Qual è la differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati?

Secondo un rapporto, si prevede che le professioni che si occupano di dati vedranno una forte crescita occupazionale entro il 2031 Ufficio statunitense di statistica del lavoro. In questo contesto, si prevede che tutte le occupazioni cresceranno in media del 5%. I data scientist, solo un esempio di professioni legate ai dati, stanno crescendo di oltre sette volte tale cifra, ovvero del 36%.

Inoltre, le occupazioni legate ai dati avevano un salario medio annuo più elevato rispetto alla media di tutte le occupazioni nel 2022, con i data scientist in particolare che guadagnavano il doppio del salario medio negli Stati Uniti.

Secondo Wade Wagen-Ulmschneider, professore associato di informatica presso l’Università dell’Illinois, i termini scienza dei dati e scienziati dei dati sono diventati popolari solo negli ultimi dieci anni. L’analisi dei dati, d’altro canto, esiste da molto più tempo ed è un campo praticato da molti studenti di statistica, economia e persino alcune scienze sociali.

Poiché i due campi vengono spesso discussi fianco a fianco, potresti chiederti: qual è la vera differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati? fortuna Qui per aiutare.

Cos’è la scienza dei dati?

In generale, la scienza dei dati è lo studio dell’utilizzo dei dati e della loro applicazione per risolvere problemi del mondo reale. Si estende su più campi, tra cui l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e gli algoritmi, e si interseca strettamente con argomenti come l'informatica, la statistica e il business. Può anche includere analisi dei dati stessi.

“La scienza dei dati riguarda tipicamente la stima di fenomeni sconosciuti e la previsione di eventi futuri”, afferma Joel Shapiro, professore associato di economia manageriale e scienze delle decisioni presso la Kellogg School of Management della Northwestern University. fortuna. “La scienza dei dati può comportare l’acquisizione e la gestione dei dati, la creazione di algoritmi e il chiarimento delle implicazioni dei risultati”.

Fagen-Ulmschneider ha detto in precedenza fortuna È convinto che le competenze in materia di scienza dei dati diventeranno presto onnipresenti quanto le competenze di Microsoft Office.

Cos'è l'analisi dei dati?

Invece di guardare al futuro, l’analisi dei dati si concentra maggiormente sul passato, oltre che sul presente.

L’analisi dei dati utilizza dati storici per identificare le tendenze e spiegare le implicazioni di tali tendenze, afferma Shapiro. Gli esperti in questo campo tendono anche ad essere esperti nelle tecniche di visualizzazione dei dati.

Shapiro aggiunge che questo campo è importante perché aiuta a scoprire storie che altrimenti non potrebbero essere viste o trovate.

“Ci sono così tante cose da misurare che è impossibile per chiunque tenerne traccia tutte, per non parlare di capire come si relazionano tra loro”, dice Shapiro. “Queste tendenze e relazioni ci consentono di comprendere e sintetizzare eventi passati, che possono poi essere utilizzati per prendere decisioni lungimiranti”.

Come si confrontano la scienza dei dati e l'analisi dei dati?

Non c’è dubbio che la scienza dei dati e l’analisi dei dati siano intrinsecamente simili. Dal punto di vista aziendale, entrambi possono essere elementi critici nel processo decisionale.

In termini di competenze, coloro che lavorano nel campo della scienza e dell’analisi dei dati probabilmente lavoreranno come parte di un team di esperti, quindi è importante possedere capacità di comunicazione e collaborazione efficaci.

Sul lato più tecnico, Wagen-Ulmschneider sottolinea che la scienza e l’analisi dei dati trarranno beneficio dalle capacità di apprendimento in statistica, matematica e informatica. Per coloro che sono particolarmente interessati alla scienza dei dati, si suggerisce che gli studenti facciano molto affidamento sull'informatica, mentre per gli studenti che desiderano diventare consulenti dovrebbero concentrarsi sulla statistica o anche sull'attuariale/finanza.

Shapiro va oltre e sottolinea che la scienza dei dati richiede una conoscenza più approfondita di argomenti come statistica, apprendimento automatico, codifica, sperimentazione e modellazione predittiva. Aggiunge che la scienza dei dati è migliore a livello individuale, come esperienze cliente personalizzate, prezzi ottimizzati e messaggistica differenziata per gli utenti digitali.

D'altra parte, afferma Shapiro, l'analisi dei dati richiede in genere la conoscenza della gestione dei dati di base e alcune tecniche e tecniche statistiche e di visualizzazione dei dati.

Quindi, se ti interessano cose come l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e i modelli predittivi, un focus sulla scienza dei dati potrebbe fare al caso tuo, mentre se utilizzi i dati per identificare e visualizzare le tendenze, potresti voler dare un’occhiata più da vicino al lato analitico. .

In generale, tuttavia, la scienza dei dati o l’analisi dei dati dipendono l’una dall’altra e molte delle competenze e dell’esperienza necessarie per avere successo in entrambi i campi sono simili. La scienza dei dati o l’analisi dei dati non si escludono a vicenda ed entrambe svolgono un ruolo chiave nella risoluzione dei maggiori problemi del mondo di oggi.