Data science и big data в чем разница

В чем разница между наукой о данных, анализом данных, большими данными, аналитикой, дата майнингом и машинным обучением

В последнее время слово big data звучит отовсюду и в некотором роде это понятие стало мейнстримом. С большими данными тесно связаны такие термины как наука о данных (data science), анализ данных (data analysis), аналитика данных (data analytics), сбор данных (data mining) и машинное обучение (machine learning).

Почему все стали так помешаны на больших данных и что значат все эти слова?

Почему все молятся на биг дату

Чем больше данных, тем сложнее с ними работать и анализировать. Математические модели, применимые к небольшим массивам данных скорее всего не сработают при анализе биг даты. Тем не менее в науке о данных большие данные занимают важное место. Чем больше массив, тем интересней будут результаты, извлеченные из глубоких недр большой кучи данных.

Преимущества больших данных:

С ними интересно работать.
Чем больше массив данных, тем меньше вероятность того, что исследователь примет неверное решение.
Точные исследования поведения интернет-пользователей без большого количества данных практически невозможны.
Хранилища данных стали дешевле и доступнее, поэтому хранить и анализировать большие данные гораздо выгоднее, чем строить заведомо неверные прогнозы.

Наука о данных

Наука о данных это глубокие познания о выводимых данных. Чтобы заниматься наукой о данных необходимо знать математику на высоком уровне, алгоритмические техники, бизнес-аналитику и даже психологию. Все это нужно чтобы перелопатить огромную кучу инфы и обнаружить полезный инсайт или интересные закономерности.

Наука о данных базируется вокруг строгих аналитических доказательств и работает со структурированными и не структурированными данными. В принципе все, что связано с отбором, подготовкой и анализом, лежит в пределах науки о данных.

Примеры применения науки о данных:

Тактическая оптимизация — улучшение маркетинговых кампаний, бизнес-процессов.
Прогнозируемая аналитика — прогноз спросов и событий.
Рекомендательные системы — Amazon, Netflix.
Системы автоматического принятия решений — например распознавание лиц или даже беспилотники.
Социальные исследования — обработка анкет или данных, полученных любым другим способом.

Аналитика

Аналитика — это наука об анализе, применении анализа данных для принятия решений.

Аналитика данных предназначена для внедрения инсайтов в массив данных и предполагает использование информационных запросов и процедур объединения данных. Она представляет различные зависимости между входными параметрами. Например, автоматически выявленные, не очевидные связи между покупками.

В науке о данных для построения прогнозируемой модели используются сырые данные. В аналитике зачастую данные уже подготовлены, а отчеты может интерпретировать практически любой юзер. Аналитику не нужны глубокие знания высшей математики, достаточно хорошо оперировать данными и строить удачные прогнозы.

Анализ данных

Анализ данных — это деятельность специалиста, которая направлена на получение информации о массиве данных. Аналитик может использовать различные инструменты для анализа, а может строить умозаключения и прогнозы полагаясь на накопленный опыт. Например, трейдер Forex может открывать и закрывать трейдерские позиции, основываясь на простых наблюдениях и интуиции.

Машинное обучение

Машинное обучение тесно связано с наукой о данных. Это техника искусственного обучения, которую применяют для сбора больших данных. По-простому это возможность обучить систему или алгоритм получать различные представления из массива.

При машинном обучении для построения модели прогнозирования целевых переменных используется некий первичный набор знаний. Машинное обучение применимо к различным типам сложных систем: от регрессионных моделей и метода опорных векторов до нейронных сетей. Здесь центром является компьютер, который обучается распознавать и прогнозировать.

Примеры алгоритмов:

Модели, которые могут прогнозировать поведение пользователя.
Классификационные модели, которые могут узнать и отфильтровать спам.
Рекомендательные системы — изучают предпочтения пользователя и пытаются угадать, что ему может понадобиться.
Нейронные сети — не только распознают образы, но и сами могут их создавать.

