Dataanalyse vs. Datavitenskap: 5 ting å vurdere

I en verden av big data vil du ofte møte to disipliner: datavitenskap og dataanalyse. De krever begge forskjellige (men overlappende på visse områder) kompetanse og ferdighetssett.

Likevel er begge studieretningene svært lukrative og gir gode muligheter for de som er interessert i å strekke seg ekstra.

Hvis du ønsker å ta noen viktige karriereavgjørelser, men du er usikker på hvilket alternativ du skal velge, kan du lese om de viktigste differensieringspunktene.

1. Utdanningsbakgrunn

Feltene dataanalyse og datavitenskap er berikende og spesialiserte. Dette betyr at hvis du går inn i noen av de to yrkene, må du være godt forberedt til å takle de pedagogiske utfordringene som kan komme din vei.

Dataanalyse

En grunnleggende bachelorgrad kreves for å starte en karriere som dataanalytiker. For å ta fatt på denne karriereveien, må du velge et bachelorprogram som vil gi deg en arbeidsforståelse for SQL og spørringsutvikling for RDBMS og datastrukturskjemaoperasjoner.

Du trenger også kunnskap om statistisk programmering ved bruk av R eller Python. I tillegg er kunnskap om maskinlæring (ML), kunstig intelligens (AI), tilpasset algoritmeutvikling, databehandling rundt informasjonsinnsamling og lagring ekstra fordeler.

Kort sagt, du trenger en lavere grad i IT, informatikk, matematikk eller statistikk for å kickstarte din karriere innen dataanalyse.

Datavitenskap

En aspirerende dataforskers sikreste innsats er å søke en bachelor- og mastergrad i informatikk, informasjonsteknologi, matematikk eller statistikk. Hvis du ønsker å endre karrierebanen din og ta en karriere som dataforsker, trenger du en mindre grad i en av disse strømmene.

Kjernekunnskapen som kreves for datavitenskapsroller bør forberede deg på å klargjøre, samle inn, organisere, behandle og modellere forretningsdata.

I tillegg kan du få ekspertise innen datavisualisering, API-basert datainnsamling og forberedelse. En grad i anvendt matematikk og statistikk vil hjelpe deg videre med utforskende dataanalyse, slik at du kan følge og etablere mønstre, lage testmodeller for skreddersydde utfordringer og mye mer.

Til slutt er et ekstra ferdighetssett i ML og AI nyttig når du skal etablere modeller for AI-baserte spådommer. Derfor bør en lavere grad i datavitenskap, informatikk eller datateknikk sette deg i gang med en dataforskers karrierevei.

2. Jobbroller og arbeidsansvar

Som dataanalytiker vil dine jobbroller og ansvar variere etter hvert som du starter reisen din innen disse feltene. Avhengig av ekspertisenivået ditt, kan du legge merke til visse endringer som vil hjelpe deg å takle vanskelige situasjoner i jobbrollen din.

Dataanalyse

I dataanalyse vil du primært analysere, visualisere og utvinne forretningsspesifikke data.

I det hele tatt vil dataanalyseroller kreve at du håndterer ansvar som:

• Rensing, behandling, validering og eksemplifisering av integriteten til data
• Utfør utforskende dataanalyse av store datasett
• Implementere ETL-rørledninger og drive data mining
• Gjennomfør statistisk analyse ved hjelp av logistisk regresjon, KNN, Random Forest og Decision Trees
• Bygg og administrer maskinlæringsbiblioteker (ML) mens du skriver automatiseringskoder
• Skaff deg ny innsikt med ML-verktøy og algoritmer
• Identifiser datamønstre for å lage velinformerte datastøttede spådommer

Datavitenskap

Datavitenskap inkluderer å skape innsikt og trekke slutninger fra kontekstuelle data i virksomheten.

Noen tilleggsansvar kan omfatte:

• Samle og tolke data
• Identifisere relevante mønstre i et datasett
• Utfører SQL-baserte dataspørringer og underspørringer
• Spørre data ved hjelp av RDBMS-verktøy som SQL, Python, SAS og mange andre
• Få flyt i verktøy for prediktiv, foreskrivende, beskrivende og diagnostisk analyse
• Tilegne seg ferdigheter i visualiseringsverktøy som Tableau, IBM Cognos Analytics og andre

3. Essensielle ferdighetssett

Siden begge rollene er spesialiserte, krever de spesifikke ferdighetssett før du kan utmerke deg i noen av feltene. For å få mest mulig ut av begge yrkene, må du forbedre ferdighetene dine og få mest mulig ut av det du kan.

Dataanalyse

Analytics krever avansert kunnskap om mellomstatistikk med ferdigheter i problemløsning.

I tillegg er det best hvis du kan oppgradere deg selv i følgende:

• MS Excel og SQL databaser for å skjære og terninger data
• Business intelligence-verktøy for å mestre rapportering
• Lær verktøy som Python, R og SAS for å administrere, manipulere og jobbe med datasett

Til tross for at du er en IT-orientert rolle, krever ikke det å bli dataanalytiker at du har en ingeniørbakgrunn.

I stedet er det verdt å lære statistikk, databasebehandling og datamodellering, sammen med prediktiv analyse, for å mestre triksene i bransjen.

Datavitenskap

I datavitenskap må du være kunnskapsrik innen matematikk, avansert statistikk, prediktiv modellering, maskinlæring og programmering innen følgende felt:

• Big Data-verktøyekspertise innen Hadoop og Spark
• ekspertise innen SQL, NoSQL og PostgreSQL databaser
• Kunnskap om datavisualiseringsverktøy og noen få språk som Scala og Python

Ett eller flere av disse verktøyene er avgjørende for å mestre dataanalyse og datavitenskapsroller. For å bli best på det du gjør, anbefaler vi deg å lære så mange av disse som mulig.

Dataanalyse

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

Datavitenskap

• Anvendt datavitenskap: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Big Data Processing: Apache Hadoop, Spark
• Datavisualisering: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy og Google Analytics
• Dataanalyse: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab og SPSS
• Programmering: R, Julia og Python
• Programmeringsbiblioteker: TensorFlow for Python-basert datamodellering

5. Karrieremuligheter

Uavhengig av hvilket felt du velger, er tanken å få en god og godt betalt jobb. Avhengig av hvilken rolle du velger, vil også jobbrollene endres tilsvarende.

Her er noen populære karrierevalg å se frem til innen dataanalyse og datavitenskap.

Dataanalyse

• Business Intelligence Analytiker
• Data analytiker
• Kvantitativ analytiker
• Dataanalysekonsulent
• Driftsanalytiker
• Markedsanalytiker
• Prosjektleder
• IT-systemanalytiker
• Spesialist i transportlogistikk

Datavitenskap

• Data analytiker
• Dataingeniører
• Database administrator
• Maskinlæringsingeniør
• Dataforsker
• Dataarkitekt
• Statistiker
• Forretningsanalytiker
• Data- og analyseansvarlig

Datavitenskap vs. Dataanalyse: Den endelige dommen

Alt i alt har dataforskere et mer avansert kompetansesett. Som et resultat tjener den gjennomsnittlige dataforskeren mer enn den gjennomsnittlige dataanalytikeren. Men du kan alltid starte din karriere som dataanalytiker og deretter lene deg mot datavitenskap senere.

I tillegg til dataanalyse og datavitenskap, er noen få andre domener tilgjengelige hvis du er interessert i datasentriske roller. For det første kan du se på dataarkitektur og dataingeniørstillinger. Det er mange kurs tilgjengelig på markedet, som kan hjelpe deg med å finpusse ferdighetene dine på disse feltene.

8 sertifiseringer for dataingeniør og dataarkitekt for å oppgradere ferdighetene dine

Hold deg på toppen av spillet med disse datafokuserte sertifikatene.

Les Neste

Om forfatteren