Ανάλυση δεδομένων vs. Επιστήμη δεδομένων: 5 πράγματα που πρέπει να λάβετε υπόψη

Στον κόσμο των μεγάλων δεδομένων, θα συναντήσετε συχνά δύο κλάδους: την επιστήμη δεδομένων και την ανάλυση δεδομένων. Και τα δύο απαιτούν διαφορετικές (αλλά επικαλυπτόμενες σε ορισμένους τομείς) ικανότητες και σύνολα δεξιοτήτων.

Ωστόσο, και τα δύο πεδία σπουδών είναι ιδιαίτερα προσοδοφόρα και προσφέρουν καλές ευκαιρίες σε όσους ενδιαφέρονται να κάνουν το επιπλέον μίλι.

Αν θέλετε να πάρετε κάποιες σημαντικές αποφάσεις σταδιοδρομίας, αλλά δεν είστε σίγουροι για το ποια επιλογή να επιλέξετε, διαβάστε σχετικά με τα κορυφαία σημεία διαφοροποίησης.

1. Εκπαιδευτικό υπόβαθρο

Τα πεδία της ανάλυσης δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων εμπλουτίζονται και εξειδικεύονται. Αυτό σημαίνει ότι εάν εισέρχεστε σε κάποιο από τα δύο επαγγέλματα, πρέπει να είστε καλά προετοιμασμένοι για να αντιμετωπίσετε τις εκπαιδευτικές προκλήσεις που μπορεί να σας εμφανιστούν.

Αναλύσεις δεδομένων

Απαιτείται ένα βασικό πτυχίο για να ξεκινήσει μια καριέρα ως αναλυτής δεδομένων. Για να ξεκινήσετε αυτήν την καριέρα, πρέπει να επιλέξετε ένα προπτυχιακό πρόγραμμα που θα σας δώσει ένα

λειτουργική κατανόηση της SQL και ανάπτυξη ερωτημάτων για λειτουργίες σχήματος RDBMS και δομής δεδομένων.

Θα χρειαστείτε επίσης γνώσεις στατιστικού προγραμματισμού με χρήση R ή Python. Επιπλέον, η γνώση μηχανικής μάθησης (ML), τεχνητής νοημοσύνης (AI), ανάπτυξη προσαρμοσμένων αλγορίθμων, διαχείριση δεδομένων γύρω από τη συλλογή και αποθήκευση πληροφοριών είναι επιπλέον πλεονεκτήματα.

Εν ολίγοις, χρειάζεστε προπτυχιακό πτυχίο πληροφορικής, πληροφορικής, μαθηματικών ή στατιστικών για να ξεκινήσετε την καριέρα σας στην ανάλυση δεδομένων.

Επιστημονικά δεδομένα

Το ασφαλέστερο στοίχημα ενός επίδοξου επιστήμονα δεδομένων είναι να αναζητήσει πτυχίο και μεταπτυχιακό στην Επιστήμη των Υπολογιστών, στην Τεχνολογία Πληροφορικής, στα μαθηματικά ή στη στατιστική. Εάν θέλετε να αλλάξετε την πορεία της σταδιοδρομίας σας και να υιοθετήσετε μια καριέρα ως επιστήμονας δεδομένων, χρειάζεστε ένα μικρό πτυχίο σε οποιαδήποτε από αυτές τις ροές.

Οι βασικές γνώσεις που απαιτούνται για τους ρόλους της επιστήμης δεδομένων θα πρέπει να σας προετοιμάσουν για την παροχή, τη συλλογή, την οργάνωση, την επεξεργασία και τη μοντελοποίηση επιχειρηματικών δεδομένων.

Επιπλέον, μπορείτε να αποκτήσετε τεχνογνωσία στην οπτικοποίηση δεδομένων, στη συλλογή δεδομένων βάσει API και στην προετοιμασία. Ένα πτυχίο στα εφαρμοσμένα μαθηματικά και τη στατιστική θα σας βοηθήσει περαιτέρω με την διερευνητική ανάλυση δεδομένων, που σας επιτρέπει να ακολουθείτε και να καθιερώνετε μοτίβα, να επινοείτε μοντέλα δοκιμών για εξατομικευμένες προκλήσεις και πολλά περισσότερο.

Τέλος, ένα πρόσθετο σύνολο δεξιοτήτων σε ML και AI είναι χρήσιμο κατά τη δημιουργία μοντέλων για προβλέψεις που βασίζονται σε AI. Έτσι, ένα προπτυχιακό πτυχίο στην επιστήμη δεδομένων, την επιστήμη των υπολογιστών ή τη μηχανική υπολογιστών θα πρέπει να σας οδηγήσει στην καριέρα ενός επιστήμονα δεδομένων.

