным.
2. Рабочие роли и рабочие обязанности
Как аналитик данных, ваши рабочие роли и обязанности будут меняться по мере того, как вы начинаете свой путь в этих областях. В зависимости от вашего уровня знаний вы можете заметить определенные изменения, которые помогут вам справляться с трудными ситуациями на вашей работе.
Аналитика данных
В аналитике данных вы в первую очередь будете анализировать, визуализировать и анализировать данные, специфичные для бизнеса.
В целом, роли аналитика данных потребуют от вас выполнения таких обязанностей, как:
- Очистка, обработка, проверка и подтверждение целостности данных
- Выполнение исследовательского анализа больших наборов данных
- Внедрение конвейеров ETL и провести интеллектуальный анализ данных
- Проведение статистического анализа с использованием логистической регрессии, KNN, случайного леса и деревьев решений.
- Создавайте библиотеки машинного обучения (ML) и управляйте ими при написании кода автоматизации
- Получите свежие идеи с помощью инструментов и алгоритмов машинного обучения
- Определите шаблоны данных, чтобы делать обоснованные прогнозы, основанные на данных.
Наука о данных
Наука о данных включает в себя получение информации и выводов из контекстных данных в рамках бизнеса.
Некоторые дополнительные обязанности могут включать:
- Сбор и интерпретация данных
- Выявление соответствующих шаблонов в наборе данных
- Выполнение Запросы данных и подзапросы на основе SQL
- Запрос данных с использованием инструментов СУБД, таких как SQL, Python, SAS и многих других.
- Владение инструментами предиктивной, предписывающей, описательной и диагностической аналитики.
- Приобретение навыков работы с инструментами визуализации, такими как Tableau, IBM Cognos Analytics и другими.
3. Основные наборы навыков
Поскольку обе роли являются специализированными, они требуют определенного набора навыков, прежде чем вы сможете преуспеть в любой из областей. Чтобы максимально использовать любую профессию, вам нужно развивать свои навыки и максимально использовать то, что вы можете.
Аналитика данных
Аналитика требует глубоких знаний промежуточной статистики с навыками решения проблем.
Кроме того, будет лучше, если вы сможете повысить свою квалификацию в следующем:
- Базы данных MS Excel и SQL для нарезки и нарезки данных
- Инструменты бизнес-аналитики для создания отчетов
- Изучите такие инструменты, как Python, R и SAS, для управления, обработки и работы с наборами данных.
Несмотря на то, что это роль, ориентированная на ИТ, для того, чтобы стать аналитиком данных, вам не нужно иметь инженерное образование.
Вместо этого стоит изучить статистику, управление базами данных и моделирование данных, а также прогнозную аналитику, чтобы освоить приемы торговли.
Наука о данных
В науке о данных вам необходимо разбираться в математике, расширенной статистике, прогнозном моделировании, машинном обучении и программировании в следующих областях:
- Опыт инструментов больших данных в Hadoop и Spark
- Знание SQL, NoSQL и PostgreSQL базы данных
- Знание инструментов визуализации данных и нескольких языков, таких как Scala и Python
Один или несколько из этих инструментов необходимы для освоения ролей в области анализа данных и науки о данных. Чтобы быть лучшим в том, что вы делаете, мы советуем вам изучить как можно больше из них.
Аналитика данных
- Визуализация данных: Splunk, QlikView, Power BI и Tableau
- ЭТЛ: Таленд
- Обработка больших данных: Spark, RapidMiner
- Аналитика данных: Microsoft Excel, R и Python
Наука о данных
- Прикладная наука о данных: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Апач Кафка
- Обработка больших данных: Apache Hadoop, Spark
- Визуализация данных: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy и Google Analytics.
- Аналитика данных: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab и SPSS.
- Программирование: R, Джулия и Python
- Библиотеки для программирования: TensorFlow для моделирования данных на основе Python
5. Карьерные возможности
Независимо от того, какую область вы выберете, идея состоит в том, чтобы найти хорошую, хорошо оплачиваемую работу. В зависимости от того, какую роль вы выберете, рабочие роли также будут меняться соответствующим образом.
Вот несколько популярных вариантов карьеры в области аналитики данных и науки о данных.
Аналитика данных
- Аналитик бизнес-аналитики
- Аналитик данных
- Количественный аналитик
- Консультант по аналитике данных
- Операционный аналитик
- Маркетинговый аналитик
- Руководитель проекта
- Аналитик ИТ-систем
- Специалист по транспортной логистике
Наука о данных
- Аналитик данных
- Инженеры данных
- Администратор базы данных
- Инженер по машинному обучению
- Специалист по данным
- Архитектор данных
- Статистик
- Бизнес-аналитик
- Менеджер по данным и аналитике
Наука о данных против. Аналитика данных: окончательный вердикт
В целом, специалисты по данным обладают более продвинутым набором навыков. В результате средний специалист по данным зарабатывает больше, чем средний аналитик данных. Но вы всегда можете начать свою карьеру в качестве аналитика данных, а затем перейти к науке о данных.
Помимо аналитики данных и науки о данных, доступны несколько других областей, если вы заинтересованы в ролях, ориентированных на данные. Для начала вы можете посмотреть на позиции архитектуры данных и инженерии данных. На рынке доступно множество курсов, которые могут помочь вам отточить свои навыки в этих областях.
Оставайтесь на вершине своей игры с этими сертификатами, ориентированными на данные.
Читать дальше
- Программирование
- Работа и карьера
- Анализ данных
- Большое количество данных
- Использование данных
Гаурав Сиял имеет двухлетний опыт написания текстов для ряда компаний, занимающихся цифровым маркетингом, и документов по жизненному циклу программного обеспечения.
Подписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!
Нажмите здесь, чтобы подписаться