Отбор данных

Сырые данные изначально беспорядочны и запутаны, собраны из различных источников и непроверенных записей. Не очищенные данные могут скрыть правду, зарытую глубоко в биг дате, и ввести в заблуждение аналитика.

Дата майнинг — это процесс очистки больших данных и подготовки их последующему анализу или использованию в алгоритмах машинного обучения. Дата майнеру нужно обладать исключительными распознавательными качествами, чудесной интуицией и техническими умениями для объединения и трансформирования огромного количества данных.

Конспект

Чем больше данных, тем сложнее их анализ.
Наука о данных — это знания о выводимых данных, отбор, подготовка и анализ.
Машинное обучение применяется для сбора и анализа массивов данных.
Дата майнинг — это процесс очистки больших данных и подготовки их к последующему анализу.

Три кита digital: Data Science VS Big Data VS Data Analytics

Думаем , каждый согласится, что мир данных растет с неимоверной скоростью. Говорят, что к 2020 году каждую секунду будет генерироваться 1,7 мБ информации на каждого человека на планете.

Учитывая такие перспективы стоит хотя бы в общем разбираться в механизме работы с данными.

Вам наверняка встречались такие термины, как Data Science, Big Data и Data Analytics. Именно о них дальше и пойдет речь . Максимально разграничим их цель, функционал и сферы применения, чтобы идти в ногу со временем.

Обозначения

Data Science – это сфера деятельности, которая занимается сбором, обработкой и анализом данных. В данном случае идет работа как со структурированными, так и с неструктурированными данными.

Это своего рода микс статистики, математики, программирования и процессов решения проблем новыми методами. Data Science позволяет посмотреть на данные с новой стороны.

Иными словами, это все процессы по “выуживанию” качественных инсайтов.

Big Data – это информация, которая может быть использована при поиске наиболее качественных инсайтов для принятия эффективных стратегически важных решений в бизнесе. Чтобы было ясно, это вся доступная инфа вообще в принципе, так что масштабы Big data достигают весьма космических размеров .

Большой объем, высокая скорость роста и разнообразие – это три определяющие характеристики Big Data.

Data Analytics – деятельность по работе с инсайтами, их классификация и определение наиболее оптимальных способов применения.

В центре событий вновь сырые данные, первоисточники, как и в первом случае. Однако, целью аналитики является определение алгоритмов и причинно-следственных цепочек, к примеру, поведения пользователей или трендов на рынке с помощью данных.

Сфера применения каждого из понятий

Data Science:

Поиск в Интернете. Поисковые системы используют алгоритмы data science для предложения наиболее близкого ответа по запросам. И все это за доли секунды.
Digital реклама. Полностью весь инструментарий маркетинга основан на алгоритмах data science. Именно они позволяют повысить коэффициент кликабельности.

Рекомендательные системы. Такие системы значительно упрощают поиск релевантных продуктов и обогащают экспириенс пользователя. Множество компаний используют такие платформы для продвижения своих продуктов и услуг, руководясь запросами покупателей. В данном случае рекомендации основываются на историях поиска пользователей.

Для финансовых систем. Практически все, кто связан тем или иным способом с оборотом финансов, апеллируют Big Data. Все эти сферы деятельности связывает одна проблема – объем мульти-структурной информации, которая еще и храниться в разноформатных системах. Именно благодаря Big data все данные можно привести к единому знаменателю и эффективно использовать.
Для коммуникаций. Основными стратегическими целями провайдеров услуг телекоммуникации являются привлечение новых подписчиков, поддержание интереса существующих клиентов и работа с базами подписчиков. Big Data позволяют комбинировать и анализировать все сгенерированные пользователями данные и сделать соответствующие инсайты на их основе.

В ритейле. Единственным способом оставаться в игре и преуспевать является понимание потребностей покупателя. Для этого необходимо анализировать весь массив данных, с которым компании встречаются каждый день.

