Наука о данных против статистики: сравнительное руководство

Наука о данных и статистика являются важной частью сегодняшнего роста. Сочетание этих двух областей привело мир к огромному прогрессу и простоте. Хотя это две разные области, пользователи часто используют их как взаимозаменяемые. Различие между ними имеет решающее значение для понимания правильного использования каждой из них и поиска хороших возможностей карьерного роста в конкретной интересующей области. Ниже приведено всестороннее сравнение, которое проведет вас через различия и сходства между ними.

Обзор науки о данных

Наука о данных занимается работой с данными для их организации, извлечения и анализа. Данные, которые необходимо обработать, требуют многоэтапной обработки, выполняемой посредством очистки данных, интеграции, визуализации и статистического анализа. Она обрабатывает данные, разрабатывая модели для предоставления решений сложных проблем. Предлагая междисциплинарный подход, информация используется для интерпретации, анализа и использования при принятии решений. Эксперты по науке о данных используют объединенную мощь машинного обучения и компьютерной статистики, чтобы погружаться в глубины данных и выдавать ценные идеи.

Специалистам по обработке данных в своих повседневных задачах необходимо использовать следующие инструменты, в том числе:

• Языки программирования, такие как R и Python: Они используются для анализа данных, машинного обучения, статистики, визуализации и написания сценариев. Они также используются для исследовательского анализа данных.
• СУРБД: MySQL — это система управления реляционными базами данных, специально предназначенная для хранения, поиска и предварительной обработки данных.
• Инструменты для работы с большими данными: Apache Hadoop и Apache Spark обычно используются там, где первый находит применение для распределенного хранения и обработки больших наборов данных. Последний, Spark, предлагает быструю и универсальную кластерную вычислительную среду для обработки и аналитики больших данных.
• Анализ данных: SAS или SPSS — это несколько видов статистического программного обеспечения, которые часто используются в различных отраслях для предметно-ориентированного анализа.
• Визуализация данных: Tableau, Matplotlib, Seaborn и ggplot2 входят в число наиболее часто используемых программных продуктов для распространения результатов работы и выводов специалистов по обработке данных.
• Манипулирование данными: Это достигается с помощью библиотек языков программирования, таких как Pandas и NumPy.

Обзор статистики

Статистика больше склоняется к уравнениям и математическим концепциям. Они используются для анализа данных и охватывают широкие приложения, имеющие решающее значение для проверки и интерпретации информации, что еще больше побуждает статистиков принимать решения. Статистики также способны работать с различными наборами данных. Основная работа здесь заключается в поиске сходств или различий между двумя группами и составлении прогнозов на основе результатов, полученных в результате интерпретации.

Наука о данных против статистики: основные различия

Статистики обязаны ежедневно работать со следующим программным обеспечением:

• Статистическое программное обеспечение: Это основная и самая важная потребность для статистиков. Выполняемая через SAS или SPSS, она используется для бизнес-аналитики, расширенной аналитики и управления данными. Они также имеют решающее значение для отчетности. SAS, как правило, подходит для здравоохранения и финансового сектора, в то время как SPSS больше подходит для исследований в области социальных наук.
• Математические и символьные вычисления: Они используются для решения сложных математических задач и моделирования, находя все большее применение в академических кругах.
• Excel и инструменты для работы с электронными таблицами: Microsoft Excel является распространенным выбором благодаря встроенным функциям и инструментам с эффективными компонентами для визуализации данных.

Общие сходства между наукой о данных и статистикой

Между этими двумя доменами имеются некоторые существенные сходства, а именно:

Сбор данных

Сбор данных включает в себя аналогичные шаги, которые включают доступ к базе данных, проведение экспериментов и опросов, а также использование API. Он следует за агрегацией данных, которая включает в себя такие методы, как добыча данных, запись данных и веб-скрапинг через устройства и датчики. Кроме того, процесс также выполняет валидацию и верификацию, чтобы не допустить компромисса с качеством.

Предварительная обработка данных

Он включает очистку ранее полученных данных. Процесс включает удаление несоответствий, шума или ошибок для обработки выбросов и пропущенных значений, чтобы предотвратить компромисс с надежностью и целостностью.

Анализ данных

Обе области работают вместе, чтобы анализировать данные для получения идей и значимых выводов. Данные, полученные различными способами, требуют обработки, независимо от указанных двух доменов. Им необходимо собирать, очищать и организовывать данные. Обе области также используют количественные методы для прогнозирования и понимания явлений. Специалисты по данным и статистики также работают со статистическими концепциями и применяют их к данным.

