データ サイエンスとデータ分析 – データのキャリア パスはどちらをたどるべきですか?

データ サイエンスとデータ分析に関する質問、および 2 つのデータ フィールドのどちらを選択するかは、非常に一般的な質問です。

データは新しい通貨だ、と彼らは言います。現在のようなデータ主導の世界では、すべてではないにしても、ほとんどの組織が、業務に影響を与える重要な事項を深く決定するためにデータに大きく依存しています。

情報を収集し、処理し、分析して価値のある処理済みデータを生成するプロセス全体により、関連するデータ操作スキルを持つ人々にさまざまな雇用の機会が生まれます。この場合、データ サイエンスとデータ分析は、データの処理と分析を扱う 2 つの主要な専門職です。

データ サイエンスのキャリアとデータ アナリティクスのキャリアには具体的に何が必要ですか?それらは同じ意味ですか？どれくらい違うのでしょうか？これらの職業のいずれかをキャリアとして追求するには、どのような予備的なスキルが必要ですか?

この記事は、これらの質問に答えることで、データ分析とデータ サイエンスの間でキャリアのどの道をたどるべきかを決定するのに役立ちます。私と同じようにあなたも興奮しているのはわかります！

2 つの間のパスを決定する前に、考慮すべき主要なコンポーネントを見てみましょう。

これらのコンポーネントには次のものが含まれます。

• データ サイエンスの職務内容とデータ分析の職務内容。

• データ分析とデータ サイエンスにおける個人の責任。

• データ サイエンスに必要なスキルとデータ分析に必要なスキル。

• 学歴。

• あなたの興味はこれらの分野と一致しています。

仕事内容

データサイエンス

データ サイエンスの専門家は、業界内のさまざまなソースからデータを取得します。次に、コンピュータ サイエンス、予測分析、統計、機械学習を組み込んで、これらの膨大なデータ セットを解析します。これは、ビジネスのパフォーマンスと機能構造を理解し、要件に対する解決策を見つけるのに役立ちます。

データ サイエンティストは、あなたが気づいていない疑問を明らかにします。彼らはまず答えを必要としています。これは、潜在的な学習プラットフォーム、さらにはイノベーションを特定することを目的としています。

データ分析

この分野には、実用的なデータを明らかにするために既存の情報を処理および統計的に分析することが含まれます。データ アナリストは、問題となっている問題を理解するためにデータを収集、処理、整理する手法を開発します。

専門家は次のようなデータ分析ツールを使用します。目標を達成するには、Python、R、Microsoft Excel、Tableau を使用します。さらに、データの精度と品質を精査します。データをレポートして対象ユーザーに提示するためのモデルを開発する前に、このデータをさらに分析します。モデルを使用したプレゼンテーション方法により、聴衆は提示されたデータをすぐに理解し、意思決定を容易に行うことができます。

明確な責任

データサイエンティストの責任

データ サイエンティストは、取得した生のデータをクリーニング、処理、操作します。彼らは、データから貴重な洞察を得るために、いくつかのデータ 分析 ツールを使用します。データ サイエンスの専門家は、カスタム分析を実行するためのアルゴリズムと予測モデルを開発するデータ モデリング プロセスを設計します。

さらに、データ サイエンスには、データのマイニングと、多数の関連ソースからの構造化データ セットと非構造化データ セットの両方の大規模なセットの収集が含まれます。データ サイエンティストとして、このデータを解釈するための高度な統計モデルの設計と評価を担当します。さらに、大量のデータを処理する予測可能なモデルと機械学習アルゴリズムを構築することも、データ サイエンティストの責任の一部です。

処理されたデータを分析し、チャートやグラフを使用してダッシュボードやレポートにグラフィカルに表現する必要があります。視覚的な表現により、関係者は意思決定を行う前にデータの傾向とパターンを迅速に理解できます。このプロセスはデータの視覚化と呼ばれます。データ サイエンティストは、必要に応じてデータ エンジニアやデータ アナリストと協力してデータ結果の分析を策定することがよくあります。

データアナリストの責任

データ分析分野における責任は、データ サイエンスの責任とそれほど変わりません。

関連データを使用して、正確なパターンと傾向を示すレポートを作成します。データ アナリストは、データ分析プロセス全体を効率化できるように、会社の役割と要件を理解する必要があります。また、自動ツールを使用して、プライマリおよびセカンダリ データ ソースからこれらの要件を取得します。

