تفاوت علم داده و تحلیل داده چیست؟

در دنیای امروز که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، دیتا ساینس و دیتا آنالیز به دو مهارت ارزشمند و پر تقاضا تبدیل شده‌اند. اما این دو اصطلاح دقیقاً چه معنایی دارند و چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟ با همراه باشید تا تفاوت علم داده و تحلیل داده را بررسی کنیم.

علم داده چیست؟

علم داده را می‌توان به عنوان هنر و علم استخراج دانش مفید از حجم عظیمی از داده‌ها تعریف کرد. این دانش می‌تواند برای حل مسائل پیچیده، پیش‌بینی روندها و ایجاد نوآوری در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت، مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی و حتی علوم پایه مورد استفاده قرار گیرد. دانشمندان داده از طیف وسیعی از مهارت‌ها و ابزارها از جمله آمار، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و برنامه نویسی برای جمع آوری، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها با طرح سوالات درست، الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها را کشف می‌کنند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهند که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر منجر شود.

پیشنهاد مطالعه: علم داده (دیتا ساینس) چیست؟

مراحل کلیدی در علم داده:

1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین قدم در علم داده، جمع‌آوری داده‌های مناسب از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، سنسورها و شبکه‌های اجتماعی است.
2. پاکسازی داده‌ها: داده‌های خام اغلب ناقص، نادرست یا تکراری هستند. دانشمندان داده باید داده‌ها را پاکسازی کنند تا برای تجزیه و تحلیل آماده شوند.
3. تجزیه و تحلیل داده‌ها: در این مرحله، از روش‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌ها استفاده می‌شود.
4. تفسیر نتایج: دانشمندان داده باید نتایج تجزیه و تحلیل را به شکلی روشن و مختصر به ذینفعان ارتباط دهند تا بتوان از آنها برای حل مشکلات و بهبود فرآیندها استفاده کرد.

مهارت‌های مورد نیاز برای علم داده:

دانشمندان داده باید از مهارت‌های قوی در ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی برخوردار باشند. آنها همچنین باید مهارت‌های تفکر انتقادی، حل مسئله و ارتباطی قوی داشته باشند.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده زیرمجموعه‌ای از علم داده است که بر روی بررسی مجموعه داده‌های خاص برای یافتن پاسخ به سوالات خاص تمرکز دارد. تحلیلگران داده از مهارت‌های آماری و تجسم داده‌ها برای شناسایی الگوها، روندها و ناهنجاری‌ها در داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها یافته‌های خود را به شکلی واضح و مختصر به ذینفعان ارتباط می‌دهند تا بتوان از آنها برای بهبود فرآیندها، افزایش کارایی و حل مشکلات استفاده کرد.

پیشنهاد مطالعه: تحلیلگر داده کیست؟ چطور تحلیلگر داده شویم؟

تفاوت تحلیل داده و علم داده

• هدف: علم داده بر استخراج دانش و بینش‌های کلی از داده‌ها تمرکز دارد، در حالی که تحلیل داده به پاسخ به سوالات خاص و حل مسائل مشخص می‌پردازد.
• دامنه: علم داده دامنه‌ی گسترده‌تری را شامل می‌شود و از تکنیک‌های پیچیده‌تری مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌کند. تحلیل داده در مقیاس کوچک‌تری انجام می شود و از روش‌های سنتی‌تری مانند آمار و تجسم داده‌ها بهره می‌برد.
• مهارت‌ها: علم داده به مهارت‌های تخصصی‌تری در ریاضیات، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین نیاز دارد، در حالی که تحلیل داده به مهارت‌های پایه‌ای‌تری در آمار و تجسم داده‌ها نیاز دارد.

همچنین افرادی که کار تحلیل داده انجام ‌می‌دهند، باید مهارت‌های ارتباطی قوی داشته باشند تا بتوانند یافته‌های خود را به ذینفعان مختلف ارائه دهند.

کدام مسیر شغلی برای شما مناسب است؟

اگر به حل مسائل پیچیده، کشف الگوها در داده‌ها و ایجاد نوآوری علاقه دارید، دانشمند داده ممکن است مسیر شغلی مناسبی برای شما باشد. اگر به تجزیه و تحلیل داده‌ها برای یافتن پاسخ به سوالات خاص و برقراری ارتباط یافته‌های خود با دیگران علاقه دارید، تحلیلگر داده ممکن است انتخاب بهتری برای شما باشد.

سخن پایانی

علم داده و تحلیل داده دو حوزه جذاب و پررونق هستند که فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی را برای افراد با مهارت‌های مختلف ارائه می‌دهند. در این مقاله، تفاوت دانشمند داده و تحلیلگر داده را بررسی کردیم و دیدید که چگونه این دو حوزه ی جذاب می‌توانند به حل مسائل پیچیده، پیش‌بینی روندها و نوآوری در زمینه‌های مختلف کمک کنند. اما اگر شما هم مشتاق ورود به این حوزه هستید و می‌خواهید به یک متخصص ماهر در علم داده تبدیل شوید، دپارتمان علوم داده جهاد دانشگاهی صنعتی شریف دوره‌ها‌ی جامع و کاربردی ویژه بازار کار برای شما تدارک دیده است. دوره جامع علم داده جهاد دانشگاه صنعتی شریف با اساتید مجرب و باتجربه و تمرکز بر روی مهارت های عملی، شما را برای ورود به بازار کار و یا ادامه تحصیلات در این حوزه آماده می‌کند.