2. Ρόλοι Εργασίας και Εργασιακές Ευθύνες

Ως αναλυτής δεδομένων, οι ρόλοι και οι ευθύνες της εργασίας σας θα ποικίλλουν καθώς ξεκινάτε το ταξίδι σας σε αυτούς τους τομείς. Ανάλογα με το επίπεδο εξειδίκευσής σας, μπορεί να παρατηρήσετε ορισμένες αλλαγές που θα σας βοηθήσουν να αντιμετωπίσετε δύσκολες καταστάσεις στον εργασιακό σας ρόλο.

Αναλύσεις δεδομένων

Στην ανάλυση δεδομένων, θα αναλύετε, θα οπτικοποιείτε και θα εξορύσσετε κυρίως δεδομένα για συγκεκριμένες επιχειρήσεις.

Σε γενικές γραμμές, οι ρόλοι ανάλυσης δεδομένων θα σας χρειαστούν να χειριστείτε ευθύνες όπως:

• Καθαρισμός, επεξεργασία, επικύρωση και επεξήγηση της ακεραιότητας των δεδομένων
• Εκτελέστε διερευνητική ανάλυση δεδομένων μεγάλων συνόλων δεδομένων
• Εφαρμογή αγωγών ETL και διεξαγωγή εξόρυξης δεδομένων
• Διεξαγωγή στατιστικής ανάλυσης με χρήση λογιστικής παλινδρόμησης, KNN, Random Forest και Decision Trees
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης (ML) ενώ γράφετε κώδικες αυτοματισμού
• Αποκτήστε νέες ιδέες με εργαλεία και αλγόριθμους ML
• Προσδιορίστε μοτίβα δεδομένων για να κάνετε καλά ενημερωμένες προβλέψεις που βασίζονται σε δεδομένα

Επιστημονικά δεδομένα

Η επιστήμη των δεδομένων περιλαμβάνει την καθοδήγηση πληροφοριών και την εξαγωγή συμπερασμάτων από δεδομένα συμφραζομένων εντός της επιχείρησης.

Ορισμένες πρόσθετες ευθύνες μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Συλλογή και ερμηνεία δεδομένων
• Προσδιορισμός σχετικών προτύπων σε ένα σύνολο δεδομένων
• Εκτελώντας Ερωτήματα και υποερωτήματα δεδομένων που βασίζονται σε SQL
• Ερώτηση δεδομένων χρησιμοποιώντας εργαλεία RDBMS όπως SQL, Python, SAS και πολλά άλλα
• Απόκτηση ευχέρειας σε εργαλεία για προγνωστικά, συνταγματικά, περιγραφικά και διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία
• Απόκτηση δεξιοτήτων σε εργαλεία οπτικοποίησης όπως το Tableau, το IBM Cognos Analytics και άλλα

3. Σετ βασικών δεξιοτήτων

Δεδομένου ότι και οι δύο ρόλοι είναι εξειδικευμένοι, απαιτούν συγκεκριμένα σύνολα δεξιοτήτων για να μπορέσετε να διαπρέψετε σε οποιοδήποτε από τα πεδία. Για να αξιοποιήσετε στο έπακρο κάθε επάγγελμα, πρέπει να προωθήσετε τα σετ δεξιοτήτων σας και να αξιοποιήσετε στο έπακρο ό, τι μπορείτε.

Αναλύσεις δεδομένων

Το Analytics απαιτεί προηγμένη γνώση ενδιάμεσων στατιστικών με δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων.

Επιπλέον, είναι καλύτερο αν μπορείτε να αναβαθμίσετε τον εαυτό σας στα ακόλουθα:

• Βάσεις δεδομένων MS Excel και SQL για τεμαχισμό και κοπή δεδομένων
• Εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας για να κυριαρχήσετε την αναφορά
• Μάθετε εργαλεία όπως Python, R και SAS για διαχείριση, χειρισμό και εργασία με σύνολα δεδομένων

Παρά το γεγονός ότι είναι ένας ρόλος προσανατολισμένος στην πληροφορική, το να γίνεις αναλυτής δεδομένων δεν απαιτεί να προέρχεσαι από τεχνικό υπόβαθρο.

Αντίθετα, αξίζει να μάθετε στατιστικά στοιχεία, διαχείριση βάσεων δεδομένων και μοντελοποίηση δεδομένων, μαζί με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, για να κατακτήσετε τα κόλπα του εμπορίου.