Data Analytics:

Сфера здравоохранения. Главной проблемой для госпиталей является невозможность содержать одновременно всех пациентов, при этом не упуская возможностей для развития . И это все при постоянных финансовых сокращениях. Потому инструменты работы с данными и специальные платформы используются для контроля состояния здоровья пациентов. Такое автоматизирование процесса лечения может поднять уровень эффективности работы на 1%, то есть поможет сэкономить приблизительно 63 млрд долл. в мировом масштабе .
Сфера туризма. Аналитика данных позволяет оптимизировать процесс покупки. Благодаря анализу данных, взятых из социальных платформ или истории поиска можно сделать выгодное предложение с пакетом услуг, которые будут отвечать запросам и интересам пользователя с учетом его уровня дохода.
Гейминг. Сбор и оптимизация информации о пользователях помогает оптимизировать экспириенс во время игры.
Энергетический менеджмент. Контроль и постоянный мониторинг сети девайсов, диспетчерских команд и управление в критических ситуациях – data analytics помогает во всем.

Надеемся, теперь эти три понятия четко разграничены в вашем лексиконе и готовы к действию.

Big data и Data science: в чем разница

В последнее время рынок труда демонстрирует огромную заинтересованность в специалистах, способных работать с большими данными. На тематических порталах появляются вакансии Big Data Engineer или Data Science-специалиста, но даже те, кто соответствует всем требованиям этих профессий, не всегда четко понимают разницу между ними. Далее – разбираемся сами и рассказываем вам, в чем отличие Big Data от Data Science и как попасть в одну из этих востребованных профессий.

Что такое Big Data и Data Science

аналитический склад ума;
хорошее знание статистики, математики и алгоритмов (в том числе машинного обучения);
навыки построения и тестирования моделей;
знание Python и SQL;
умение визуализировать данные с помощью PowerBI или Tableau;
коммуникабельность;
способность работать в команде.

Но один из основных soft skills, который необходим Data Science-специалисту – это умение быстро и постоянно учиться, самостоятельно осваивать новые алгоритмы и способ обработки данных.

Несмотря на очевидные сходства между сферами Big Data и Data Science, разница между ними становится очевидной, если посмотреть на масштабы обрабатываемых данных и результат их обработки. В Big Data имеют место быть огромные массивы с информацией, которые нужно привести к «удобоваримому» формату. В случае с Data Science исследователь может работать и с небольшим количеством данных, но «вытрясти» из них результат, полезный для бизнеса. Например, понять, почему провалилась рекламная кампания.

В каких отраслях востребованы специалисты по Data Science и Big Data

Мы уже выяснили, что профессии в сфере обработки данных являются одними из самых востребованных на рынке труда. Где же работают специалисты по Data Science?

Алгоритмы изучения данных находят применение практически во всех областях digital-маркетинга, а именно:

интернет-реклама (инструменты Data Science позволяют выяснить, как повысить коэффициент вовлечения и кликабельность);
поиск в интернете (алгоритмы за доли секунд находят наиболее релевантный ответ на запрос пользователя);
системы рекомендаций – например, в онлайн-кинотеатрах или интернет-магазинах (с помощью Data Science легко предложить пользователю полезный и интересный продукт, а также облегчить поиск).

Конечно, Data Science-специалист может работать в банковской сфере, продажах и других отраслях, помогать при проведении социологических и медицинских исследований.

Где работают специалисты по Big Data

Аналитика больших данных нужна во многих отраслях, которые так или иначе взаимодействуют с финансами или большим количеством пользователей.

В финансовой сфере Big Data помогают привести разрозненные данные (по валютам, транзакциям, фондовым биржам) к единому «знаменателю» и использовать их эффективнее.

В продажах сегодня идет борьба за каждого покупателя, а большие данные помогают собирать, анализировать и использовать все доступные пользовательские данные. Например, проанализировать регулярные покупки и предложить персональную скидку на избранные категории. Похожая ситуация наблюдается и в туристическом бизнесе.

В game-индустрии специалист по Big Data обрабатывает информацию об отношениях между пользователями, а также анализирует их игровое поведение.

В медицине аналитик больших данных оптимизирует потоки пациентов, анализирует оборот лекарств и использование оборудования, а также решает другие задачи.

