Data Analitika və Data Science nədir?
Rəqəmsal dünyada hər bir klik, alış-veriş və baxış bir məlumat (data) yaradır. Bu məlumatlar düzgün analiz olunduqda şirkətlər daha ağıllı qərarlar verir, trendləri əvvəlcədən görür və bazarda üstünlük qazanır. Bütün bu prosesin mərkəzində iki əsas istiqamət dayanır: Data Analitika və Data Science.
Bu blogda “ data science nədir?”, “onların fərqləri nələrdir?” və “bu sahələrdə hansı alətlərdən istifadə olunur?” suallarına cavab tapacaqsınız.
Data Analitika nədir?
Data analitika – məlumatları toplamaq, təmizləmək, vizuallaşdırmaq və nəticə çıxarmaq prosesidir. Məqsəd keçmişdə baş verənləri başa düşmək və gələcək qərarları daha dəqiq verməkdir.
Məsələn, bir şirkət satışlarının niyə azaldığını anlamaq istəyirsə, data analitiklər satış məlumatlarını analiz edərək cavab tapa bilər. Onlar hansı məhsulların daha çox satıldığını, hansı dövrlərdə tələbatın azaldığını, müştəri davranışlarını öyrənir və rəhbərliyə konkret təkliflər verir.
Data Science nədir?
Data Science — məlumatların analizi ilə yanaşı, onların üzərində proqnozlaşdırma modelləri və alqoritmlər qurmaq sənətidir.
Bir data scientist sadəcə məlumatı təhlil etmir, həm də “gələcəkdə nə olacaq?” sualına cavab verir. Bunun üçün machine learning, statistika, proqramlaşdırma və rəy öyrənmə sistemləri kimi sahələrdən istifadə olunur.
Misal üçün, Netflix istifadəçiyə hansı filmi tövsiyə edəcəyini, Amazon hansı məhsulu “sizə maraqlı ola bilər” bölməsində göstərəcəyini data science modelləri vasitəsilə müəyyən edir.
Data Analitika və Data Science fərqi nədir?
Data Analitika ilə Data Science çox yaxın anlayışlar olsa da, onların məqsədi və tətbiq sahələri fərqlidir.
Data analitikanın əsas məqsədi keçmiş məlumatları analiz edib nəticə çıxarmaqdır. Yəni bu sahə “nə baş verdi və niyə baş verdi?” suallarına cavab axtarır. Data Science isə daha irəli gedərək gələcək üçün modellər və proqnozlar qurmağa yönəlir. Bu sahə “nə baş verəcək və bunu necə idarə edə bilərik?” sualına cavab verir.
İstifadə sahələrində isə, data analitika əsasən hesabatların hazırlanması, biznes qərarların dəstəklənməsi və mövcud məlumatlardan mənalı nəticələr çıxarılması üçün tətbiq olunur. Data Science isə süni intellekt, avtomatlaşdırma və proqnozlaşdırma modellərinin yaradılması kimi daha mürəkkəb texnoloji proseslərdə istifadə olunur. Hər iki istiqamətdə fərqli alətlərdən istifadə edilir. Data analitiklər daha çox Excel, SQL, Power BI və Tableau kimi vizuallaşdırma və hesabat alətlərindən istifadə edirlər. Data scientistlər isə Python, R, TensorFlow və Jupyter Notebook kimi proqramlaşdırma əsaslı alətlərdən yararlanaraq modellər və alqoritmlər qururlar.
Məlumat növlərinə görə də fərqləri var. Data analitika əsasən strukturlaşdırılmış məlumatlarla, yəni cədvəl və rəqəmlərlə işləyir. Data Science isə həm strukturlaşdırılmış, həm də strukturlaşdırılmamış məlumatlarla, məsələn, şəkillər, mətnlər, videolar və sosial media paylaşımları ilə işləyə bilir.
Nəticə baxımından da bu iki sahənin fərqi aydın görünür: data analitika nəticə olaraq dashboardlar, vizuallaşdırmalar və KPI hesabatları təqdim edir, data science isə modellər, alqoritmlər və proqnozlaşdırma sistemləri yaradır. Sadə dildə desək, data analitika keçmişi anlamağa, data science isə gələcəyi formalaşdırmağa kömək edir.
Data Science və Data Analitikasında istifadə olunan əsas alətlər
Bu sahələrdə uğurlu olmaq üçün texniki biliklər və alətləri düzgün istifadə etmək vacibdir. Aşağıda ən çox işlədilən vasitələrə nəzər salaq.
