Dataanalys och datavetenskap blandas ofta ihop bland nykomlingar inom området. Även om det finns mycket överlappning mellan de två, finns det också några stora skillnader. I den här artikeln kommer vi att gå igenom skillnaderna (och likheterna) mellan dataanalys och datavetenskap.
Låt oss först gå in på dataanalys. Målet för en dataanalytiker är att använda redan existerande data för att lösa aktuella affärsproblem. Vanligtvis är det primära ansvaret för en dataanalytiker att använda data för att skapa rapporter och instrumentpaneler. Dataanalytiker gör detta genom att använda verktyg som Microsoft Excel, strukturerat frågespråk (SQL) och visualiseringsprogram som Tableau eller Microsoft Power BI.
När det gäller datavetenskap blir saker lite mer komplicerade. Målet för en datavetare är att utveckla modeller för maskininlärning och analytiska metoder. Dataforskare hjälper till att samla in data, som de granskar efteråt, för att hitta trender och mönster som kan påverka verksamheten. Ett annat stort ansvar för en dataforskare är datarensning och datatestning. Dataforskare använder också Excel, SQL och visualiseringsverktyg – men de är också mycket beroende av programmeringsspråk som Python och R.
Läs: Python kontra R för dataanalys
Dataforskare kontra dataanalytiker
Beroende på bransch och/eller företag blir gråzonen mellan en dataanalytiker och en datavetare ofta tillräckligt stor för att de två titlarna blir praktiskt taget utbytbara. Dataanalytiker kan till exempel hitta på att rensa data eller komma in i extrahera, transformera och ladda (ETL) processen. Å andra sidan kan en datavetare vara ansvarig för att skapa instrumentpaneler eller koda SQL-frågor för redan existerande data.
I en perfekt värld finns det dock ett dedikerat dataanalysteam och datavetenskapsteam. Generellt sett krävs att datavetare känner till det mesta av en dataanalytikers ansvar, med tillägget av maskininlärning (ML). Maskininlärning är en avancerad metod för dataanalys som använder artificiell intelligens (AI) för att förutsäga resultat. Av denna anledning ses datavetenskap ofta som ett steg över dataanalys.
Det är värt att nämna att ordet "analytiker" slängs runt mycket nuförtiden. Alla som arbetar i Excel är inte dataanalytiker. Det finns dock några undantag när det handlar om mindre tekniska dataanalytikertjänster som ofta får olika namn, till exempel affärsanalytiker eller marknadsanalytiker. Dessa typer av roller kommer nästan aldrig att göra någon form av avancerad dataanalys som maskininlärning.
För att bli dataanalytiker krävs vanligtvis en kandidatexamen i STEM. Det är dock inte ovanligt för någon att övergå till dataanalys från ett annat område, särskilt om de har omfattande domänkunskap i en specifik bransch. Faktum är att det inte är omöjligt att bli en dataanalytiker utan någon examen alls (säger inte att det kommer att vara lätt). Så länge du känner till de tre kärnverktygen i Excel, SQL och ett visualiseringsverktyg – kan du ha chansen att bli en dataanalytiker. När det gäller att bli datavetare är det nästan garanterat att du kommer att behöva en kandidatexamen i STEM, med en magisterexamen att föredra i de flesta fall.
Läs: Introduktion till maskininlärning i Python
Skillnaden mellan dataanalys och datavetenskap är betydande. Ironiskt nog är skillnaden mellan en dataanalytiker och en dataforskare inte lika betydande. Som tidigare nämnts kan var och ens ansvar vara ganska flytande ibland, så det kan skapa viss förvirring om vilken roll det faktiskt är. Förhoppningsvis klarade den här artikeln några av skillnaderna mellan dataanalys och datavetenskap. Fastna dock inte så mycket för etiketter – om du är intresserad av båda, försök att lära dig kärnkompetenserna i Excel, SQL och visualiseringsverktyg först. Därifrån kan du bestämma om du vill gå den extra milen och lära dig ett programmeringsspråk som utmärker sig vid datamanipulation och statistik, som Python eller R. Oavsett vilket, att veta skillnaderna mellan dessa två discipliner kommer att hjälpa dig mycket under hela din resa i datavärlden!
Letar du efter en karriär som datavetare, dataanalytiker eller utvecklare? Kolla in sidan för karriärer för teknikrådgivning och berätta för dem att Developer.com skickade dig.