Data science и аналитик данных в чем разница?

Есть ответ
Вероника 1 Ответ 0

Ответ ( 1 )
  1. Data science и аналитик данных — это две связанные, но разные области.

    Аналитик данных — это специалист, который анализирует и интерпретирует данные, чтобы извлечь полезную информацию и сделать выводы. Он обычно работает с уже собранными и структурированными данными, используя различные методы и инструменты анализа данных. Задачи аналитика данных могут включать построение дашбордов, создание отчетов, проведение статистических анализов и прогнозирование.

    Data science — это более широкая и комплексная область, которая включает в себя анализ данных, но также включает в себя области машинного обучения, искусственного интеллекта, статистики и программирования. Data scientist — это специалист, который использует различные методы и техники для анализа данных и создания моделей машинного обучения с целью извлечения знаний и принятия автоматических решений. Data scientists работают с большими объемами данных, используют алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения, чтобы создавать прогностические модели и решать сложные проблемы.

    В целом, аналитик данных сконцентрирован на анализе и интерпретации данных, в то время как data scientist имеет более широкий спектр задач, включая сбор данных, обработку, моделирование и принятие решений на основе данных.

    0
Напиши ответ и заработай
Выберите обучающие онлайн-курсы
  • Разработка
  • Маркетинг
  • Аналитика
  • Дизайн
  • Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
  • Кредитные карты
  • Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
На самом деле, 5G и квантовые технологии - это две разные области, которые используются для разных целей. 5G - это пятый поколение мобильных сетей, которое обеспечивает более высокую скорость передачи данных, большую емкость сети и меньшую задержку. Для сбора данных в сетях 5G используются ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Создание базы данных включает в себя следующие шаги: 1. Определение целей и требований: определите, для каких целей вам нужна база данных и какие данные вы хотите хранить. 2. Проектирование схемы базы данных: разработайте структуру базы данных, определив таблицы, поля и связи между ними. ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Маркет дата - это термин, который может иметь несколько значений в различных контекстах. 1. В маркетинге: Маркет-дата (Market data) - это информация о рынке, включающая в себя данные о ценах, объемах продаж, спросе, предложении и других факторах, которые влияют на рыночные условия и принятие ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Data pipeline - это система, которая позволяет автоматизировать процесс сбора, обработки и передачи данных от одного источника к другому. Она обычно состоит из нескольких этапов, включая сбор данных, их очистку, трансформацию, агрегацию и загрузку в целевую систему или хранилище данных. Data ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Поле в базе данных - это структурный элемент таблицы, который хранит определенный тип данных. Он представляет собой столбец таблицы и содержит информацию о конкретном атрибуте или характеристике объекта, который представлен в базе данных. Каждое поле имеет имя и определенный тип данных, такой как ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Для сбора данных в области IoT и Big Data используются различные технологии, включая: 1. Датчики: Используются различные типы датчиков, таких как датчики температуры, влажности, давления, освещения и движения, для сбора физических данных из окружающей среды. 2. Устройства сбора данных: Включают в ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Для подключения базы данных к Python можно использовать различные библиотеки, такие как `sqlite3`, `MySQLdb`, `psycopg2`, `pymongo` и другие, в зависимости от типа базы данных, с которой вы хотите работать. Вот примеры подключения к некоторым популярным базам данных: 1. SQLite: ```python import ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Операторы, используемые для выборки данных из таблиц SQL, включают: 1. SELECT: Используется для выбора столбцов, которые нужно извлечь из таблицы. Пример: SELECT column1, column2 FROM table_name; 2. FROM: Указывает таблицу, из которой нужно извлечь данные. Пример: SELECT column1, column2 FROM ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Внешний ключ в базе данных используется для установления связи между двумя таблицами. Он определяет отношение между двумя таблицами, где одна таблица содержит ссылку на запись в другой таблице. Внешний ключ обеспечивает целостность данных, позволяя проверять, что ссылка на запись в другой таблице ... Читать далее
331

TanyaA
Отвечает  TanyaA:
Создание схемы базы данных включает в себя следующие шаги: 1. Определение целей и требований: Определите цели и требования вашей базы данных. Это может включать в себя определение сущностей, связей между ними, атрибутов и ограничений. 2. Определение сущностей: Определите сущности, которые будут ... Читать далее
331