Dataanalys vs. Datavetenskap: 5 saker att tänka på

I big data-världen kommer du ofta att stöta på två discipliner: datavetenskap och dataanalys. De kräver båda olika (men överlappande inom vissa områden) kompetenser och färdigheter.

Båda studieområdena är dock mycket lukrativa och erbjuder goda möjligheter för dem som är intresserade av att göra det lilla extra.

Om du funderar på att fatta viktiga karriärbeslut, men du är osäker på vilket alternativ du ska välja, läs vidare om de viktigaste punkterna för differentiering.

1. Utbildningsbakgrund

Fälten för dataanalys och datavetenskap är berikande och specialiserade. Det betyder att om du går in i något av de två yrkena måste du vara väl förberedd för att ta dig an de utbildningsutmaningar som kan komma i din väg.

Dataanalys

En grundläggande kandidatexamen krävs för att starta en karriär som dataanalytiker. För att börja på denna karriärväg måste du välja ett grundutbildningsprogram som ger dig en fungerande förståelse för SQL och frågeutveckling för RDBMS och datastrukturschemaoperationer.

Du behöver även kunskap om statistisk programmering med R eller Python. Dessutom är kunskap om maskininlärning (ML), artificiell intelligens (AI), anpassad algoritmutveckling, datahantering kring informationsinsamling och lagring extra fördelar.

Kort sagt, du behöver en grundexamen i IT, datavetenskap, matematik eller statistik för att kickstarta din karriär inom dataanalys.

Datavetenskap

En blivande datavetares säkraste insats är att söka en kandidat- och magisterexamen i datavetenskap, informationsteknik, matematik eller statistik. Om du vill ändra din karriärbana och anta en karriär som datavetare behöver du en mindre examen i någon av dessa strömmar.

Den kärnkunskap som krävs för datavetenskapsroller bör förbereda dig för att tillhandahålla, samla in, organisera, bearbeta och modellera affärsdata.

Dessutom kan du få expertis inom datavisualisering, API-baserad datainsamling och förberedelser. En examen i tillämpad matematik och statistik kommer att hjälpa dig ytterligare med utforskande dataanalys, så att du kan följa och etablera mönster, ta fram testmodeller för skräddarsydda utmaningar och mycket Mer.

Slutligen är ytterligare en uppsättning färdigheter i ML och AI praktisk när man skapar modeller för AI-baserade förutsägelser. Således bör en grundexamen i datavetenskap, datavetenskap eller datateknik ta dig iväg på en datavetares karriärväg.

2. Arbetsroller och arbetsansvar

Som dataanalytiker kommer dina jobbroller och ansvarsområden att variera när du börjar din resa inom dessa områden. Beroende på din kompetensnivå kanske du märker vissa förändringar som hjälper dig att hantera svåra situationer i din jobbroll.

Dataanalys

Inom dataanalys kommer du i första hand att analysera, visualisera och utvinna företagsspecifik data.

På det hela taget kommer dataanalysroller att behöva dig för att hantera ansvar som:

• Rensa, bearbeta, validera och exemplifiera dataintegriteten
• Utför utforskande dataanalys av stora datamängder
• Implementera ETL pipelines och bedriva datautvinning
• Genomför statistisk analys med hjälp av logistisk regression, KNN, Random Forest och Decision Trees
• Bygg och hantera bibliotek för maskininlärning (ML) samtidigt som du skriver automationskoder
• Skaffa färska insikter med ML-verktyg och algoritmer
• Identifiera datamönster för att göra välinformerade databaserade förutsägelser

Datavetenskap

Datavetenskap inkluderar att driva insikter och dra slutsatser från kontextuell data inom verksamheten.

