Différence entre Data Science et Data Analytics
La science des données est l'étude de l'origine des informations, de ce qu'elles représentent et de la manière dont elles peuvent être transformées en une ressource précieuse. La science des données consiste à découvrir les données des résultats grâce à un processus, des outils et des techniques différents permettant d'identifier les modèles à partir des données brutes. Ces données brutes sont essentiellement des Big Data sous forme de données structurées, semi-structurées et non structurées. L'analyse de données, ou analyse de données, est similaire à la science des données, mais de manière plus concentrée. Le but de l'analyse de données est de générer des informations à partir des données en reliant les modèles et les tendances aux objectifs organisationnels. Data Analytics utilise des expressions de requête de base comme SQL pour découper et découper les données.
Science des données
«La science des données, c'est lorsque vous traitez avec le Big Data, de grandes quantités de données».
- La science des données exploite de grandes quantités de données structurées et non structurées pour identifier les modèles.
- La science des données comprend une combinaison de programmation, de compétences statistiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique.
- La science des données est l'art et la science d'extraire des informations exploitables à partir de données brutes. Nous pouvons définir la science des données comme un mélange multidisciplinaire d'inférence de données, de développement d'algorithmes et de technologie afin de résoudre des problèmes analytiquement complexes.
- L'exploitation de grandes quantités de données structurées et non structurées pour identifier les modèles peut aider une organisation à maîtriser ses coûts, à accroître son efficacité, à reconnaître de nouvelles opportunités de marché et à accroître son avantage concurrentiel.
- Le travail de Data Scientist dépend d'une exigence, des besoins de l'entreprise, des exigences du marché et de l'exploration de plus d'activités à partir des données noires.
Analyse des données
- L'analyse de données traite moins de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de la modélisation prédictive, et plus de la visualisation des données historiques en contexte.
- Les analystes de données ne sont généralement pas responsables de la création de modèles statistiques ou du déploiement d'outils d'apprentissage automatique.
- La comparaison des actifs de données avec les hypothèses organisationnelles est un cas d'utilisation courant de l'analyse de données, et la pratique a tendance à se concentrer sur les affaires et la stratégie.
- Les analystes de données sont moins susceptibles d'être familiarisés avec les paramètres de Big Data.
- Les analystes de données démêlent les données localisées ou de plus petite taille.
Les analystes de données ont moins de liberté dans la portée et la pratique et pratiquent une approche plus ciblée de l'analyse des données. Ils sont également beaucoup moins impliqués dans la culture du travail sur les données.
Comparaison directe entre la science des données et l'analyse des données (infographie)
Ci-dessous se trouve le top 14 de la comparaison entre Data Science et Data Analytics 
Différences clés entre la science des données et l'analyse des données
Les deux Data Science vs Data Analytics sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre la science des données et l'analyse des données:
Les données générées à partir de différentes sources telles que les journaux financiers, les fichiers texte, les formulaires multimédias, les capteurs et les instruments sont des Big Data. Les outils simples de Business Intelligence ne sont pas capables de traiter cet énorme volume et cette variété de données. C'est pourquoi nous avons besoin d'outils et d'algorithmes analytiques plus complexes et avancés pour traiter, analyser et en tirer des informations significatives.
- Les scientifiques des données examinent essentiellement de vastes ensembles de données dans lesquels une connexion peut ou non être établie facilement, tandis que Data Analytics examine un certain ensemble de données pour communiquer davantage.
- Le domaine de la science des données utilise les disciplines mathématiques, statistiques et informatiques et intègre des techniques telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de cluster, l'exploration de données et la visualisation tandis que Data Analytics travaille sur le langage de requête de structure comme SQL / Hive pour générer la sortie finale.
- Le rôle d'un scientifique des données possède un sens aigu des affaires et des compétences en visualisation de données pour convertir les informations en une histoire commerciale alors qu'un analyste de données ne devrait pas posséder un sens aigu des affaires et des compétences avancées en visualisation de données.
- Le data scientist explore et examine les données provenant de plusieurs sources déconnectées tandis qu'un analyste de données examine généralement les données d'une seule source comme le système CRM ou une base de données
- Un analyste de données résoudra les questions posées par l'entreprise tandis qu'un scientifique des données formulera des questions dont les solutions sont susceptibles de bénéficier à l'entreprise.
