สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# Data Analytic และ Data Science ต่างกันอย่างไร
ในยุคที่ข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการตัดสินใจในทุกๆ ด้านของธุรกิจ การเข้าใจถึงความแตกต่างระหว่าง Data Analytic และ Data Science จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ใครหลายคนควรทำความรู้จัก เพราะแม้ว่าทั้งสองสาขานี้จะมีบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ละด้านล้วนมีเอกลักษณ์และวิธีการที่ต่างกันไป
ให้เราเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจแก่นแท้ของทั้งสองด้านนี้:
Data Analytic หรือ การวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสกัดประโยชน์จากข้อมูลในปัจจุบัน หรือข้อมูลย้อนหลัง เพื่อสร้างความเข้าใจ, ทำการตอบคำถามเฉพาะ, หรือแม้กระทั่งการแก้ปัญหาธุรกิจที่กำลังเผชิญอยู่ เครื่องมือที่ใช้ก็รวมไปถึงการวิเคราะห์สถิติ, การจัดการฐานข้อมูล, และการใช้งานรายงานสรุปผล
ตัวอย่างของการใช้ Data Analytic:
1. การทำนายยอดขายตามฤดูกาลโดยอาศัยข้อมูลย้อนหลัง
2. การประเมินผลการทำงานของแคมเปญโฆษณาด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลการตอบสนองของผู้บริโภค
Data Science ถือเป็นสาขาที่กว้างกว่า เพราะครอบคลุมทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytic) พร้อมทั้งเทคนิคสูงส่งและการสร้างโมเดลคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) เป็นต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) นั้นมักจะทำงานร่วมกับข้อมูลขนาดใหญ่หรือซับซ้อน (Big Data) และใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อทำนายหรือค้นหาแนวโน้มในอนาคตที่อาจเกิดขึ้น
ตัวอย่างการใช้งาน Data Science:
1. การพัฒนาโมเดล Machine Learning เพื่อการทำนายการป่วยของผู้ป่วยในโรงพยาบาล
2. การวิเคราะห์และการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลจากโซเชียลมีเดียเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค
ทีนี้เรามาดูความแตกต่างหลักของทั้งสองด้านกัน:
1. ความซับซ้อน: Data Science มักจะเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่ซับซ้อนกว่า และต้องการความรู้ที่ลึกซึ้งมากขึ้น นั่นหมายความว่า Data Scientists ต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรม, คณิตศาสตร์, และสถิติที่แข็งแกร่งกว่า 2. เครื่องมือและเทคโนโลยี: Data Science มียุคใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายกว่า เริ่มตั้งแต่ Python, R, Scala ไปจนถึงกรอบการทำงานอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch ในขณะที่ Data Analytics ต้องการความรู้กับเครื่องมือสำหรับจัดการฐานข้อมูลเช่น SQL และเครื่องมือแสดงผลอย่าง Tableau หรือ PowerBI 3. ขอบเขตงาน: นักวิเคราะห์ข้อมูลมักมีขอบเขตงานที่เฉพาะเจาะจงเพื่อหาคำตอบหรือสร้างรายงาน ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างวิสัยทัศน์กว้างๆ และอาจเข้าไปมีส่วนในการสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ในองค์กร
พิจารณาบริษัทที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย:
Data Analytic:
การใช้ SQL เพื่อจัดทำรายงานสรุปยอดขายตามแต่ละไตรมาส:
SELECT ProductName, SUM(QuantitySold) AS TotalSales, Quarter
FROM Sales
GROUP BY ProductName, Quarter
ORDER BY TotalSales DESC;
Data Science:
การใช้ Python และโมเดล Machine Learning (เช่น Random Forest) เพื่อทำนายยอดขายในไตรมาสถัดไป:
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# โหลดข้อมูล และเตรียมข้อมูล
data = load_data()
features = data.drop(['SalesNextQuarter'], axis=1)
target = data['SalesNextQuarter']
# แบ่งข้อมูลเป็น Train set และ Test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างและฝึกสอนโมเดล Random Forest
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# ทำนายและประเมินโมเดล
predictions = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, predictions)
การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างระหว่าง Data Analytic และ Data Science ช่วยให้บุคคลและองค์กรสามารถเลือกใช้เครื่องมือและทักษะที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขาได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วหรือการสร้างโมเดลที่มีความทันสมัยเพื่อมองหาโอกาสในอนาคต
สำหรับผู้ที่สนใจจะก้าวล้ำไปในด้านข้อมูล จะเป็นการวิเคราะห์หรือการวิทยาศาสตร์ การเรียนรู้ทักษะโดยการยืนยันกับกรณีศึกษาจริงๆ และการฝึกปฏิบัติคือก้าวสำคัญที่จะช่วยให้คุณเติบโตในสายอาชีพนี้ได้ง่ายขึ้นและเข้มแข็งยิ่งขึ้น.
[โปรดอย่าลืมว่าหากคุณกำลังมองหาที่ที่จะเรียนรู้และพัฒนาทักษะโปรแกรมมิ่งในระดับสูง, หรือพัฒนาความรู้ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ ของธุรกิจ, EPT เป็นสถาบันที่พร้อมจะช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอนของการเรียนรู้.]
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_analytic data_science analytics machine_learning data_scientists big_data python sql natural_language_processing statistics use_case programming predictive_modeling data_analysis data_modeling
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com