Was soll ich machen? Datenanalyse oder Data Science? Was ist der Unterschied? Dies waren einige Fragen, die ich mir immer wieder stellte, als ich mich für meinen zukünftigen Weg entschied. Diese beiden gehören zu den gefragtesten Jobs in der Informationstechnologie. Aber es ist wichtig, den Unterschied zwischen diesen beiden zu erkennen. Lassen Sie uns diese beiden einholen und entscheiden, was für uns besser sein kann.

Datenwissenschaft:

Data Science ist eine Studie, in der neue Datenkonzepte und -prozesse unter Verwendung von Mathematik, Programmierung, Algorithmen und Fähigkeiten des maschinellen Lernens entwickelt werden.

Datenanalyse:

Datenanalyse bezieht sich auf die Auswertung der verfügbaren Daten und deren Darstellung in verschiedenen Formen durch Diagramme und Grafiken. Sie arbeiten auch mit der Bereinigung und Organisation von Daten.

Warum werden sie oft verglichen?

Diese beiden Studienbereiche sind sehr eng miteinander verbunden, da sie sich beide mit Daten und deren Nutzung befassen. Sie wachsen schnell im Bereich der Informationstechnologie. Sie haben unterschiedliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten in Bezug auf diese Daten, weshalb sie als zwei verschiedene Karrierepfade und Karrierepfade mit hoher Nachfrage angesehen werden. Data Scientists und Data Analysts benötigten einige gemeinsame Fähigkeiten wie Programmieren und Mathematik. Sie haben unterschiedliche Verantwortlichkeiten entsprechend der Datenbankmanipulation und Datenverarbeitung.

Fähigkeiten für einen Data Scientist:

Mathematik: Für einen Datenwissenschaftler sind einige mathematische Bereiche wie Wahrscheinlichkeit und Statistik und Lineare Algebra äußerst wichtig.

Programmierung: Programmiersprachen spielen bei den Aufgaben eines Data Scientists eine große Rolle. Als hilfreich erweisen sich gute Kenntnisse in Python, Java, SQL und MATLAB .

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen wird von Datenwissenschaftlern verwendet, um Daten zu bereinigen und zu interpretieren und daraus neue Ideen zu extrahieren.

Datenplattformen: Neben den oben genannten Skills sind lernende Datenplattformen wie Apache und Spark notwendig.

Fähigkeiten für Datenanalysten:

Programmiersprache: Für Datenanalysten werden Kenntnisse auf mittlerem oder Expertenniveau in Python oder R empfohlen.

Excel und SQL: Um Daten effizient zu verwalten, zu bereinigen, zu sammeln und anzuzeigen, sind Kenntnisse in SQL und Excel in der Datenanalyse erforderlich.

Professionelle Tools: Eine gute bis mittlere Beherrschung von Software wie Tableau und Power BI erweist sich im Umgang mit Daten als hilfreich.

Verantwortlichkeiten:

Die Aufgaben eines Data Scientist und eines Data Analyst werden wie folgt verglichen:

Welche soll man wählen? Welches ist besser?

Nun kann diese Frage nur von Ihnen selbst beantwortet werden. Was sind deine Interessen und was sind deine Fähigkeiten? Bei der Berufswahl können Sie den Umfang und das Gehalt in Ihrer Gemeinde berücksichtigen. Beide Fähigkeiten werden derzeit sehr geschätzt und berücksichtigen technische Kenntnisse.

Sind Sie also bereit, sich als Datenanalyst zu verdienen? Oder vielleicht ein Datenwissenschaftler!