Տվյալների վերլուծություն ընդդեմ տվյալների գիտության. 5 բան, որ պետք է հաշվի առնել
Եթե դուք պատռված եք տվյալների վերլուծության և ձեր կարիերայի ուղու համար տվյալների գիտության միջև, մենք այստեղ ենք օգնելու համար:
Մեծ տվյալների աշխարհում դուք հաճախ կհանդիպեք երկու առարկաների՝ տվյալների գիտություն և տվյալների վերլուծություն: Նրանք երկուսն էլ պահանջում են տարբեր (բայց որոշ ոլորտներում համընկնման) կարողություններ և հմտություններ:
Այնուամենայնիվ, ուսման երկու ոլորտներն էլ շատ շահութաբեր են և լավ հնարավորություններ են տալիս նրանց, ովքեր ցանկանում են գնալ լրացուցիչ մղոն:
Եթե ցանկանում եք կարիերայի մի քանի կարևոր որոշումներ կայացնել, բայց վստահ չեք, թե որ տարբերակն ընտրել, կարդացեք տարբերակման հիմնական կետերի մասին:
1. Կրթական նախադրյալներ
Տվյալների վերլուծության և տվյալների գիտության ոլորտները հարստանում և մասնագիտանում են։ Սա նշանակում է, որ եթե դուք մտնում եք այս երկու մասնագիտություններից որևէ մեկը, դուք պետք է լավ պատրաստ լինեք լուծելու կրթական մարտահրավերները, որոնք կարող են առաջանալ ձեր ճանապարհին:
Տվյալների վերլուծություն
Տվյալների վերլուծաբանի կարիերա սկսելու համար պահանջվում է հիմնական բակալավրի աստիճան: Այս կարիերայի ուղին սկսելու համար դուք պետք է ընտրեք բակալավրիատի ծրագիր, որը ձեզ կտա SQL-ի և RDBMS-ի և տվյալների կառուցվածքի սխեմայի գործառնությունների համար հարցումների մշակման աշխատանքային պատկերացում:
Ձեզ անհրաժեշտ կլինի նաև վիճակագրական ծրագրավորման իմացություն՝ օգտագործելով R կամ Python: Բացի այդ, լրացուցիչ առավելություններ են մեքենայական ուսուցման (ML), արհեստական ինտելեկտի (AI), մաքսային ալգորիթմի մշակումը, տվյալների կառավարումը տեղեկատվության հավաքագրման և պահպանման վերաբերյալ:
Մի խոսքով, ձեզ անհրաժեշտ է բակալավրի կոչում ՏՏ, համակարգչային գիտության, մաթեմատիկայի կամ վիճակագրության ոլորտում՝ տվյալների վերլուծության մեջ ձեր կարիերան սկսելու համար:
Տվյալների գիտություն
Ձգտող տվյալների գիտնականի ամենաապահով խաղադրույքը համակարգչային գիտության, տեղեկատվական տեխնոլոգիաների, մաթեմատիկայի կամ վիճակագրության ոլորտում բակալավրի և մագիստրոսի կոչում ստանալն է: Եթե ցանկանում եք փոխել ձեր կարիերայի հետագիծը և որդեգրել տվյալների գիտնականի կարիերա, ձեզ անհրաժեշտ է փոքր աստիճան ստանալ այս հոսքերից որևէ մեկում:
Տվյալների գիտության դերերի համար պահանջվող հիմնական գիտելիքները պետք է նախապատրաստեն ձեզ բիզնես տվյալների տրամադրման, հավաքման, կազմակերպման, մշակման և մոդելավորման համար:
Բացի այդ, դուք կարող եք ձեռք բերել փորձաքննություն տվյալների վիզուալիզացիայի, API-ի վրա հիմնված տվյալների հավաքման և պատրաստման գործում: Կիրառական մաթեմատիկայի և վիճակագրության աստիճանը կօգնի ձեզ հետախուզական տվյալների վերլուծության մեջ՝ թույլ տալով հետևել և հաստատել օրինաչափություններ, մշակել թեստային մոդելներ պատվերով առաջադրանքների համար և շատ ավելին:
Վերջապես, ML-ի և AI-ի լրացուցիչ հմտությունները հարմար են AI-ի վրա հիմնված կանխատեսումների մոդելներ ստեղծելիս: Այսպիսով, տվյալների գիտության, համակարգչային գիտության կամ համակարգչային ճարտարագիտության բակալավրի կոչումը պետք է ձեզ մղի տվյալների գիտնականի կարիերայի ճանապարհին:
2. Աշխատանքային դերեր և աշխատանքային պարտականություններ
Որպես տվյալների վերլուծաբան, ձեր աշխատանքային դերերն ու պարտականությունները կտարբերվեն, երբ սկսեք ձեր ճանապարհորդությունը այս ոլորտներում: Կախված ձեր փորձառության մակարդակից, դուք կարող եք նկատել որոշակի փոփոխություններ, որոնք կօգնեն ձեզ հաղթահարել դժվար իրավիճակները ձեր աշխատանքային դերում:
Տվյալների վերլուծություն
Տվյալների վերլուծության մեջ դուք հիմնականում վերլուծելու, վիզուալիզացնելու և արդյունահանելու եք բիզնեսի համար հատուկ տվյալներ:
Ընդհանուր առմամբ, տվյալների վերլուծության դերերը ձեզ կպահանջեն կատարել այնպիսի պարտականություններ, ինչպիսիք են.
