Data Science kontra Data Analytics: Ett Val av Karriärväg
Frågan om vad man ska välja mellan Data Science och Data Analytics är mycket vanlig. I dagens datadrivna värld är data en central tillgång. De flesta organisationer är starkt beroende av data för att fatta viktiga beslut som påverkar verksamheten.
Hela processen med datainsamling, bearbetning och analys skapar många jobbmöjligheter för personer med relevanta kunskaper inom datahantering. Inom detta område är Data Science och Data Analytics de två huvudsakliga yrkena som fokuserar på datahantering och analys.
Men vad innebär egentligen en karriär inom Data Science respektive Data Analytics? Är de synonyma? Hur skiljer de sig åt? Vilka förkunskaper krävs för att arbeta inom dessa områden?
Den här artikeln syftar till att besvara dessa frågor och hjälpa dig att bestämma vilken karriärväg som passar dig bäst. Låt oss undersöka de viktigaste aspekterna att beakta innan du väljer mellan dessa två områden.
Dessa aspekter inkluderar:
- Arbetsbeskrivningen för Data Science kontra Data Analytics.
- Ansvarsområden inom Data Science respektive Data Analytics.
- Kompetenser som krävs för Data Science kontra Data Analytics.
- Hur väl ditt intresse matchar de båda områdena.
Arbetsbeskrivning
Datavetenskap
Data scientists samlar in data från olika källor inom en specifik bransch. De använder datavetenskap, prediktiv analys, statistik och maskininlärning för att analysera dessa stora datamängder. Detta hjälper dem att förstå verksamhetens resultat och struktur och hitta lösningar på problem.
Data scientists undersöker frågor som man kanske inte ens tänker på. De strävar efter att identifiera potentiella forskningsområden eller innovationer.
Dataanalys
Detta område fokuserar på att bearbeta och analysera befintlig information statistiskt för att få fram handlingsbara insikter. Dataanalytiker utvecklar metoder för att samla in, bearbeta och strukturera data för att förstå de underliggande problemen.
Dataanalytiker använder verktyg som Python, R, Microsoft Excel och Tableau för att uppnå sina mål. De granskar även data för noggrannhet och kvalitet. Sedan analyserar de datan och skapar modeller för att presentera den för målgruppen på ett lättförståeligt sätt som underlättar beslutsfattande.
Ansvarsområden
En datavetares ansvar
En data scientist rensar, bearbetar och manipulerar rådata. De använder olika dataanalysverktyg för att erhålla värdefulla insikter. Data scientists skapar datamodelleringsprocesser, utvecklar algoritmer och prediktiva modeller för att utföra skräddarsydd analys.
Datavetenskap involverar även datautvinning och insamling av stora mängder strukturerad och ostrukturerad data från relevanta källor. Som data scientist är du ansvarig för att designa och utvärdera avancerade statistiska modeller för att tolka data. Dessutom ingår att bygga förutsägbara modeller och algoritmer för maskininlärning som fungerar med stora datavolymer i uppgifterna.
Den bearbetade datan analyseras och presenteras visuellt i instrumentpaneler och rapporter med hjälp av diagram och grafer. Den visuella representationen underlättar för intressenter att förstå datatrender och mönster innan de fattar beslut. Data scientists samarbetar ofta med dataingenjörer och dataanalytiker för att formulera analyser av dataresultaten.
En dataanalytikers ansvar
Ansvarsområdena inom dataanalys liknar delvis dem inom datavetenskap.
De använder relevanta data för att ta fram rapporter som visar exakta mönster och trender. En dataanalytiker måste förstå företagets behov för att effektivisera analysprocessen. De använder även automatiserade verktyg för att inhämta dessa krav från primära och sekundära datakällor.
Efter insamlingen bearbetar de datan genom att ta bort skadad data, felsöka kod och lösa eventuella relaterade problem.
Dataanalytiker analyserar även datan för att bedöma dess kvalitet och betydelse.
Dessutom utvecklar och underhåller de databaser för att omstrukturera datan i läsbara format.
Dataanalytiker använder statistiska verktyg för att diagnostisera och göra förutsägelser genom att identifiera, analysera och tolka mönster och trender i komplexa datamängder.
Dessa yrkespersoner tilldelar viktiga affärsfunktioner ett numeriskt värde för att utvärdera och jämföra verksamhetens resultat över tid.
Precis som data scientists samarbetar de också med programmerare, ingenjörer och chefer för att fortsätta identifiera möjligheter till processförbättringar.
Låt oss nu undersöka de viktiga färdigheter som krävs inom de båda områdena.
Färdigheter som krävs
Datavetenskap
Inom detta område krävs kunskaper inom matematik, avancerad statistik, prediktiv modellering, maskininlärning samt programmeringskunskaper:
- Förmåga att arbeta med datavisualiseringsverktyg som Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js och QlikeView.
- Expertis inom programmeringsspråk som R, Python och Scala.
- Förmåga att använda Hadoop och Spark, big data-verktyg.
Dataanalys
En dataanalytiker behöver ha kunskap inom statistik, databaser, modellering och prediktiv analys. Det är också bra att vara en problemlösare med kunskaper i:
- Excel samt att designa och utveckla SQL-databaser för att manipulera data.
- Programmeringsspråk som Python och R för statistik.
- Kunskaper i matematik för att samla in, mäta, organisera och analysera data.
- Expertis i att använda rapporteringspaket som programmering, inklusive JavaScript, XML eller ETL-ramverk.
Utbildningsbakgrund
Förutom teknisk kompetens är en kandidatexamen inom statistik, analys eller datavetenskap hjälpsamt för en dataanalytiker. Alternativt kan du genomgå en certifieringskurs i datavetenskap eller en relevant bootcamp. Att arbeta med egna projekt är en fördel som ger praktisk erfarenhet.
En data scientist behöver ofta en avancerad examen eller masterexamen i matematik eller datavetenskap.
Intressen
Tycker du om att arbeta med matematiska beräkningar eller systemtänkande? Gillar du att skapa system som konsumerar data? Då passar datavetenskap dig bäst. Datavetare bygger system för dataanalys och använder maskininlärningsfärdigheter för att skapa prediktiva modeller. De utformar företagets datainsamlingssystem och använder ett datorperspektiv för att definiera processer.
Om du däremot gillar att utforska data och identifiera mönster eller trender, är Data Analytics ett bra val.
Professionell rang
Data Science har generellt sett en högre professionell rang än Data Analytics. Datavetare har också generellt sett högre löner än dataanalytiker. I USA ligger genomsnittslönen på cirka $110 000 respektive $65 300. Det är eftertraktade områden, eller hur? 😊
Det finns dock fler lediga tjänster för dataanalytiker än för datavetare.
Slutsats
Efter att ha gått igenom skillnaderna mellan Data Science och Data Analytics, har du en bättre grund för att göra ditt val.
Fundera över dina karriärmål, intressen och färdigheter.
Oavsett vilket område du väljer kommer du att ha fördel av att arbeta med data.
Om du väljer dataanalys kan du läsa mer om tillgängliga kurser. Om du väljer datavetenskap kan du utforska vilka verktyg du kommer att använda.
Lycka till!