1. Python
Həm data analitika, həm də data science üçün əsas proqramlaşdırma dilidir. Python sadə sintaksisə malikdir və Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn kimi kitabxanalar vasitəsilə məlumat analizi və model qurulması üçün geniş imkanlar yaradır.
2. SQL
SQL (Structured Query Language) — məlumat bazalarından məlumat çıxarmaq üçün istifadə olunur. Hər bir data analitik üçün SQL biliyi vacibdir, çünki bütün məlumatların əsas mənbəyi adətən məlumat bazalarıdır.
3. Power BI və Tableau
Bu alətlər məlumatların vizuallaşdırılması və dashboardların hazırlanması üçün istifadə olunur. Biznes rəhbərləri üçün nəticələri anlamaq bu alətlər sayəsində çox daha asandır.
4. Excel
Sadə görünməsinə baxmayaraq, Excel məlumat analizinin başlanğıc nöqtəsidir. Pivot cədvəllər, makrolar və formulalar vasitəsilə ilkin analizlər aparmaq mümkündür.
5. Jupyter Notebook
Data scientistlər üçün əsas mühitdir. Burada kod yazmaq, nəticələri anında görmək və vizuallaşdırmaq mümkündür.
Data Analitika və Data Science təkcə gələcəyin deyil, artıq bu günün də tələb olunan sahələrindəndir. Qlobal bazarda məlumat əsaslı qərarvermə bütün sektorlarda prioritetə çevrilib. U.S. Bureau of Labor Statistics məlumatına görə, data scientist və oxşar vəzifələr üzrə məşğulluq 2024–2034 dövründə 34% artacaq, bu da orta artım tempindən on dəfə çoxdur. Eyni zamanda, data analitika bazarının dəyəri 2030-cu ilə qədər 300 milyard dollara çatacağı proqnozlaşdırılır. Bu artım süni intellekt, avtomatlaşdırma və böyük məlumat (big data) texnologiyalarının inkişafı ilə sıx bağlıdır.
Bu səbəbdən data analitika kursu və data science təlimi gələcək karyera üçün ən perspektivli investisiyalardan biridir. Şirkətlər üçün məlumatı düzgün analiz edən mütəxəssislər artıq ən dəyərli resurs sayılır.
Data Analitika və Data Science hansı sahələrdə istifadə edilir?
Data Analitika və Data Science bu gün demək olar ki, bütün sahələrdə istifadə olunur, çünki hər sektor məlumat toplayır və ondan nəticə çıxarmağa ehtiyac duyur. Əsas istifadə sahələri aşağıda qeyd edilib:
- Maliyyə və bank sektoru – Risk analizi, fırıldaqçılığın (fraud) aşkarlanması, kredit skorlaması və müştəri davranışlarının proqnozlaşdırılması.
- Marketinq və satış – Müştəri seqmentasiyası, kampaniyaların effektivliyinin ölçülməsi, fərdi təkliflərin hazırlanması.
- Səhiyyə – Xəstəliklərin proqnozlaşdırılması, tibbi görüntü analizi, xəstə məlumatlarının təhlili.
- E-ticarət və retail – Məhsul tövsiyə sistemləri, qiymət optimizasiyası, stok idarəetməsi.
- Nəqliyyat və logistika – Marşrut planlaşdırması, tıxac proqnozlaşdırması, çatdırılma səmərəliliyinin artırılması.
- İstehsalat və sənaye – Avadanlıq nasazlıqlarının öncədən aşkarlanması (predictive maintenance), istehsal proseslərinin optimizasiyası.
- Təhsil – Tələbə performansının izlənməsi, fərdi tədris planlarının qurulması.
- Enerji və kommunal xidmətlər – Enerji tələbatının proqnozlaşdırılması və səmərəli istehlak modelləri.
Data analitika və data science sahələrini artan tələbat, dəyişən texnologiyalar və geniş iş imkanları olduqca cəlbedici edir. Əgər siz karyeranızı artıq bu sahədə qurmaq istəyirsinizsə, indi başlamaq ən doğru zamandır.
Əgər siz də gələcəyin ən çox tələb olunan peşələrindən birinə sahib olmaq istəyirsinizsə, ALAS Academy-nin Data Analitika təlimlərinə qoşulun. Real layihələr, praktiki dərslər və müasir alətlərlə məlumatı dəyərə çevirin!