Наука о данных против статистики: сравнительное руководство

Наука о данных и статистика являются важной частью сегодняшнего роста. Сочетание этих двух факторов привело мир к огромному прогрессу и легкости. Хотя это два разных поля, пользователи часто используют их как взаимозаменяемые. Различие между ними имеет решающее значение для понимания правильного использования каждого из них и поиска хороших возможностей карьерного роста в конкретной области интересов. Ниже представлено подробное сравнение, которое поможет вам разобраться в различиях и сходствах между ними.

Обзор науки о данных

Наука о данных занимается работой с данными для их организации, извлечения и анализа. Обрабатываемые данные требуют многоэтапной обработки, выполняемой посредством очистки, интеграции, визуализации и статистического анализа данных. Он обрабатывает данные, разрабатывая модели для решения сложных проблем. Предлагая междисциплинарный подход, информация используется для интерпретации, анализа и использования при принятии решений. Эксперты по науке о данных используют объединенные возможности машинного обучения и компьютерной статистики, чтобы погрузиться в глубины данных и получить ценную информацию.

В своих повседневных задачах специалисты по данным должны иметь дело со следующими инструментами, которые включают в себя:

• 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.
• СУБД: MySQL — это система управления реляционными базами данных, которая специально используется для хранения, поиска и предварительной обработки данных.
• Инструменты больших данных: Apache Hadoop и Apache Spark обычно используются там, где первый находит приложения для распределенного хранения и обработки больших наборов данных. Последний, Spark, предлагает быструю и универсальную среду кластерных вычислений для обработки и анализа больших данных.
• Анализ данных: SAS или SPSS — это несколько статистических программ, которые часто используются в различных отраслях для анализа в конкретной области.
• Визуализация данных: Tableau, Matplotlib, Seaborn и ggplot2 входят в число наиболее часто используемых программ для распространения информации о работе и выводах специалистов по данным.
• Манипулирование данными: Это достигается с помощью библиотек языков программирования, таких как Pandas и NumPy.

Обзор статистики

Статистика более склонна к уравнениям и математическим концепциям. Они используются для анализа данных и охватывают широкий спектр приложений, имеющих решающее значение для тестирования и интерпретации информации, что еще больше побуждает статистиков принимать решения. Статистики также способны работать с различными наборами данных. Основная работа здесь — найти сходства или различия между двумя группами и сделать прогнозы на основе результатов, полученных в результате интерпретации.

Наука о данных против. Статистика: ключевые различия

Статистики должны ежедневно работать со следующим программным обеспечением:

• Статистическое программное обеспечение: Это основная и наиболее существенная потребность статистиков. Выполняемый через SAS или SPSS, он используется для бизнес-аналитики, расширенной аналитики и управления данными. Они также имеют решающее значение для отчетности. SAS обычно подходит для сектора здравоохранения и финансов, а SPSS больше подходит для исследований в области социальных наук.
• Математические и символьные вычисления: Они используются для решения сложного математического моделирования и симуляции и находят все более широкое применение в академических кругах.
• Инструменты Excel и электронных таблиц: 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 областями есть некоторые существенные сходства, а именно:

Сбор данных

Сбор данных включает в себя аналогичные шаги: доступ к базе данных, проведение экспериментов и опросов, а также использование API. Он следует за агрегацией данных, которая включает в себя такие методы, как интеллектуальный анализ данных, запись данных и очистку веб-страниц с помощью устройств и датчиков. Кроме того, процесс также выполняет проверку и проверку, чтобы не допустить компромиссов с качеством.

Предварительная обработка данных

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

Анализ данных

Обе области работают вместе, анализируя данные для получения информации и значимых выводов. Данные, полученные различными способами, требуют обработки независимо от указанных двух областей. Им необходимо собрать, очистить и систематизировать данные. Обе области также используют количественные методы для прогнозов и понимания явлений. Специалисты по данным и статистики также работают со статистическими концепциями и применяют их к данным.

