Data Science vs Data Analytics: les différences expliquées

Selon un rapport d’IBM, le nombre d’emplois pour les professionnels américains des données atteindra 2 720 000 sur 364 000 offres d’emploi. L’industrie du Big Data atteindra 77 milliards USD d’ici 2023.

Avec près de 2,5 quintillions d’octets de données générés chaque jour, il est important de traiter les données pour les rendre significatives. Supposons que ces données soient analysées et présentées de manière à saisir les besoins de l’utilisateur et à apporter des innovations en conséquence. Dans ce cas, nous pouvons développer un système révolutionnaire qui permet aux entreprises de fournir des solutions de haute qualité aux problèmes auxquels un homme ordinaire est confronté, tout cela à un coût très bas. Ce système peut s’améliorer et s’improviser pour devenir progressivement plus innovant.

Comment pensez-vous que cela peut être possible?

Sa science des données comprend l’analyse des données ou Data Science, l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique et bien d’autres choses. Cours de science des données avec Python peut vous permettre d’amener ces révolutions dans l’industrie de votre choix en vous faisant décrocher votre carrière en Data Science.

Les termes analyse de données et science des données sont utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence entre les deux dans la manière dont ils apparaissent. Explorons ce qu’ils signifient et les différences fondamentales entre eux.

Une illustration de base

Étant donné que le Big Data implique d’énormes volumes de données, les méthodes traditionnelles de collecte de données ne sont plus suffisantes. Il est nécessaire de disposer de systèmes capables de collecter les données, de les traiter pour le groupe cible concerné, d’appliquer l’un des modèles d’apprentissage automatique et statistique pour les analyser, puis de prédire les décisions futures sur la base des données existantes. Ceci est rendu comme un système de rétroaction. L’analyse des données fait partie de ce système, qui consiste à appliquer une analyse statistique sur les ensembles de données pour trouver des réponses aux problèmes commerciaux. Et la partie restante – qui implique l’analyse des données, l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et la visualisation des données est la science des données ou Data Science.

Qu’est-ce que l’analyse des données ou Data Science?

Puisqu’il y a beaucoup de données à collecter et qu’elles peuvent être analysées de manière appropriée pour que des avantages commerciaux puissent être obtenus. Une telle analyse des données pour extraire des informations significatives et des informations utiles pour résoudre un problème commercial est appelée Analyse des données.

Dans Data Analytics, divers outils et techniques sont utilisés pour analyser le Big Data. Les étapes impliquées dans l’analyse des données sont les suivantes:

• Identifier les besoins en données et les regrouper dans des groupes appropriés en fonction du problème commercial. Par exemple, l’âge, le lieu, etc.

• La collecte des données de différentes sources hors ligne et en ligne peut inclure des médias sociaux, des ordinateurs, des enquêtes, etc.

• Organiser et organiser les données pour l’analyse. Généralement, les feuilles de calcul sont utilisées pour l’organisation des données, bien qu’Apache Spark et Hadoop deviennent populaires de nos jours.

• Nettoyer les données en supprimant les ensembles de données incohérents, incomplets ou en double. Les données sont préparées pour l’analyse en supprimant les erreurs, le cas échéant.

L’analyse de données ou Data Science est aujourd’hui utilisée dans presque tous les secteurs, y compris les industries des médias et du divertissement, de la santé, de la finance, du tourisme, de la vente au détail et de l’hôtellerie.

Qu’est-ce que la science des données?

La science des données ou Data Science a une portée plus large que l’analyse des données. L’analyse des données est le sous-ensemble de la science des données et constitue une phase du cycle de vie de la science des données. Cela signifie que les processus effectués avant et après l’analyse des données font partie de Science des données ou Data Science.

Les principaux composants de la science des données sont:

• Statistiques- Les statistiques consistent à collecter, analyser, interpréter et présenter les données au moyen de modèles mathématiques.

• Visualisation de données- après avoir obtenu des résultats de la science des données, ils sont interprétés sous la forme de graphiques, de diagrammes et de graphiques visuellement attrayants, ce qui les rend simples et faciles à comprendre. Cela met en évidence les principaux résultats et contribue donc à une meilleure prise de décision.

• Apprentissage automatique c’est une partie importante où vous devez utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique qui apprennent par eux-mêmes et projettent la conduite humaine aussi correctement que possible.

Comme un Data Scientist, vous devez identifier et définir les problèmes commerciaux potentiels à partir de diverses sources indépendantes et collecter des données à partir de ces sources. Une fois les données analysées via Data Analytics, un modèle est développé et testé avec diverses itérations jusqu’à ce que la précision souhaitée soit atteinte.

La science des données est un domaine étendu et offre un avenir plus prometteur. Data Analytics est le domaine qu’il vous faut si vous souhaitez être dans la zone de programmation. Une chose commune dans les deux domaines est que les deux travaillent beaucoup sur les données pour avoir une image claire du problème commercial. La science des données implique l’ensemble du processus métier des partenaires commerciaux, des parties prenantes, de la narration, de l’analyse des données, de la préparation, du développement de modèles, des tests et du déploiement. L’analyse des données est une étape majeure de la science des données qui consiste à analyser le Big Data et à extraire des informations. Elle est préparée sous forme de graphiques, de graphiques et de diagrammes. Pour entrer dans la science des données, vous devez commencer par Data Analytics.

Conclusion sur le Data Science

À présent, vous avez découvert que les deux domaines offrent d’excellentes options de carrière, la science des données en faisant une plus gratifiante.

Pour faire carrière dans ce domaine, suivez un cours de formation en ligne dispensé par un institut accrédité et oubliez ce qu’il faut étudier et comment organiser le matériel d’étude. Tout est défini pour vous par les prestataires de formation. Vous obtenez un accès à vie au matériel d’étude et travaillez sur des projets réels.

Ils vous forment en fonction de votre niveau de connaissances et vous fournissent également une aide à l’emploi. Vous pouvez également obtenir une option d’apprentissage à votre rythme et un choix de mode d’apprentissage. Cela signifie que vous pouvez choisir de suivre une formation en ligne, un instructeur ou un apprentissage mixte.