- Տվյալների ամբողջականության մաքրում, մշակում, վավերացում և օրինակում
- Կատարել տվյալների մեծ հավաքածուների հետախուզական տվյալների վերլուծություն
- Իրականացնել ETL խողովակաշարերը և իրականացնել տվյալների արդյունահանում
- Իրականացնել վիճակագրական վերլուծություն՝ օգտագործելով լոգիստիկ ռեգրեսիա, KNN, պատահական անտառ և որոշման ծառեր
- Կառուցեք և կառավարեք մեքենայական ուսուցման (ML) գրադարաններ՝ միաժամանակ գրելով ավտոմատացման կոդերը
- Ձեռք բերեք թարմ պատկերացումներ ML գործիքների և ալգորիթմների միջոցով
- Բացահայտեք տվյալների օրինաչափությունները՝ լավ տեղեկացված տվյալների վրա հիմնված կանխատեսումներ կատարելու համար
Տվյալների գիտություն
Տվյալների գիտությունը ներառում է առաջնահերթ պատկերացումներ և եզրակացություններ անել բիզնեսի շրջանակներում համատեքստային տվյալներից:
Որոշ լրացուցիչ պարտականություններ կարող են ներառել.
- Տվյալների հավաքագրում և մեկնաբանում
- Տվյալների հավաքածուի համապատասխան օրինաչափությունների նույնականացում
- SQL-ի վրա հիմնված տվյալների հարցումների և ենթահարցումների կատարում
- Տվյալների հարցում՝ օգտագործելով RDBMS գործիքներ, ինչպիսիք են SQL, Python, SAS և շատ ուրիշներ
- Ձեռք բերելով սահուն գործիքներ կանխատեսող, հրահանգիչ, նկարագրական և ախտորոշիչ վերլուծությունների համար
- Վիզուալիզացիայի գործիքների հմտությունների ձեռքբերում, ինչպիսիք են Tableau-ը, IBM Cognos Analytics-ը և այլն
3. Հիմնական հմտությունների հավաքածուներ
Քանի որ երկու դերերն էլ մասնագիտացված են, դրանք պահանջում են հատուկ հմտություններ, նախքան դուք կարող եք գերազանցել որևէ բնագավառում: Ցանկացած մասնագիտությունից առավելագույն օգուտ քաղելու համար դուք պետք է զարգացնեք ձեր հմտությունները և առավելագույն օգուտ քաղեք այն ամենից, ինչ կարող եք:
Տվյալների վերլուծություն
Վերլուծությունը պահանջում է միջանկյալ վիճակագրության խորացված գիտելիքներ՝ խնդիրներ լուծելու հմտություններով:
Բացի այդ, ավելի լավ է, եթե կարողանաք կատարելագործվել հետևյալի մեջ.
- MS Excel և SQL տվյալների շտեմարաններ՝ տվյալները կտրատելու և զառ կտրելու համար
- Բիզնես ինտելեկտի գործիքներ հաշվետվություններին տիրապետելու համար
- Սովորեք այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Python-ը, R-ը և SAS-ը՝ կառավարելու, շահարկելու և տվյալների հավաքածուների հետ աշխատելու համար
Չնայած ՏՏ ոլորտին ուղղված դերին, տվյալների վերլուծաբան դառնալը չի պահանջում, որ դուք ինժեներական ծագում ունենաք:
Փոխարենը, արժե սովորել վիճակագրություն, տվյալների բազայի կառավարում և տվյալների մոդելավորում՝ կանխատեսող վերլուծությունների հետ մեկտեղ՝ յուրացնել առևտրի հնարքները:
Տվյալների գիտություն
Տվյալների գիտության մեջ դուք պետք է տիրապետեք մաթեմատիկայի, առաջադեմ վիճակագրության, կանխատեսող մոդելավորման, մեքենայական ուսուցման և ծրագրավորման հետևյալ ոլորտներում.