Модельное строительство

Обе области занимаются созданием и использованием моделей для анализа данных и извлечения информации. Они разрабатывают модели разных типов, в том числе модели машинного обучения, регрессионные модели, модели временных рядов или алгоритмы кластеризации. Модели служат для захвата и представления зависимостей или отношений в данных.

Мера неопределенности

Они оба рассматривают меру неопределенности. Она указывает на то, что поля оставляют место для неизвестного.

Представление результатов

Наука о данных и статистика позволяют понимать и представлять результаты в ясной, краткой и краткой форме. Они позволяют представлять их интригующе как для технической, так и для нетехнической аудитории.

Что лучше: наука о данных или статистика?

«Лучшее» из обоих можно определить на основе контекста использования, конкретной потребности в работе и целей. Наука о данных — это междисциплинарная область, которая в первую очередь касается обработки больших данных и предиктивного моделирования и фокусируется на реальных проблемах. Статистика, с другой стороны, предлагает сочетание математики и статистики для вывода и тестирования. Поэтому понимание следующих соображений, прежде чем судить о правильном выборе, имеет решающее значение.

Область анализа: Наука о данных — это подходящий выбор, когда речь идет об анализе и извлечении информации из больших и сложных наборов данных. Они позволяют использовать передовые вычислительные методы. Статистика — это подходящий выбор, если основное внимание уделяется экспериментальному проектированию, проверке гипотез и пониманию взаимосвязей в данных с использованием статистических методов.

Отраслевые применения: Такие отрасли, как здравоохранение, финансы и технологии, которые занимаются прогнозным моделированием и машинным обучением, используют науку о данных, в то время как академические дисциплины, традиционные исследовательские дисциплины и социальные науки нуждаются в статистике.

Набор навыков: Специалистам по данным требуется набор навыков для работы с технологиями больших данных, программированием и машинным обучением. Статистики также фокусируются на статистической теории, математической строгости и экспериментальном дизайне.

Подведение итогов!

Наука о данных и статистика — важные области, которые быстро развиваются. Предлагая новые инструменты и технологии с удобными интерфейсами для легкой обработки и интерпретации данных, карьера в этих областях имеет многообещающее будущее. Кандидаты, желающие войти в мир компьютерных наук и смежных областей, должны четко понимать различия и сходства между ними, чтобы правильно подчеркнуть свои требования, действия и результаты.

Отправьтесь в мир автоматизации с более глубоким пониманием важнейших концепций. Запишитесь на курс Data Analyst от Simplilearn и получите право на лучшее завтра!

Часто задаваемые вопросы

В1. Почему науку о данных и статистику часто путают?

Общая методология между ними относится к ним как к единому целому. Однако оба служат разным целям и отраслям.

В2. Кем мне следует быть: статистиком или специалистом по анализу данных?

Выбор должен быть сделан в соответствии с целями, страстью, ясностью предыдущих навыков и количеством времени, которое кандидат готов посвятить. Статистика связана с фокусом на математике, в то время как наука о данных связана с подробными компьютерными исследованиями.

В3. Чем отличаются цели в этих двух областях?

Целью Data Science является исследование данных, распознавание образов, предиктивное моделирование и извлечение действенных идей. Цель статистики — делать содержательные выводы из данных.

В4. Может ли статистик стать специалистом по анализу данных и как?

Оба поля требуют друг друга, и, следовательно, переход от одного карьерного выбора к другому возможен. Даже это дает кандидату преимущество в таких сценариях.

В5. Является ли статистика подразделом науки о данных или наоборот?

Наука о данных включает статистику для получения результатов. Однако для достижения целей она также требует множества других дисциплин. Таким образом, статистику можно считать подмножеством науки о данных, но не наоборот.

В6. Достаточно ли статистики для науки о данных?

Нет, Data Science расширяется до широкого спектра. Она не ограничивается статистикой, поскольку технология больших данных, правильная обработка и обращение с данными, программирование и другие области являются важной частью Data Science.

В7. Кто зарабатывает больше: статистик или специалист по анализу данных?

Заработок между ними варьируется в зависимости от множества факторов. Он широко варьируется в зависимости от различных отраслей, уровней опыта, квалификации, требований к навыкам, местоположения и множества других аспектов.