Réponse 1:

La science des données et l'analyse des données est un domaine qui rejoint la programmation, les mathématiques et les affaires. Maintenant, avant de connaître la différence entre deux, vous devez comprendre les deux termes. Donc, en commençant par la science des données

Science des données - C'est un terme pour différents modèles et méthodes pour obtenir des informations. En termes plus simples. La science des données est une combinaison de divers outils, principes d'apprentissage automatique et algorithme dans le but de trouver les modèles à partir des données brutes.

Data Analytics - C'est le processus pour augmenter la productivité et le gain commercial. Ici, les ensembles de données sont examinés pour tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent. Les informations sont extraites et classées pour identifier et analyser les informations de conduite, et différentes techniques sont disponibles en fonction des exigences organisationnelles. Nous l'avons également appelé analyse des données.

Passons maintenant à la différence entre Data Science et Data Analytics. J'ai trouvé l'infographie ci-dessous qui vous aidera à la comprendre clairement.

Comprenons les rôles des Data Scientists et Data Analysts

Scientifique des données -

  • Connaissance requise des statistiques appliquées, de l'exploration de données et des algorithmes de calcul comme les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique.Connaissance des systèmes de bases de données comme MySQL, Hive, etc. est requise.La science des données est utilisée dans des catégories plus larges telles que la publicité numérique ou les recherches sur Internet. un rôle dans le développement de l'apprentissage automatique et de l'IA. Ils formulent ensuite un algorithme développé par des analystes de données.

Analystes de données

  • Compétences requises en matière d'extraction et de recherche de données.Le mélange de données, le nettoyage des données, la découverte de données et la visualisation des données sont les principales tâches du travail des analystes de données.Des connaissances statistiques de base sont requises.L'industrie parfaite est le voyage, les jeux ou les soins de santé, où les analystes peuvent extraire des données pour améliorer les affaires.

Il s'agissait donc uniquement de science des données et d'analyse de données.

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Réponse 2:

Salut,

Permettez-moi de vous expliquer les deux termes.

Le Big Data est une collection d'une énorme quantité de données qui nécessite des systèmes de gestion de base de données spéciaux pour analyser et en tirer des informations utiles. L'analyse et les informations tirées de ces données sont considérées comme des analyses de Big Data.

Alors que la science des données est un domaine interdisciplinaire sur les méthodes, processus et systèmes scientifiques pour extraire des données de connaissances sous diverses formes, structurées ou non structurées.

Voici quelques applications du Big Data:

  • L'analyse des mégadonnées nous permet de trouver de nouveaux remèdes et de mieux comprendre et prédire la propagation des maladies.La police utilise des outils de mégadonnées pour attraper les criminels et même prédire l'activité criminelle.Les sociétés de cartes de crédit utilisent l'analyse des mégadonnées pour détecter les transactions frauduleuses.Un certain nombre de villes utilisent même des analyses de mégadonnées dans le but de se transformer en Smart Cities, où un bus saurait attendre un train retardé et où les feux de circulation prédisent les volumes de trafic et fonctionnent pour minimiser les embouteillages.

La raison principale pour laquelle le Big Data est important pour tout le monde est due à son application dans presque tous les domaines. Cela affecte la vie de chacun d'une manière ou d'une autre.

Au fur et à mesure que les outils de collecte et d'analyse des données deviennent moins chers et plus accessibles, nous développerons davantage d'utilisations - des tapis de yoga intelligents à de meilleurs outils de santé et à une police plus efficace.

J'espère que ça répond à ta question.

Si vous souhaitez acquérir plus de connaissances, consultez le lien suivant:

https://goo.gl/WvjndD


Réponse 3:

Salut,

Permettez-moi de vous expliquer les deux termes.

Le Big Data est une collection d'une énorme quantité de données qui nécessite des systèmes de gestion de base de données spéciaux pour analyser et en tirer des informations utiles. L'analyse et les informations tirées de ces données sont considérées comme des analyses de Big Data.

Alors que la science des données est un domaine interdisciplinaire sur les méthodes, processus et systèmes scientifiques pour extraire des données de connaissances sous diverses formes, structurées ou non structurées.

Voici quelques applications du Big Data:

  • L'analyse des mégadonnées nous permet de trouver de nouveaux remèdes et de mieux comprendre et prédire la propagation des maladies.La police utilise des outils de mégadonnées pour attraper les criminels et même prédire l'activité criminelle.Les sociétés de cartes de crédit utilisent l'analyse des mégadonnées pour détecter les transactions frauduleuses.Un certain nombre de villes utilisent même des analyses de mégadonnées dans le but de se transformer en Smart Cities, où un bus saurait attendre un train retardé et où les feux de circulation prédisent les volumes de trafic et fonctionnent pour minimiser les embouteillages.

La raison principale pour laquelle le Big Data est important pour tout le monde est due à son application dans presque tous les domaines. Cela affecte la vie de chacun d'une manière ou d'une autre.

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Réponse 4:

Salut,

Permettez-moi de vous expliquer les deux termes.

Le Big Data est une collection d'une énorme quantité de données qui nécessite des systèmes de gestion de base de données spéciaux pour analyser et en tirer des informations utiles. L'analyse et les informations tirées de ces données sont considérées comme des analyses de Big Data.

Alors que la science des données est un domaine interdisciplinaire sur les méthodes, processus et systèmes scientifiques pour extraire des données de connaissances sous diverses formes, structurées ou non structurées.

Voici quelques applications du Big Data:

  • L'analyse des mégadonnées nous permet de trouver de nouveaux remèdes et de mieux comprendre et prédire la propagation des maladies.La police utilise des outils de mégadonnées pour attraper les criminels et même prédire l'activité criminelle.Les sociétés de cartes de crédit utilisent l'analyse des mégadonnées pour détecter les transactions frauduleuses.Un certain nombre de villes utilisent même des analyses de mégadonnées dans le but de se transformer en Smart Cities, où un bus saurait attendre un train retardé et où les feux de circulation prédisent les volumes de trafic et fonctionnent pour minimiser les embouteillages.

La raison principale pour laquelle le Big Data est important pour tout le monde est due à son application dans presque tous les domaines. Cela affecte la vie de chacun d'une manière ou d'une autre.

Au fur et à mesure que les outils de collecte et d'analyse des données deviennent moins chers et plus accessibles, nous développerons davantage d'utilisations - des tapis de yoga intelligents à de meilleurs outils de santé et à une police plus efficace.

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