Տվյալների գիտություն և տվյալների վերլուծություն․ Ինչպե՞ս տաբերել

14/09/2022
theme photonbsp| WEBSTART

Բիզնես կայքերի ավելացման հետ մեկտեղ՝ թվային աշխարհին անհրաժեշտ մասնագիտություններն օրեցօր ավելանում են։ Այսօր խոսելու ենք Եվրոպայում բավականին մեծ պահանջարկ վայելող, արդեն նաև Հայատանում հայտնիություն ձեռք բերող երկու մասնագիտությունների մասին, որոնք շատ հաճախ շփոթում են։ Եվ այսպես, ինչպե՞ս տարբերել data science-ը data analytics-ից։ Եվ առհասարակ ի՞նչ են անում այդ մասնագետները։

Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը (Data Science)

Այս հարցին պատասխանելու լավագույն միջոցը Վենի դիագրամն է: Հյու Կոնուեյի կողմից 2010 թվականին ստեղծված այս Վենի դիագրամը բաղկացած է երեք շրջանակներից՝ մաթեմատիկա և վիճակագրություն, խորը ուսումնասիրություն և հաքերային հմտություններ: Ըստ էության, եթե դու կարող ես անել բոլոր երեքը, ապա արդեն բավականաչափ գիտելիքներ ունես տվյալների գիտության ոլորտում:

Տվյալների գիտությունը հայեցակարգ է, որն օգտագործվում է տվյալների հոսքի դեմ պայքարելու համար և ներառում է տվյալների զտում, պատրաստում և վերլուծություն: Data Analyst-ը տվյալներ է հավաքում բազմաթիվ աղբյուրներից և կիրառում է machine learning՝ հավաքագրված տվյալներից կարևոր տեղեկատվություն հանելու համար: Այս մասնագետն ուսումնասիրում է տվյալները բիզնեսի տեսանկյունից և կարող է ապահովել ճշգրիտ կանխատեսումներ, որոնք կարող են օգտագործվել կարևոր բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:

Տվյալների գիտություն և տվյալների վերլուծություն․ Ինչպե՞ս տաբերել

Ի՞նչ է անհրաժեշտ Data Scientist դառնալու համար

Յուրաքանչյուրն, ով հետաքրքրված է այս ոլորտում ամուր կարիերա կառուցելու հարցում, պետք է ձեռք բերի անալիտիկ ​​հմտություններ երեք բաժիններում՝ վերլուծություն, ծրագրավորում և դոմեյնի մասին գիտելիքներ: Եթե մանրամասնենք, ապա հետևյալ հմտությունները կօգնեն քեզ դառնալ տվյալների գիտնական՝

  • Python, SAS, R, Scala-ի լավ իմացություն
  • SQL տվյալների բազայի կոդավորման գործնական փորձ
  • Տարբեր աղբյուրներից տվյալների հետ աշխատելու ունակություն, ինչպիսիք են տեսանյութերը և սոցիալական լրատվամիջոցները
  • Հասկանալ բազմաթիվ վերլուծական գործառույթներ
  • Machine learning-ի լավ իմացություն

Ի՞նչ է տվյալների վերլուծությունը (Data Analytics)

Տվյալների վերլուծաբանը, սովորաբար, այն մարդն է, ով կարող է կատարել հիմնական վիճակագրություն, դուրս բերել տվյալները և փոխանցել դրանք եզրակացությունների համար: Նրանք պետք է ունենան վիճակագրության մասին տարրական պատկերացում, կատարյալ տիրապետեն database-երի հետ աշխատանքին, կարողանան նոր հեռանկարների հնարվորություններ տեսնել և ստեղծել դրանց համար անհրաժեշտ պայմաններ, ինչպես նաև կարողանան տվյալները պատկերավոր վերարտադրել: Տվյալների վերլուծությունը կարելի է կոչել տվյալների գիտության կարևոր գործառույթներից մեկը:

Ի՞նչ է անհրաժեշտ Data Analyst դառնալու համար

Տվյալների վերլուծաբանը պետք է կարողանա վերցնել կոնկրետ հարց կամ թեմա, քննարկել, թե ինչպիսի տվյալներ են հարկավոր և ներկայացնել այդ տվյալները ընկերության համապատասխան շահագրգիռ կողմերին: Եթե ​​ցանկանում ես փորձել քեզ տվյալների վերլուծաբանի դերում, քեզ անհրաժեշտ է ձեռք բերել այս չորս հիմնական հմտությունները՝

  • Մաթեմատիկական վիճակագրության իմացություն
  • R-ի և Python-ի լավ իմացություն
  • Տվյալների համեմատություն
  • Պատկերացում PIG/ HIVE-ի մասին

Data Science vs Data Analytics

Իրականում, data science-ը համապարփակ տերմին է, որն ընդգրկում է data analytics-ը, data mining-ը, machine learning-ը և մի քանի այլ հարակից թեմաներ: Մինչ տվյալների գիտնականից ակնկալվում է անցյալի օրինաչափությունների, թվերի և այլ տվյալների հիման վրա կանխատեսել ընկերության, ոլորտի կամ կոնկրետ ծառայության ապագան, տվյալների վերլուծաբանը պատկերացումներ է քաղում տվյալների ամենատարբեր աղբյուրներից:

Կարճ ասած, տվյալների գիտնականը նոր հարցեր է ստեղծում, մինչդեռ տվյալների վերլուծաբանը գտնում է առկա հարցերի պատասխանները:

Ինչպես տեսանք, այս երկու մասնագիտությունները սերտ փոխկապակցված են միմյանց հետ և տիրապետելով մեկին, կարող ես հեշտությամբ տիրապետել նաև մյուսին։

Բաժանորդագրվիր մեր բլոգին՝ այս և թվային աշխարհի այլ հետաքրքիր նորությունների մասին տեղեկացված լինելու համար։