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Data Science vs Data Analytics : quelle est la différence entre ces deux termes ?

La Data Science et le Data Analytics sont deux disciplines permettant d’explorer et de comprendre de vastes ensembles de données. Toutefois, elles se différencient l’une de l’autre par de subtiles différences. Découvrez la différence entre Data Science et Data Analytics.

Dans le domaine du Big Data, le langage technique peut être un peu intimidant pour les non initiés. Cette technologie est complexe, et les termes qui lui sont liés sont donc également complexes. Cependant, quelques explications permettent de mieux comprendre les différences entre les différents termes, tels que Data Science et Data Analytics. Si vous êtes fans de sport, vous connaissez peut-être MoneyBall, un excellent film ayant pour sujet les technologies analytiques dans le domaine du baseball. De même, il semble superflu d’expliquer ce qu’est la science. Toutefois, l’ajout du mot Data avant ces deux notions peut troubler la compréhension.

Qu’est-ce que la Data Science ?

Le terme Data Science désigne l’ensemble des méthodes scientifiques, des mathématiques, statistiques, et autres outils utilisés sur les ensembles de données pour en extraire des connaissances et des insights. Concrètement, la Data Science permet d’extraire des informations utiles du Big Data. Les Data Scientists sont les experts qui se chargent de dégager ces informations.

Qu’est-ce que le Data Analytics

Le terme Data Analytics désigne l’analyse de données. Cette discipline peut être décrite comme une version plus concentrée de la data science. Les données sont ici analysés dans un but plus spécifique. Les analystes de données agrègent des données et les analysent pour répondre à des questions. Les analyses de données sont utilisées dans de nombreux domaines, notamment dans le sport.

Data Science vs Data Analytics : pourquoi il est important de différencier ces termes

La data science joue un rôle crucial dans le domaine du machine Learning et de l’intelligence artificielle. La possibilité d’explorer et de connecter de vastes quantités de données est très utile dans ce secteur. Ainsi, Google a récemment acheté Kaggle, une communauté en ligne organisant des compétitions de data science et de machine Learning. La firme de Moutain View sait pertinemment que ces deux technologies représentent le futur. C’est pourquoi il est important de distinguer la data science du data analytics.

Quoi qu’il en soit, ces deux notions sont similaires en de nombreux points. Elles consistent toutes les deux à explorer de larges collections de données pour trouver des informations utiles. La différence principale est la façon de procéder et l’objectif à atteindre. Vous comprenez maintenant comment distinguer le data science et le data analytics. Alors que les données prennent de plus en plus d’importance dans nos vies, il est probable que d’autres termes relatifs au Big Data voient le jour dans un avenir proche.

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