Några ytterligare ansvarsområden kan inkludera:

• Samla in och tolka data
• Identifiera relevanta mönster i en datauppsättning
• Utför SQL-baserade datafrågor och underfrågor
• Fråga efter data med hjälp av RDBMS-verktyg som SQL, Python, SAS och många andra
• Få flyt i verktyg för prediktiv, föreskrivande, beskrivande och diagnostisk analys
• Skaffa färdigheter i visualiseringsverktyg som Tableau, IBM Cognos Analytics och andra

3. Viktiga färdigheter

Eftersom båda rollerna är specialiserade kräver de specifika färdigheter innan du kan utmärka dig inom något av områdena. För att få ut det mesta av båda yrkena måste du utveckla dina färdigheter och få ut det mesta av det du kan.

Dataanalys

Analytics kräver avancerad kunskap om mellanliggande statistik med problemlösningsförmåga.

Dessutom är det bäst om du kan utveckla dig själv i följande:

• MS Excel- och SQL-databaser för att dela upp data
• Business intelligence-verktyg för att bemästra rapportering
• Lär dig verktyg som Python, R och SAS för att hantera, manipulera och arbeta med datauppsättningar

Trots att du är en IT-orienterad roll behöver du inte ha en ingenjörsbakgrund för att bli dataanalytiker.

Istället är det värt att lära sig statistik, databashantering och datamodellering, tillsammans med prediktiv analys, för att bemästra branschens knep.

Datavetenskap

Inom datavetenskap måste du vara kunnig i matematik, avancerad statistik, prediktiv modellering, maskininlärning och programmering inom följande områden:

• Big Data-verktyg expertis inom Hadoop och Spark
• Expertis inom SQL, NoSQL och PostgreSQL databaser
• Kunskaper om datavisualiseringsverktyg och några språk som Scala och Python

Ett eller flera av dessa verktyg är viktiga för att behärska roller i dataanalys och datavetenskap. För att bli bäst på det du gör råder vi dig att lära dig så många av dessa som möjligt.

Dataanalys

• Datavisualisering: Splunk, QlikView, Power BI och Tableau
• ETL: Talent
• Big Data Processing: Spark, RapidMiner
• Dataanalys: Microsoft Excel, R och Python

Datavetenskap

• Tillämpad datavetenskap: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Datavisualisering: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy och Google Analytics
• Dataanalys: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab och SPSS
• Programmering: R, Julia och Python
• Programmeringsbibliotek: TensorFlow för Python-baserad datamodellering

5. Karriärmöjligheter

Oavsett vilket område du väljer är tanken att få ett bra och välbetalt jobb. Beroende på vilken roll du väljer kommer även jobbrollerna att ändras därefter.

Här är några populära karriärval att se fram emot inom dataanalys och datavetenskap.

Dataanalys

• Business Intelligence Analytiker
• Dataanalytiker
• Kvantitativ analytiker
• Dataanalyskonsult
• Operationsanalytiker
• Marknadsanalytiker
• Projektledare
• IT-systemanalytiker
• Transportlogistikspecialist

Datavetenskap

• Dataanalytiker
• Dataingenjörer
• Databasadministratör
• Maskininlärningsingenjör
• Dataforskare
• Dataarkitekt
• Statistiker
• Affärsanalytiker
• Data- och analysansvarig

Data Science vs. Dataanalys: The Final Verdict

Sammantaget har datavetare en mer avancerad kompetens. Som ett resultat tjänar den genomsnittliga dataforskaren mer än den genomsnittliga dataanalytikern. Men du kan alltid börja din karriär som dataanalytiker och sedan luta dig mot datavetenskap senare.

Förutom dataanalys och datavetenskap finns några andra domäner tillgängliga om du är intresserad av datacentrerade roller. Till att börja med kan du titta på befattningar inom dataarkitektur och datateknik. Det finns massor av kurser tillgängliga på marknaden, som kan hjälpa dig att finslipa dina kunskaper inom dessa områden.

8 dataingenjörer och dataarkitekter för att uppgradera dina färdigheter

Håll dig på toppen av ditt spel med dessa datafokuserade certifikat.

Läs Nästa

Om författaren