מה הבדל בין Data Science ל- Data Analytics
קרדיט FREEPIK

גם מי שלא מגיע מתחום ההייטק בוודאי שמע את המושגים הבאים נזרקים לאוויר: "data science", "דאטה analysis", "ביג דאטה" וכדומה. המושגים האלו יכולים להיות מבלבלים מאוד – אפילו עבור אלו שכן נמצאים בעולם הזה – והרבה אנשים שואלים את עצמם מה ההבדל בין data science ל-data analytics. 

למעשה, גם data science וגם דאטה אנליטיקס קשורים, מן הסתם, לדאטה – נתוני מידע. ההבדל העיקרי בין שני המושגים האלו הוא מה עושים עם אותם נתונים; בעוד דאטה אנליסט בוחן כמות גדולה של נתונים במטרה לזהות טרנדים ולפתח תרשימים ומצגות ויזואליות כדי לעזור לעסקים להחליט החלטות אסטרטגיות מדויקות יותר, מדעני דאטה מעצבים ומפתחים תהליכים חדשים לייצור ומידול נתונים, באמצעות פיתוח פרוטוטייפים, אלגוריתמים, בניית מודלי חיזוי ועוד. 

רוצים להעמיק קצת יותר את ההבדל בין שני התחומים הדומים והשונים האלו? המשיכו לקרוא!

העבודה עצמה 

העבודה בתור דאטה סיינטיסט ודאטה אנליטיקס היא שונה במהותה:

  • עבודה בתור Data Analytics – האחריות של העובדים היא מגוונת, ואפשר למצוא אנשים בתפקיד זה במרחב גדול של תעשיות וחברות. ובכל זאת, באופן בסיסי ניתן לומר כי העבודה היא לייעל את ניתוח הנתונים כדי ליצור תובנות חשובות ולפתור בעיות. העובדים מקבלים כמויות של מידע ומנתחים אותה באמצעות כלים שונים ובהתאם לצרכי העסק. 
  • עבודה בתור Data Science – "מדעני דאטה" מעריכים את הלא נודע על ידי שאילת שאלות, כתיבת אלגוריתמים ובניית מודלים סטטיסטים. ההבדל העיקרי הוא שעבודה זו מבוססת בעיקר על כתיבת קוד, שכן הם אלו שבונים את מערכות הניתוח שלהם בעצמם. 

רקע לעובדים

אל התחומים האלו מגיעים מרקעים קצת שונים:

  • רקע לעבודה בתור Data Analytics – יש להגיע ברוב המקרים עם רקע בתחומי המתמטיקה והסטטיסטיקה. עובדים רבים בוחרים להמשיך לתואר שני באנליטיקה, כדי להתקדם בעבודה.
  • רקע לעבודה בתור Data Science – כדי להגיע לתפקיד ב-Data science צריך להגיע עם ידע נרחב מאוד במתמטיקה וסטטיסטיקה לצד ידע רחב בתכנות ומדעי המחשב. במקרים רבים, העובדים הם בעלי תואר שני במדעי המחשב או במדעי נתונים. 

כלים וכישורים

יש כלים וכישורים נקודתיים המתאימים לכל אחת מהמשרות: 

  • כלים הנדרשים ל-Data Analytics – בין הכישורים השונים שצריכים להיות לעובדים בתחום הזה אפשר למצוא ידע בSAS, SQL, סטטיסטיקות, ניהול בסיסי נתונים ודיווח, ניתוח נתונים וכן מידול וכריית נתונים. 
  • כלים הנדרשים ל- Data Science – עבודה כזו דורשת כישורים מתקדמים יותר הקשורים ללמידת מכונה (machine learning), פיתוח תוכנה, שפות כמו ג'אווה ופייתון, כריית נתונים וניתוח נתונים. 

אחריות

האחריות הנדרשת מכל אחד מהתפקידים:

  • האחריות של עובדי Data Analytics – פעמים רבות מנתחי מידע אחראים לעיצוב ותחזוקה של מערכות מידע ובסיסי נתונים, באמצעות כלים סטטיסטים לפענוח נתונים והכנת דוחות.
  • האחריות של עובדי Data Science – לרוב, מדעני הנתונים אחראים על פיתוח מודלים ויצירת אלגוריתמים ומודלי חיזוי כדי לחלץ את המידע הנדרש על ידי הארגון ולפתור בעיות מסובכות.

השאר תגובה

Please enter your comment!
Please enter your name here