תשובה 1:

מדעי נתונים ונתוני אנליטיקס הוא תחום המצטרף לתכנות, מתמטיקה ועסקים. עכשיו, לפני שאתה יודע את ההבדל בין שניים, עליך להבין את שני המונחים. אז מתחילים במדעי נתונים

מדע נתונים - זהו מונח של דגמים ושיטות שונות לקבלת מידע. במילים יותר קלות. מדע נתונים הוא שילוב של כלים שונים, עקרונות למידת מכונה ואלגוריתם במטרה למצוא את הדפוסים מהנתונים הגולמיים.

נתונים אנליטיים - זהו התהליך להגברת הפרודוקטיביות והרווח העסקי. כאן נבדקים מערכי נתונים כדי להסיק מסקנות לגבי המידע שהם מכילים. מידע מחולק ומסווג כדי לזהות ולנתח מידע על התנהלות, וטכניקות שונות קיימות על פי דרישות ארגוניות. קראנו לזה גם ניתוח נתונים.

כעת, הלאה לקראת ההבדל בין Data Science ל- Data Analytics. מצאתי את האינפוגרפיק שלהלן שיעזור לך להבין את זה בבירור.

בואו נבין עם התפקידים של מדעני נתונים ומנתחי נתונים

מדען נתונים -

  • נדרש ידע בסטטיסטיקה יישומית, כריית נתונים ואלגוריתמי מחשוב כמו רשתות עצביות ולמידת מכונה. יש צורך בידע של מערכות מסדי נתונים כמו MySQL, כוורת וכו '. נתונים מדעיים משמשים בקטגוריות רחבות יותר כמו פרסום דיגיטלי או חיפושים באינטרנט. נתונים מדעיים מנגנים תפקיד בפיתוח למידת מכונה ו- AI. ואז הם מנסחים אלגוריתם אשר פותח על ידי אנליסטים נתונים.

מנתחי נתונים

  • מיומנויות השגת ושאילתת נתונים נדרשות. מיזוג נתונים, ניקוי נתונים, גילוי נתונים והדמיית נתונים הם המשימות העיקריות בעבודה של אנליסטים נתונים. נדרש ידע בסטטיסטיקה בסיסית. התעשייה המושלמת היא נסיעות, משחק או בריאות, שם אנליסטים יכולים לחלץ נתונים. כדי לשפר את העסק.

אז כל זה קשור למדעי נתונים וניתוח נתונים.

אנא UPVOTE, אם אתה אוהב את התשובה.

עקוב אחר חשבוני Bharvi Vyas לקבלת תשובות נוספות.


תשובה 2:

שלום שם,

הרשו לי להסביר את שני התנאים עבורכם.

ביג דאטה הוא אוסף של כמות עצומה של נתונים הדורשים מערכות ניהול מסדי נתונים מיוחדות כדי לנתח ולהוציא ממנו תובנות שימושיות. ניתוח ותובנות מנתונים אלה נחשבים ל- Big Data Analytics.

ואילו מדעי הנתונים הם תחום בינתחומי הנוגע לשיטות, תהליכים ומערכות מדעיות לחילוץ נתוני ידע בצורות שונות, מובנות או לא מובנות.

להלן כמה יישומים של Big Data:

  • ניתוח נתונים גדולים של ביג מאפשרים לנו למצוא תרופות חדשות ולהבין טוב יותר ולחזות את התפשטות המחלות. המדיניות משתמשת בכלי נתונים גדולים כדי לתפוס עבריינים ואף לחזות פעילות פלילית. חברות כרטיסי אשראי משתמשות בניתוח נתונים גדולים כדי לאתר עסקאות הונאה. מספר ערים אפילו משתמשים בניתוחי נתונים גדולים במטרה להפוך את עצמם לערים חכמות, שם אוטובוס היה יודע לחכות לרכבת מתעכבת ושם אותות התנועה חוזים נפחי תנועה ולפעול למזעור הפקקים.

הסיבה הגדולה ביותר שהנתונים הגדולים חשובים לכולם נובעת מיישום כמעט בכל תחום. זה משפיע על חיי כולם בדרך זו או אחרת.

ככל שהכלים לאיסוף והניתוח של הנתונים הופכים יקרים יותר ונגישים יותר, נפתח עבורם שימושים רבים יותר - החל מחצלות יוגה חכמות וכלים בריאותיים טובים יותר וכוח משטרה יעיל יותר.