Compétences nécessaires pour devenir data scientist:
- Compétences en programmation
- Nettoyage des données sales (données non structurées)
- Carte Réduire le développement de l'emploi
- Compétences d'apprentissage automatique
- Compétences analytiques
- Connaissance du client
- Solides compétences en visualisation de données
- Compétences de narration à l'aide de visualisations
- EDA (Analyse exploratoire des données)
- Identifier les tendances des données à l'aide de l'apprentissage automatique non supervisé
- Faites des prédictions basées sur les tendances des données en utilisant l'apprentissage automatique supervisé
- Écrire du code pour faciliter l'exploration et l'analyse des données
- Fournir du code à la technologie / ingénierie à implémenter dans les produits
Compétences nécessaires pour devenir Data Analytics:
- EDA (Analyse exploratoire des données)
- Acquisition de données à partir de sources de données primaires ou secondaires et maintenance des bases de données
- Compétences et outils de stockage et de récupération de données
- Nettoyage des données sales (données non structurées)
- Gérer l'entreposage de données et ETL (Extract Transform Load)
- Développer des KPI pour évaluer les performances
- Exposition approfondie à SQL et à l'analyse
- Développer des représentations visuelles des données, grâce à l'utilisation de plateformes BI
- Interpréter les données, analyser les résultats à l'aide de techniques statistiques
- Élaboration et mise en œuvre d'analyses de données, de systèmes de collecte de données et d'autres stratégies qui optimisent l'efficacité et la qualité statistiques
- Les analystes de données doivent être familiarisés avec les concepts d'entreposage de données et d'intelligence d'affaires
- Bonne compréhension du cluster Hadoop
- Parfait avec les outils et les composants de l'architecture de données.
Tableau de comparaison Data Science vs Data Analytics
Je discute des principaux artefacts et fais la distinction entre la science des données et l'analyse des données.
| La base de la comparaison entre la science des données et l'analyse des données | Science des données | Analyse des données |
| Objectif fondamental | Poser les bonnes questions commerciales et trouver des solutions | Analyser et extraire des données commerciales |
| Quantum de données | Un large éventail de données (Big Data) | Ensemble limité de données |
| Tâche variée | Nettoyage des données, analyse de préparation pour obtenir des informations | Requête de données, agrégation pour trouver un modèle |
| Définition | La science des données est l'art et la science d'extraire des informations exploitables à partir de données brutes | Les analystes de données ne sont généralement pas responsables de la création de modèles statistiques ou du déploiement d'outils d'apprentissage automatique |
| Expertise substantielle | Nécessaire | Pas nécessaire |
| Non technique | Nécessaire | Pas besoin |
| Concentrer | Données prétraitées | Données traitées |
| Bande passante | Plus de liberté dans la portée et la pratique | Moins de liberté dans la portée et la pratique |
| Objectif | Trouver des informations à partir des données brutes | Trouver des informations à partir des données traitées |
| Types de données | Données structurées et non structurées | Données structurées |
| Avantages | Data scientist explore et examine les données de plusieurs sources déconnectées | l'analyste de données examine généralement les données provenant d'une seule source comme le CRM |
| Intelligence artificielle | Offre plus en intelligence artificielle | Offre moins en intelligence artificielle |
| Apprentissage automatique | Offres plus dans l'apprentissage automatique | Offre moins dans l'apprentissage automatique |
| Analyse prédictive | Offre plus dans l'analyse prédictive | Offre moins en analyse prédictive |
Conclusion - Data Science vs Data Analytics
Les différences apparemment nuancées entre la science des données et l'analyse des données peuvent en fait avoir un impact important sur une entreprise. La science des données est une nouvelle technologie logicielle intéressante, qui est utilisée pour appliquer une analyse critique, fournir la capacité de développer des modèles sophistiqués, pour des ensembles de données massifs et conduire les informations commerciales. La science des données est un terme générique utilisé pour décrire comment la méthode scientifique peut être appliquée aux données dans un environnement professionnel. La science des données joue également un rôle croissant et très important dans le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Bien que des différences existent, la science des données et l'analyse des données sont des éléments importants de l'avenir du travail et des données. Les analystes de données prennent la direction des scientifiques des données, car les premiers tentent de répondre aux questions posées par l'organisation dans son ensemble. La science des données et l'analyse des données devraient être adoptées par les entreprises qui souhaitent ouvrir la voie au changement technologique et comprendre avec succès les données qui font fonctionner leurs organisations. Une entreprise a besoin à la fois de science des données et d'analyse de données dans son projet. La science des données et l'analyse des données font partie de la croissance de l'entreprise.
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