- Big Data գործիքների փորձաքննություն Hadoop-ում և Spark-ում
- Փորձաքննություն SQL, NoSQL և PostgreSQL տվյալների բազաներում
- Տվյալների վիզուալիզացիայի գործիքների և Scala-ի և Python-ի նման մի քանի լեզուների իմացություն
4. Աշխատանքային գործիքներ
Այս գործիքներից մեկը կամ մի քանիսը կարևոր են տվյալների վերլուծության և տվյալների գիտության դերերը տիրապետելու համար: Որպեսզի ձեր արածում լավագույնը լինեք, խորհուրդ ենք տալիս սովորել դրանցից որքան հնարավոր է շատ:
Տվյալների վերլուծություն
- Տվյալների պատկերացում՝ Splunk, QlikView, Power BI և Tableau
- ETL: Տաղանդ
- Մեծ տվյալների մշակում՝ Spark, RapidMiner
- Տվյալների վերլուծություն. Microsoft Excel, R և Python
Տվյալների գիտություն
- Կիրառական տվյալների գիտություն՝ SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
- ETL: Ապաչի Կաֆկա
- Մեծ տվյալների մշակում՝ Apache Hadoop, Spark
- Տվյալների պատկերացում՝ Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy և Google Analytics
- Տվյալների վերլուծություն՝ Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab և SPSS
- Ծրագրավորում՝ R, Julia և Python
- Ծրագրավորման գրադարաններ. TensorFlow՝ Python-ի վրա հիմնված տվյալների մոդելավորման համար
5. Կարիերայի հնարավորություններ
Անկախ նրանից, թե որ ոլորտն եք ընտրում, գաղափարը լավ, լավ վարձատրվող աշխատանք գտնելն է: Կախված նրանից, թե որ դերն եք ընտրում, համապատասխանաբար կփոխվեն նաև աշխատանքային դերերը:
Ահա մի քանի հանրաճանաչ կարիերայի ընտրություններ, որոնց պետք է սպասել տվյալների վերլուծության և տվյալների գիտության մեջ:
Տվյալների վերլուծություն
- Բիզնես հետախուզության վերլուծաբան
- Տվյալների վերլուծաբան
- Քանակական վերլուծաբան
- Տվյալների վերլուծության խորհրդատու
- Գործառնությունների վերլուծաբան
- Մարքեթինգի վերլուծաբան
- Ծրագրի ղեկավար
- ՏՏ համակարգերի վերլուծաբան
- Տրանսպորտային լոգիստիկայի մասնագետ
Տվյալների գիտություն
- Տվյալների վերլուծաբան
- Տվյալների ինժեներներ
- Տվյալների բազայի ադմինիստրատոր
- Մեքենայի ուսուցման ինժեներ
- Տվյալների գիտնական
- Տվյալների ճարտարապետ
- Վիճակագիր
- Բիզնես վերլուծաբան
- Տվյալների և վերլուծությունների կառավարիչ
Տվյալների գիտությունն ընդդեմ տվյալների վերլուծության. վերջնական դատավճիռ
Ընդհանուր առմամբ, տվյալների գիտնականներն ունեն ավելի առաջադեմ հմտություններ: Արդյունքում միջին տվյալների գիտնականն ավելի շատ է վաստակում, քան միջին տվյալների վերլուծաբանը: Բայց դուք միշտ կարող եք սկսել ձեր կարիերան որպես տվյալների վերլուծաբան և հետագայում թեքվել դեպի տվյալների գիտություն:
Բացի տվյալների վերլուծությունից և տվյալների գիտությունից, մի քանի այլ տիրույթներ հասանելի են, եթե հետաքրքրված եք տվյալների վրա կենտրոնացած դերերով: Սկսնակների համար կարող եք դիտել տվյալների ճարտարապետությունը և տվյալների ինժեներական դիրքերը: Շուկայում կան բազմաթիվ դասընթացներ, որոնք կարող են օգնել ձեզ բարելավել ձեր հմտությունները այս ոլորտներում: