Dataanalyse og datavidenskab bliver ofte blandet sammen blandt nytilkomne på området. Selvom der er meget overlap mellem de to, er der også nogle store forskelle. I denne artikel vil vi gennemgå forskellene (og lighederne) mellem dataanalyse og datavidenskab.
Lad os først komme ind på dataanalyse. Målet med en dataanalytiker er at bruge allerede eksisterende data til at løse aktuelle forretningsproblemer. Typisk er det primære ansvar for en dataanalytiker at bruge data til at oprette rapporter og dashboards. Dataanalytikere gør dette ved at bruge værktøjer som Microsoft Excel, struktureret forespørgselssprog (SQL) og visualiseringssoftware såsom Tableau eller Microsoft Power BI.
Hvad angår datavidenskab, bliver tingene lidt mere komplicerede. Målet for en dataforsker er at udvikle maskinlæringsmodeller og analytiske metoder. Dataforskere hjælper med at indsamle data, som de gennemgår bagefter, for at finde tendenser og mønstre, der kan påvirke forretningen. Et andet stort ansvar for en dataforsker er datarensning og datatestning. Dataforskere bruger også Excel, SQL og visualiseringsværktøjer – men de er også stærkt afhængige af programmeringssprog som Python og R.
Læs: Python versus R for Data Analytics
Data Scientist versus Data Analyst
Afhængigt af branche og/eller virksomhed bliver gråzonen mellem en dataanalytiker og en dataforsker ofte stor nok til, hvor de to titler bliver praktisk talt udskiftelige. For eksempel kan dataanalytikere finde på at rense data eller komme ind i udtrække, transformere og indlæse (ETL) processen. På den anden side kan en dataforsker være ansvarlig for at oprette dashboards eller kode SQL-forespørgsler til allerede eksisterende data.
I en perfekt verden er der dog et dedikeret dataanalyseteam og datavidenskabsteam. Generelt er dataforskere forpligtet til at kende det meste af en dataanalytikers ansvar, med tilføjelsen af maskinlæring (ML). Machine learning er en avanceret metode til dataanalyse, der bruger kunstig intelligens (AI) til at forudsige resultater. Af denne grund ses datavidenskab ofte som et trin over dataanalyse.
Det er værd at nævne, at ordet "analytiker" bliver kastet rundt i disse dage. Ikke alle, der arbejder i Excel, er dataanalytikere. Der er dog nogle undtagelser, når det kommer til mindre tekniske dataanalytikerstillinger, der ofte får forskellige navne, såsom forretningsanalytiker eller marketinganalytiker. Disse typer roller vil næsten aldrig udføre nogen form for avanceret dataanalyse som maskinlæring.
For at blive dataanalytiker kræver det normalt en bachelorgrad i STEM. Det er dog ikke uhørt for nogen at gå over til dataanalyse fra et andet felt, især hvis de har omfattende domæneviden i en specifik branche. Faktisk er det ikke umuligt at blive dataanalytiker uden nogen grad overhovedet (ikke at sige, at det bliver nemt). Så længe du kender de tre kerneværktøjer i Excel, SQL og et visualiseringsværktøj - kan du have en chance for at blive dataanalytiker. Hvad angår at blive dataforsker, er det næsten garanteret, at du får brug for en bachelorgrad i STEM, med en kandidatgrad foretrukket i de fleste tilfælde.
Læs: Introduktion til Machine Learning i Python
Forskellen mellem dataanalyse og datavidenskab er betydelig. Ironisk nok er forskellen mellem en dataanalytiker og en dataforsker ikke så væsentlig. Som tidligere nævnt kan hver enkelts ansvar til tider være ret flydende, så det kan skabe en vis forvirring om, hvilken rolle det egentlig er. Forhåbentlig har denne artikel ryddet op i nogle af forskellene mellem dataanalyse og datavidenskab. Bliv dog ikke så hængt op på etiketter - hvis du er interesseret i begge dele, så prøv først at lære kernefærdighederne i Excel, SQL og visualiseringsværktøjer. Derfra kan du beslutte, om du vil gå den ekstra mil og lære et programmeringssprog, der udmærker sig ved datamanipulation og statistik, som Python eller R. Uanset hvad, vil det hjælpe dig meget gennem hele din rejse at kende forskellene mellem disse to discipliner i dataverdenen!
Leder du efter en karriere som dataforsker, dataanalytiker eller udvikler? Tjek siden Teknologirådgivning Karrierer og fortæl dem, at Developer.com har sendt dig.