Mezi nováčky v oboru se datová analytika a datová věda často zaměňují. Ačkoli se mezi nimi hodně překrývá, existují také některé zásadní rozdíly. V tomto článku se podíváme na rozdíly (a podobnosti) mezi datovou analytikou a datovou vědou.
Nejprve se pustíme do analýzy dat. Cílem datového analytika je využít již existující data k řešení aktuálních obchodních problémů. Primární odpovědností analytika dat je obvykle používat data k vytváření sestav a řídicích panelů. Datoví analytici to dělají pomocí nástrojů, jako je Microsoft Excel, strukturovaný dotazovací jazyk (SQL) a vizualizační software, jako je Tableau nebo Microsoft Power BI.
Pokud jde o datovou vědu, věci se trochu zkomplikují. Cílem datového vědce je vyvíjet modely strojového učení a analytické metody. Datoví vědci pomáhají shromažďovat data, která následně kontrolují, aby našli trendy a vzorce, které by mohly ovlivnit podnikání. Další velkou odpovědností datového vědce je čištění dat a testování dat. Datoví vědci také používají Excel, SQL a vizualizační nástroje – ale také hodně spoléhají na programovací jazyky jako Python a R.
Přečtěte si: Python versus R pro analýzu dat
Datový vědec versus datový analytik
V závislosti na odvětví a/nebo společnosti se šedá oblast mezi datovým analytikem a datovým vědcem často natolik rozšíří, že se tyto dva tituly stanou prakticky zaměnitelné. Datoví analytici by se například mohli ocitnout v čištění dat nebo v procesu extrahování, transformace a načítání (ETL). Na druhou stranu by datový vědec mohl být zodpovědný za vytváření dashboardů nebo kódování SQL dotazů pro již existující data.
V dokonalém světě však existuje specializovaný tým pro analýzu dat a tým pro vědu o datech. Obecně řečeno, datoví vědci musí znát většinu povinností datového analytika, s přidáním strojového učení (ML). Strojové učení je pokročilá metoda analýzy dat, která využívá umělou inteligenci (AI) k předpovídání výsledků. Z tohoto důvodu je datová věda často vnímána jako krok nad datovou analytikou.
Stojí za zmínku, že slovo „analytik“ se v dnešní době často skloňuje. Ne každý, kdo pracuje v Excelu, je datový analytik. Existují však výjimky, pokud jde o pozice méně technických datových analytiků, které jsou často nazývány různými názvy, například obchodní analytik nebo marketingový analytik. Tyto typy rolí téměř nikdy neprovádějí žádnou pokročilou analýzu dat, jako je strojové učení.
Chcete-li se stát analytikem dat, obvykle to vyžaduje bakalářský titul v oboru STEM. Není však neobvyklé, že někdo přejde na analýzu dat z jiné oblasti, zejména pokud má rozsáhlé znalosti domény v konkrétním odvětví. Ve skutečnosti není nemožné stát se datovým analytikem bez vzdělání (neříkám, že to bude snadné). Pokud znáte tři základní nástroje Excel, SQL a vizualizační nástroj, můžete mít šanci stát se datovým analytikem. Pokud jde o to stát se datovým vědcem, je téměř zaručeno, že budete potřebovat bakalářský titul v oboru STEM, přičemž ve většině případů upřednostňujete magisterský titul.
Přečtěte si: Úvod do strojového učení v Pythonu
Rozdíl mezi datovou analytikou a datovou vědou je významný. Je ironií, že rozdíl mezi datovým analytikem a datovým vědcem není tak významný. Jak již bylo zmíněno, povinnosti každého z nich mohou být občas poměrně proměnlivé, takže to může způsobit určitý zmatek, pokud jde o to, jakou roli to vlastně je. Doufejme, že tento článek objasnil některé rozdíly mezi datovou analytikou a datovou vědou. Nenechte se však tolik zavěšovat na štítky – pokud máte zájem o obojí, zkuste se nejprve naučit základní dovednosti Excelu, SQL a vizualizačních nástrojů. Odtud se můžete rozhodnout, zda chcete udělat něco navíc a naučit se programovací jazyk, který vyniká v manipulaci s daty a statistikami, jako je Python nebo R. Ať tak či onak, znalost rozdílů mezi těmito dvěma disciplínami vám během vaší cesty hodně pomůže. ve světě dat!
Hledáte kariéru datového vědce, datového analytika nebo vývojáře? Podívejte se na stránku Technology Advice Careers a řekněte jim, které vám poslal Developer.com.