データを収集した後、破損したデータを削除し、コード エラーや関連する問題をデバッグすることでデータを処理します。

データ アナリストもデータを分析して、その品質と意味を評価します。

さらに、データを読み取り可能な形式に再編成するデータベースを開発および維持します。

データ アナリストは統計ツールを使用して、複雑なデータ セットのパターンと傾向を特定、分析、解釈することで診断と予測を行います。

これらの専門家は、重要なビジネス機能に数値を割り当て、長期にわたるビジネス パフォーマンスを評価および比較します。

データ サイエンティストと同様に、彼らもプログラマー、エンジニア、管理責任者と協力して、プロセス改善の機会を特定し続けます。

ここで、両方の分野で必要となる重要なスキルを見てみましょう。

必要なスキル

データサイエンス

この分野では、数学、高度な統計、予測モデリング、機械学習の知識が豊富であること、そしてもちろん、次のようなプログラミング スキルに精通していることが求められます。

• MongoDB や Cassandra などの SQL および NoSQL データベース。

• Tableau、ChartBlocks、Datawrapper、D3.js、QlikeView などのデータ視覚化ツールの操作に精通していること。

• R、Python、Scala などのプログラミング言語の専門知識。

• ビッグ データ ツールである Hadoop と Spark の使用に習熟している必要があります。

データ分析

同様に重要なことは、データ アナリストは統計、データベース、モデリング、 予測分析について よく知っている必要があるということです。さらに、あなたが問題解決能力があり、次のようなスキルを持っていると役立ちます。

• Excel とデータを操作するための SQL データベースの設計と開発。

• データをレポートする Power BI などのビジネス インテリジェンス (BI) ツールを使用します。

• 統計用の Python や R などのプログラミング言語。

• データを収集、測定、整理、分析するための数学の習得。

• JavaScript、XML、ETL フレームワークなどのプログラミングのようなレポート パッケージの使用に関する専門知識。

学歴

技術的な専門知識を超えて、関連する統計および分析スキルの分野またはコンピューター サイエンスの学士号は、データ アナリストにとって役に立ちます。あるいは、データ サイエンス認定コースまたは適切なブートキャンプを完了することもできます。個人的なプロジェクトに取り組むことは、職務に十分な習熟度を身につけるのに役立つ追加の利点です。

一方、データ サイエンティストには、数学またはコンピューター サイエンスのコースで高度な学位または修士号を取得する必要があります。

興味のあること

数学的コンピューティングやシステム思考に取り組むのは好きですか?一般に、データを消費するシステムを作成するのは好きですか?データサイエンスがあなたに最適です。これは、データ サイエンティストは主にデータ分析用のシステムを構築し、機械学習スキルを使用して予測分析モデルを作成するためです。さらに、会社のデータ収集システムも設計し、コンピューティングの観点を使用してプロセスを定義します。

そうでない場合、データを広範囲に調査し、そのデータからパターンや傾向を見つけ出すことで目標の達成に向けて取り組むのが好きな場合は、データ分析が最適です。

プロランク 🕵️‍♂️

データ アナリティクスと比較すると、データ サイエンスは専門的なランクが高くなります。同様に、給与に関しては、データ サイエンティストの方がデータ アナリストよりも相対的に高収入です。米国では、平均給与はそれぞれ 110,000 ドルと 65,300 ドルです。儲かる分野ですね😊

ただし、データ サイエンティストよりもデータ アナリストの方が求人の機会が多くあります。

したがって、あなたにとってそれは何でしょうか？ 🤔

データ サイエンスとデータ分析の違いを経験したことで、あなたは 2 つのどちらを選択するかをより適切に決定できるようになりました。

おそらく、あなたは自分の主なキャリア目標、興味、そしてさらに重要なことにスキルを再考したいと思うでしょう。

どの道を選択しても、どちらの分野にも有利です。さらに、どのようなキャリアを選択しても、データを扱う作業で間違いが生じることはありません。

このパスを選択すると、利用可能なデータ分析コースについてさらに詳しく調べることができます。あるいは、データ サイエンスの方法を選択する場合、使用するデータ サイエンス ツールを知りたい場合もあります。

幸運を祈ります！