Куда бы вы ни захотели пойти – в Data Science или Big Data – современные онлайн-школы научат вас всему. А наш сервис поможет подобрать подходящий курс и узнать обо всех действующих на него скидках.

Блог

Data Science та Big Data є взаємопов’язаними концепціями. Обидві ці концепції мають ключове значення у процесі використання даних для прийняття рішень, інновацій і отримання вигоди. Активний розвиток у галузі даних передбачає присутність науки про дані та аналітики великих даних. Але Data Science і Big Data хоч і пов’язані між собою, однак є різними концепціями в області аналізу даних.

Фокус науки про дані спрямований на застосування методів статистики та машинного навчання з метою вилучення інформації з даних та вирішення проблем. У цей процес входить збирання, очищення, дослідження та інтерпретація даних. Великі дані стосуються великих і складних даних, де можливостей традиційних методів обробки даних недостатньо.

Розглянемо ключові відмінності між наукою про дані та великими даними:

Концепція та характеристика

Наука про дані є міждисциплінарною областю, яка поєднує наукові методи, алгоритми та системи вилучення інформації зі структурованих і неструктурованих даних. Дані є ключовим джерелом для аналізу та прийняття рішень. Для цього застосовуються статистичні методи та алгоритми машинного навчання.

Великі дані включають структуровані (бази даних), напівструктуровані (xml) і неструктуровані (тексти та зображення) дані з різних джерел. Ця технологія дозволяє провести попереднє очищення та обробку, а також аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу.

Для розуміння закономірностей даних, прогнозування та пошуку рішень наука про дані використовує статистичний аналіз, машинне навчання, візуалізацію даних та дослідницький аналіз даних.

Великі набори даних обробляються за допомогою технологій інфраструктури. До них відносяться розподілені системи зберігання та обробки даних. Паралельна обробка, масштабованість тощо забезпечує якісне управління великими обсягами та високу швидкість передачі даних.

Метою науки про дані є вилучення знань і розв’язання складних завдань із використанням даних.

Метою великих даних є ефективне зберігання, обробка та аналіз величезних обсягів даних.

Широке використання наука про дані отримала у бізнес-аналітиці з метою аналізу поведінки клієнтів, тенденцій ринку та даних про продаж. У сфері охорони здоров’я ця технологія відповідає за аналіз даних пацієнтів для діагностики, постановки діагнозу та прогнозування результатів лікування. Також наука про дані допомагає у процесі прийняття клінічних рішень та виявлення спалахів захворювань. У фінансових організаціях технологія допомагає виявити шахрайства, моделювати ризики та ухвалення обґрунтованих рішень у сфері інвестування. Здатність проводити аналіз людської мови надає можливість використовувати такі програми, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Великі дані дозволяють проводити аналіз інтересів, поведінки та моделі покупок клієнтів, що дозволяє удосконалити продукти, покращити управління запасами, оптимізувати стратегію ціноутворення, підвищити ефективність та персоналізувати маркетингові кампанії. Ця технологія використовується для аналізу даних соціальних мереж, зокрема, взаємодії з користувачами, аналіз настрою тощо.

Основною перевагою науки про дані є можливість приймати обґрунтовані рішення, ґрунтуючись на отриманій з даних інформації. Це відбувається за допомогою статистичного аналізу, методів машинного навчання та методів візуалізації даних. Пропонує широкий спектр додатків та економію коштів за рахунок ефективного управління даними.

Основною перевагою великих даних є можливість обробки та аналізу величезних обсягів даних, а також отримання цінної інформації та прийняття рішень на основі даних. Надає платформу для розширеної аналітики та додатків машинного навчання.

Використання науки про дані передбачає наявність кваліфікованих фахівців у цій галузі. Попередня обробка та очищення даних потребує значних часових та ресурсних витрат. Також можуть виникнути етичні проблеми, оскільки наука про дані має справу з конфіденційною інформацією.

Великі дані також вимагають певні навички та досвід у цій галузі. Питання безпеки та захисту можуть бути проблемою під час роботи з конфіденційною інформацією.