Разница между наукой о данных и аналитикой данных
Наука о данных: Наука о данных - это область, которая занимается извлечением значимой информации и идей путем применения различных алгоритмов, процессов, научных методов из структурированных и неструктурированных данных. Эта область связана с большими данными и в настоящее время является одним из самых востребованных навыков.
Наука о данных включает в себя математику, вычисления, статистику, программирование и т. Д., Чтобы получить содержательную информацию из большого количества данных, представленных в различных форматах.
Аналитика данных: Аналитика данных используется для получения выводов путем обработки необработанных данных. Это полезно для различных предприятий, поскольку помогает компании принимать решения на основе выводов, сделанных на основе данных. По сути, аналитика данных помогает преобразовать большое количество цифр в форме данных на простой английский, то есть выводы, которые в дальнейшем будут полезны при принятии решений.
Ниже представлена таблица различий между Data Science и Data Analytics:
| Характерная черта | Наука о данных | Аналитика данных | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Язык кодирования | Python является наиболее часто используемым языком для науки о данных наряду с использованием других языков, таких как C ++, Java, Perl и т. Д. | Знание Python и языка R необходимо для анализа данных. | |||||||||
| Навыки программирования | Для науки о данных необходимы глубокие знания программирования. | Базовые навыки программирования необходимы для анализа данных. | |||||||||
| Использование машинного обучения | Наука о данных использует алгоритмы машинного обучения для получения информации. | Data Analytics не использует машинное обучение. | |||||||||
| Другие навыки | Наука о данных использует действия по интеллектуальному анализу данных для получения значимой информации. | Анализ на основе Hadoop используется для получения выводов на основе необработанных данных. | |||||||||
| Сфера | Область науки о данных огромна. | Объем анализа данных микро, т.е. небольшой. | Цели | Наука о данных занимается исследованиями и новыми инновациями. | Анализ данных использует существующие ресурсы. | Тип данных | Data Science в основном занимается неструктурированными данными. | Аналитика данных имеет дело со структурированными данными. | Статистические навыки | Статистические навыки необходимы в области науки о данных. | Статистические навыки минимальны или вообще не используются в аналитике данных. |