מקווה שזה יענה על שאלתך.

אם ברצונך לצבור יותר ידע, עיין בקישור הבא:

https://goo.gl/WvjndD


תשובה 3:

שלום שם,

הרשו לי להסביר את שני התנאים עבורכם.

ביג דאטה הוא אוסף של כמות עצומה של נתונים הדורשים מערכות ניהול מסדי נתונים מיוחדות כדי לנתח ולהוציא ממנו תובנות שימושיות. ניתוח ותובנות מנתונים אלה נחשבים ל- Big Data Analytics.

ואילו מדעי הנתונים הם תחום בינתחומי הנוגע לשיטות, תהליכים ומערכות מדעיות לחילוץ נתוני ידע בצורות שונות, מובנות או לא מובנות.

להלן כמה יישומים של Big Data:

  • ניתוח נתונים גדולים של ביג מאפשרים לנו למצוא תרופות חדשות ולהבין טוב יותר ולחזות את התפשטות המחלות. המדיניות משתמשת בכלי נתונים גדולים כדי לתפוס עבריינים ואף לחזות פעילות פלילית. חברות כרטיסי אשראי משתמשות בניתוח נתונים גדולים כדי לאתר עסקאות הונאה. מספר ערים אפילו משתמשים בניתוחי נתונים גדולים במטרה להפוך את עצמם לערים חכמות, שם אוטובוס היה יודע לחכות לרכבת מתעכבת ושם אותות התנועה חוזים נפחי תנועה ולפעול למזעור הפקקים.

הסיבה הגדולה ביותר שהנתונים הגדולים חשובים לכולם נובעת מיישום כמעט בכל תחום. זה משפיע על חיי כולם בדרך זו או אחרת.

ככל שהכלים לאיסוף והניתוח של הנתונים הופכים יקרים יותר ונגישים יותר, נפתח עבורם שימושים רבים יותר - החל מחצלות יוגה חכמות וכלים בריאותיים טובים יותר וכוח משטרה יעיל יותר.

מקווה שזה יענה על שאלתך.

אם ברצונך לצבור יותר ידע, עיין בקישור הבא:

https://goo.gl/WvjndD


תשובה 4:

שלום שם,

הרשו לי להסביר את שני התנאים עבורכם.

ביג דאטה הוא אוסף של כמות עצומה של נתונים הדורשים מערכות ניהול מסדי נתונים מיוחדות כדי לנתח ולהוציא ממנו תובנות שימושיות. ניתוח ותובנות מנתונים אלה נחשבים ל- Big Data Analytics.

ואילו מדעי הנתונים הם תחום בינתחומי הנוגע לשיטות, תהליכים ומערכות מדעיות לחילוץ נתוני ידע בצורות שונות, מובנות או לא מובנות.

להלן כמה יישומים של Big Data:

  • ניתוח נתונים גדולים של ביג מאפשרים לנו למצוא תרופות חדשות ולהבין טוב יותר ולחזות את התפשטות המחלות. המדיניות משתמשת בכלי נתונים גדולים כדי לתפוס עבריינים ואף לחזות פעילות פלילית. חברות כרטיסי אשראי משתמשות בניתוח נתונים גדולים כדי לאתר עסקאות הונאה. מספר ערים אפילו משתמשים בניתוחי נתונים גדולים במטרה להפוך את עצמם לערים חכמות, שם אוטובוס היה יודע לחכות לרכבת מתעכבת ושם אותות התנועה חוזים נפחי תנועה ולפעול למזעור הפקקים.

הסיבה הגדולה ביותר שהנתונים הגדולים חשובים לכולם נובעת מיישום כמעט בכל תחום. זה משפיע על חיי כולם בדרך זו או אחרת.

ככל שהכלים לאיסוף והניתוח של הנתונים הופכים יקרים יותר ונגישים יותר, נפתח עבורם שימושים רבים יותר - החל מחצלות יוגה חכמות וכלים בריאותיים טובים יותר וכוח משטרה יעיל יותר.

מקווה שזה יענה על שאלתך.

אם ברצונך לצבור יותר ידע, עיין בקישור הבא:

https://goo.gl/WvjndD