Модельное строительство

Обе области связаны с созданием и использованием моделей для анализа данных и извлечения информации. Они разрабатывают модели разных типов, включая модели машинного обучения, модели регрессии, модели временных рядов или алгоритмы кластеризации. Модели служат для сбора и представления зависимостей или отношений в данных.

Мера неопределенности

Они оба рассматривают меру неопределенности. Это указывает на то, что в полях есть место для неизведанного.

Представление результатов

Наука о данных и статистика позволяют понять и представить результат в ясной, краткой и краткой форме. Они позволяют сделать презентацию интересной как для технической, так и для нетехнической аудитории.

Что лучше: наука о данных или статистика?

«Лучшее» из обоих можно определить на основе контекста использования, конкретных потребностей работы и целей. Наука о данных — это междисциплинарная область, которая в первую очередь касается обработки больших данных и прогнозного моделирования и фокусируется на проблемах реального мира. Статистика, с другой стороны, предлагает сочетание математики и статистики для умозаключений и тестирования. Поэтому понимание следующих соображений, прежде чем сделать правильный выбор, имеет решающее значение.

Объем анализа: Наука о данных — подходящий выбор, когда дело доходит до анализа и извлечения информации из больших и сложных наборов данных. Они позволяют использовать передовые вычислительные методы. Статистика является подходящим выбором, если основное внимание уделяется планированию эксперимента, проверке гипотез и пониманию взаимосвязей между данными с использованием статистических методов.

Промышленные приложения: Такие отрасли, как здравоохранение, финансы и технологии, которые занимаются прогнозным моделированием и машинным обучением, используют науку о данных, в то время как академические науки, традиционные исследовательские дисциплины и социальные науки требуют статистики.

Набор навыков: Специалистам по данным требуется набор навыков для работы с технологиями больших данных, программированием и машинным обучением. Статистики также уделяют особое внимание статистической теории, математической строгости и планированию экспериментов.

Подведение итогов!

Наука о данных и статистика — важные области, которые быстро развиваются. Предлагая новые инструменты и технологии с удобными интерфейсами, позволяющими легко обрабатывать и интерпретировать данные, карьера в этих областях имеет многообещающее будущее. Кандидаты, желающие войти в мир информатики и смежных областей, должны четко понимать различия и сходства между ними, чтобы правильно подчеркнуть их требования, действия и результаты.

Путешествуйте по миру автоматизации с более глубоким пониманием важнейших концепций. Запишитесь на курс «Аналитик данных» от Simplilearn и получите право на лучшее будущее!

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. Почему науку о данных и статистику часто путают?

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

В2. Должен ли я быть статистиком или специалистом по данным?

Выбор должен быть сделан в соответствии с целями, увлечениями, ясностью в отношении предыдущего набора навыков и количеством времени, которое кандидат готов посвятить. В статистике основное внимание уделяется математике, а наука о данных связана с подробными компьютерными исследованиями.

Вопрос 3. Насколько различаются цели в этих двух областях?

Целью науки о данных является исследование данных, распознавание образов, прогнозное моделирование и извлечение практической информации. Целью статистики является сделать значимые выводы на основе данных.

Вопрос 4. Может ли статистик стать специалистом по данным и как?

Обе сферы требуют друг друга, а значит, возможен переход от одного выбора карьеры к другому. Даже это дает кандидату преимущество в таких сценариях.

Вопрос 5. Является ли статистика частью науки о данных или наоборот?

Наука о данных включает статистику для получения результатов. Однако для достижения целей также требуется множество других дисциплин. Следовательно, статистику можно считать подмножеством науки о данных, но не наоборот.

Вопрос 6. Достаточно ли статистики для науки о данных?

Нет, наука о данных расширяется до широкого спектра. Это не ограничивается статистикой, поскольку технологии больших данных, правильная обработка и обработка данных, программирование и другие области являются важной частью науки о данных.

Вопрос 7. Кто зарабатывает больше: статистик или специалист по обработке данных?

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