Επιστημονικά δεδομένα

Στην επιστήμη των δεδομένων, πρέπει να είστε γνώστες των μαθηματικών, των προηγμένων στατιστικών, της προγνωστικής μοντελοποίησης, της μηχανικής μάθησης και του προγραμματισμού στους ακόλουθους τομείς:

• Εξειδίκευση στα εργαλεία Big Data στο Hadoop και το Spark
• Εξειδίκευση σε SQL, NoSQL και PostgreSQL βάσεις δεδομένων
• Γνώση εργαλείων οπτικοποίησης δεδομένων και λίγων γλωσσών όπως η Scala και η Python

Ένα ή περισσότερα από αυτά τα εργαλεία είναι απαραίτητα για την κυριαρχία των ρόλων της ανάλυσης δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων. Για να είστε οι καλύτεροι σε αυτό που κάνετε, σας συμβουλεύουμε να μάθετε όσο το δυνατόν περισσότερα από αυτά.

Αναλύσεις δεδομένων

• Οπτικοποίηση δεδομένων: Splunk, QlikView, Power BI και Tableau
• ETL: Ταλέντο
• Big Data Processing: Spark, RapidMiner
• Ανάλυση δεδομένων: Microsoft Excel, R και Python

Επιστημονικά δεδομένα

• Εφαρμοσμένη Επιστήμη Δεδομένων: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Απάτσι Κάφκα
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Οπτικοποίηση δεδομένων: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy και Google Analytics
• Ανάλυση δεδομένων: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab και SPSS
• Προγραμματισμός: R, Julia και Python
• Βιβλιοθήκες προγραμματισμού: TensorFlow για μοντελοποίηση δεδομένων βάσει Python

5. Ευκαιρίες καριέρας

Ανεξάρτητα από τον τομέα που θα επιλέξετε, η ιδέα είναι να αποκτήσετε μια καλή, καλά αμειβόμενη δουλειά. Ανάλογα με τον ρόλο που θα επιλέξετε, θα αλλάξουν και οι ρόλοι εργασίας ανάλογα.

Ακολουθούν ορισμένες δημοφιλείς επιλογές σταδιοδρομίας που πρέπει να προσβλέπουμε στην ανάλυση δεδομένων και την επιστήμη δεδομένων.

Αναλύσεις δεδομένων

• Αναλυτής Business Intelligence
• Αναλυτής δεδομένων
• Ποσοτικός Αναλυτής
• Σύμβουλος Data Analytics
• Operations Analyst
• Marketing Analyst
• Υπεύθυνος Έργου
• Αναλυτής Συστημάτων Πληροφορικής
• Ειδικός Μεταφορών Logistics

Επιστημονικά δεδομένα

• Αναλυτής δεδομένων
• Μηχανικοί Δεδομένων
• Διαχειριστής βάσης δεδομένων
• Μηχανικός Μηχανικής Εκμάθησης
• Επιστήμονας Δεδομένων
• Αρχιτέκτονας Δεδομένων
• Στατιστικολόγος
• Επιχειρηματικός Αναλυτής
• Διαχειριστής δεδομένων και Analytics

Data Science vs. Ανάλυση δεδομένων: Η τελική ετυμηγορία

Συνολικά, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν ένα πιο προηγμένο σύνολο δεξιοτήτων. Ως αποτέλεσμα, ο μέσος επιστήμονας δεδομένων κερδίζει περισσότερα από τον μέσο αναλυτή δεδομένων. Αλλά μπορείτε πάντα να ξεκινήσετε την καριέρα σας ως αναλυτής δεδομένων και στη συνέχεια να κλίνετε προς την επιστήμη δεδομένων αργότερα.

Εκτός από την ανάλυση δεδομένων και την επιστήμη δεδομένων, διατίθενται μερικοί άλλοι τομείς εάν ενδιαφέρεστε για ρόλους με επίκεντρο τα δεδομένα. Για αρχή, μπορείτε να δείτε την αρχιτεκτονική δεδομένων και τις θέσεις μηχανικής δεδομένων. Υπάρχουν πολλά μαθήματα διαθέσιμα στην αγορά, τα οποία μπορούν να σας βοηθήσουν να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας σε αυτούς τους τομείς.

8 Πιστοποιήσεις Μηχανικού Δεδομένων και Αρχιτεκτόνων Δεδομένων για Αναβάθμιση των Δεξιοτήτων σας

Μείνετε στην κορυφή του παιχνιδιού σας με αυτά τα πιστοποιητικά που εστιάζουν στα δεδομένα.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα