Data Scientist versus Data Analyst: Vysvetlenie kľúčových rozdielov

Vo svete rozhodnutí založených na údajoch sa objavili dve významné úlohy: analytici údajov a vedci údajov. Títo odborníci zohrávajú kľúčovú úlohu pri pomoci organizáciám využívať silu údajov, ale ich zodpovednosti a zručnosti sú úplne odlišné.

Analytici údajov sa zameriavajú na používanie vizualizácie údajov a štatistickej analýzy na pochopenie údajov a identifikáciu vzorov. Zvyčajne sa od nich vyžaduje, aby mali aspoň bakalársky titul v príslušnej oblasti, ako je matematika, štatistika, informatika alebo financie.

Na druhej strane dátoví vedci pracujú na vytváraní rámcov a algoritmov na zhromažďovanie a spracovanie údajov, čo si často vyžaduje pokročilé znalosti v oblastiach, ako je strojové učenie a umelá inteligencia. Zvyčajne majú pokročilé tituly alebo majú špecializovanejšie zručnosti v porovnaní s .

Vo všeobecnosti obe profesie zahŕňajú získavanie cenných poznatkov z údajov; ich prístupy a zručnosti sa však líšia.

V tomto článku preskúmame rozdiely medzi vedcami údajov a analytikmi údajov a zdôrazníme jedinečné zručnosti a zodpovednosti požadované pre každú rolu.

Poďme sa ponoriť.

Obsah

• Data Scientist verzus Data Analyst: Aký je rozdiel?
  • Vzdelanie a pozadie
  • Porovnanie technických zručností pre dátových analytikov a dátových vedcov
  • Porovnanie úloh a zodpovedností
• Profesijná dráha: Data Scientist
  • Pracovné vyhliadky
  • Plat a kompenzácia
• Kariérna cesta: Dátový analytik
  • Pracovné vyhliadky
  • Plat a kompenzácia
• Výber správnej cesty pre vás
  • Faktory, ktoré treba zvážiť
  • Ktoré odvetvia potrebujú kvalifikovaných dátových profesionálov?
  • Nové trendy – budúcnosť dátových pracovných miest
• Spodný riadok

Data Scientist verzus Data Analyst: Aký je rozdiel?

Zatiaľ čo vedci údajov a analytici údajov pracujú s údajmi, majú odlišné úlohy a zodpovednosti.

Pochopenie rozdielov medzi týmito dvoma rolami je dôležité pre organizácie, ktoré chcú vybudovať efektívny dátový tím. Je tiež dôležité, aby tomu rozumeli tí, ktorí chcú mať kariéru v oblasti údajov.

V tejto časti preskúmame kľúčové rozdiely medzi vedcami údajov a analytikmi údajov vrátane ich vzdelania, technických zručností a typov problémov, ktoré majú zvyčajne riešiť.

Nižšie uvedená tabuľka poskytuje rýchly prehľad rozdielov medzi týmito dvoma rolami:

Vzdelanie a pozadie

Analytici údajov : Na získanie pozície analytika údajov na základnej úrovni si zvyčajne vyžaduje bakalársky titul v odboroch ako štatistika, matematika, ekonómia alebo informatika. Nie je však nezvyčajné, že analytici majú skúsenosti z podnikania alebo príbuznej oblasti.

Mnoho dátových analytikov začína svoju kariéru ako špecialisti na zadávanie dát alebo správu dát, kde získavajú skúsenosti s prácou s databázami a základným dátovým softvérom.

Dátoví vedci : Keďže dátoví vedci vykonávajú zložitejšie úlohy ako dátoví analytici, táto práca si vyžaduje pokročilejšie tituly, ako napríklad magisterský alebo Ph.D. v oblastiach ako štatistika, informatika alebo dátová veda.

Zapojenie sa do výcvikového tábora, používanie tutoriálov alebo absolvovanie online kurzov alebo certifikačných programov vám nemusí pomôcť.

Dátoví vedci by mali mať silné základy v matematike, štatistike a informatike, ako aj praktické skúsenosti s programovacími jazykmi ako Python, R a SQL.

Mnohí majú skúsenosti v oblastiach ako fyzika, inžinierstvo alebo neuroveda, ako aj strojové učenie a umelá inteligencia.

Teraz poďme technicky.

Porovnanie technických zručností pre dátových analytikov a dátových vedcov

Analytici údajov : Technické zručnosti potrebné na to, aby ste boli úspešní v práci analytika údajov, zahŕňajú analýzu údajov, vizualizáciu údajov pomocou grafov a nástroje ako Microsoft Excel. Musíte byť zdatní v štatistickej analýze, modelovaní údajov a vykazovaní pomocou nástrojov, ako je Tableau.

Medzi ďalšie zručnosti analytika údajov patrí práca s databázami a základné znalosti skriptovacieho jazyka.

Dobré komunikačné schopnosti sú dôležité aj pre dátových analytikov, pretože často spolupracujú so zainteresovanými stranami z rôznych oddelení, aby poskytli prehľad a odporúčania.

A čo dátoví vedci?

Dátoví vedci : Úloha si vyžaduje pokročilé technické zručnosti v oblastiach, ako je strojové učenie, hlboké učenie, spracovanie prirodzeného jazyka a technológie veľkých dát. Budete musieť ovládať aj programovacie jazyky ako Python a R.

Práca zahŕňa prácu na veľkých súboroch údajov, vývoj prediktívnych modelov a extrahovanie poznatkov z údajov. Rovnako ako analytici údajov si vyžaduje aj mäkké zručnosti, ako je komunikácia a spolupráca, pretože často potrebujete pracovať s rôznymi tímami.

Porovnanie úloh a zodpovedností

Dátoví analytici : Veľmi zjednodušene, práca dátového analytika zahŕňa analýzu a interpretáciu dát s cieľom poskytnúť zainteresovaným stranám prehľad a odporúčania.

Môžete mať za úlohu pracovať s rôznymi zdrojmi údajov, aby ste identifikovali trendy a vzory, ktoré môžu byť základom pre obchodné rozhodnutia.

Niektoré špecifické povinnosti analytikov údajov môžu zahŕňať:

• Zhromažďovanie, čistenie a organizovanie údajov z rôznych zdrojov
• Vykonávanie štatistickej analýzy na identifikáciu trendov a vzorov v údajoch pomocou softvéru ako Tableau
• Vytváranie zostáv a informačných panelov na vizualizáciu údajov a sprostredkovanie informácií zainteresovaným stranám
• Identifikácia oblastí na zlepšenie procesov a poskytovanie odporúčaní pre zainteresované strany na základe údajov
• Vývoj a údržba databáz a dátových systémov na podporu analýzy dát
• Udržiavanie aktuálnych informácií o najnovších trendoch a vývoji v oblasti analýzy a vizualizácie údajov.

Teraz sú veci trochu zložitejšie.

Vedci údajov : Byť vedcom údajov zahŕňa analýzu komplexných súborov údajov, vývoj prediktívnych modelov a získavanie poznatkov z údajov.

Úzko spolupracujú so zainteresovanými stranami naprieč rôznymi oddeleniami, aby poskytli prehľad a odporúčania založené na ich analýze údajov.

Niektoré špecifické povinnosti vedcov údajov zahŕňajú:

• Vykonávanie prieskumnej analýzy údajov s cieľom identifikovať vzory a trendy v údajoch
• Vývoj prediktívnych modelov pomocou štatistických techník a techník strojového učenia
• Vytváranie a testovanie modelov strojového učenia na zlepšenie presnosti predikcie
• Využívanie zručností pri riešení problémov a business intelligence na vymýšľanie riešení podnikových problémov založených na údajoch
• Oznamovanie komplexných zistení a odporúčaní netechnickým zainteresovaným stranám
• Spolupráca s dátovými inžiniermi a vývojármi softvéru pri vytváraní a nasadzovaní dátovo orientovaných riešení

V nasledujúcich dvoch častiach sa pozrieme na budúce vyhliadky a platové očakávania pre tieto dve profesie.

Profesijná dráha: Data Scientist

Pracovné vyhliadky

Pracovné vyhliadky pre dátových vedcov v roku 2023 sú veľmi sľubné, keďže organizácie naprieč odvetviami pokračujú v zhromažďovaní a analýze čoraz väčšieho množstva údajov.

Podľa amerického Bureau of Labor Statistics (BLS) sa predpokladá, že zamestnanosť dátových vedcov vzrastie od roku 2021 do roku 2031 o 36 % , čo je oveľa rýchlejšie ako priemer v porovnaní s inými povolaniami. Pracovné príležitosti v tejto oblasti sú poháňané rastúcim využívaním údajov a analýz na podporu rozhodovania v organizáciách všetkých veľkostí.

Plat a kompenzácia

Vedci údajov sú vo všeobecnosti viac odmeňovaní v porovnaní s analytikmi údajov, čo odráža pokročilé zručnosti a odborné znalosti potrebné na prácu s veľkými súbormi údajov a spracovanie nespracovaných údajov.

Podľa spoločnosti Glassdoor je celoštátny priemerný plat pre dátových vedcov v Spojených štátoch okolo 103 000 dolárov ročne . Mnoho organizácií tiež ponúka rôzne ďalšie formy kompenzácie pre vedcov údajov, ako sú bonusy, kapitál a ďalšie výhody, ako je zdravotné poistenie a platené voľno.

Upozorňujeme, že kompenzácia sa môže značne líšiť v závislosti od lokality, odvetvia a rokov skúseností.

Kariérna cesta: Dátový analytik

Pracovné vyhliadky

Podľa BLS sa predpokladá, že zamestnanosť analytikov manažmentu (ktorá zahŕňa kariéry analytikov údajov) vzrastie od roku 2020 do roku 2030 o 11 % . Rovnako ako dátoví vedci, vyhliadky na prácu dátových analytikov sú v dohľadnej budúcnosti veľmi pozitívne.

Plat a kompenzácia

Odmena pre analytikov údajov sa môže líšiť v závislosti od faktorov, ako sú skúsenosti, odvetvie a lokalita. Analytici údajov na základnej úrovni zvyčajne zarábajú nižšie platy a môžu očakávať, že ich plat sa bude zvyšovať, pretože ich zručnosti a odborné znalosti sa časom rozvíjajú.

Pokiaľ ide o plat, národný priemer na pozíciách analytikov údajov v Spojených štátoch je podľa spoločnosti Glassdoor okolo 65 850 dolárov ročne .

Pracovné vyhliadky a odmeňovanie pre vedcov a analytikov údajov sú veľmi sľubné, ale ako sa môžete rozhodnúť, ktorá kariéra je pre vás tá pravá? V ďalšej časti sa pozrieme na faktory, ktoré treba zvážiť.

Výber správnej cesty pre vás

Rozhodovanie o tom, ktorá kariérna cesta je pre vás tá pravá, môže byť skľučujúca, ale berte to ako vzrušujúcu príležitosť preskúmať tento úžasný svet údajov!

Tieto dve oblasti sa môžu na prvý pohľad zdať podobné a istým spôsobom aj sú, ale vyžadujú si rôzne zručnosti a ponúkajú jedinečné kariérne cesty.

So správnymi informáciami a poradenstvom si môžete vybrať cestu, ktorá najlepšie vyhovuje vašim schopnostiam, záujmom a kariérnym cieľom.

V tejto časti vám poskytneme niekoľko tipov a postrehov, ktoré vám pomôžu zorientovať sa v tomto rozhodnutí a vybrať si pre vás tú správnu cestu.

Faktory, ktoré treba zvážiť

Pri zvažovaní kariéry v dátovej vede alebo analýze dát je dôležité myslieť na svoje schopnosti, záujmy a kariérne ciele.

Tu je niekoľko konkrétnych faktorov, ktoré treba zvážiť:

1. Technické zručnosti : Vedci údajov zvyčajne vyžadujú pokročilejšie technické zručnosti, ako je programovanie, strojové učenie a technológie veľkých dát. Ak radi pracujete s nespracovanými údajmi a rozumiete základom programovacích jazykov, ako sú Python a R, kariéra dátového vedca môže byť dobrá voľba. Na druhej strane dátoví analytici sa môžu viac zamerať na štatistickú analýzu, vizualizáciu dát a zručnosti v Exceli.
2. Vzdelanie a zázemie : Dátoví vedci majú často pokročilé tituly v odboroch, ako sú informatika, štatistika alebo matematika. Dátoví analytici môžu mať tituly v oblastiach, ako je obchod, ekonómia alebo štatistika, ale môžu pochádzať aj z rôznych prostredí bez predchádzajúcich skúseností.
3. Úlohy a zodpovednosti : Vedci údajov sú často zodpovední za strategickejšie a komplexnejšie iniciatívy, ako je vývoj prediktívnych modelov alebo vytváranie algoritmov strojového učenia. Úlohy analytikov údajov sa viac zameriavajú na každodenné operácie a poskytovanie prehľadov zainteresovaným stranám.
4. Pracovné vyhliadky a plat: Vedci údajov aj analytici údajov majú dobré pracovné vyhliadky a konkurencieschopné platy, ale konkrétny pracovný výhľad a plat sa môžu líšiť v závislosti od odvetvia, lokality a rokov skúseností.

Je dobré požiadať o radu mentorov alebo sa spojiť s profesionálmi v každej oblasti, aby ste lepšie pochopili konkrétne roly.

Nakoniec, správna cesta pre vás bude viesť k vašim individuálnym cieľom a ašpiráciám.

Teraz jedna skvelá vec na zručnostiach v oblasti údajov je, že sa dajú použiť vo väčšine odvetví, vyskúšajte ich.

Ktoré odvetvia potrebujú kvalifikovaných dátových profesionálov?

Oblasť vedy o údajoch a analytiky údajov je veľmi žiadaná v širokej škále odvetví a typov spoločností.

Tu je niekoľko príkladov odvetví, ktoré bežne zamestnávajú dátových vedcov a dátových analytikov:

• Financie a bankovníctvo: Finančný a bankový sektor sa pri identifikácii trendov, hodnotení rizík a prijímaní informovaných obchodných rozhodnutí vo veľkej miere spolieha na analýzu údajov. Obchodní analytici sú veľmi žiadaní.
• Zdravotníctvo: Zdravotnícke organizácie využívajú vedu o údajoch a analýzu údajov na zlepšenie výsledkov pacientov, riadenie zdrojov a podporu inovácií v lekárskom výskume.
• Elektronický obchod: Spoločnosti zaoberajúce sa elektronickým obchodom používajú analýzu údajov na lepšie pochopenie správania, preferencií a nákupných návykov svojich zákazníkov s cieľom zlepšiť marketingové a predajné stratégie.
• Marketing a reklama: Marketingové a reklamné firmy používajú analýzu údajov na meranie účinnosti svojich kampaní, identifikáciu cieľového publika a optimalizáciu marketingových stratégií. V tejto oblasti je veľa pracovných ponúk a náboroví manažéri vždy hľadajú nové talenty.
• Technológia: Technologické spoločnosti využívajú vedu o údajoch a analýzu údajov na vývoj nových produktov a služieb, zlepšenie používateľských skúseností, vymýšľanie reálnych riešení a identifikáciu oblastí pre inováciu a rast.

Veda o údajoch a analýza údajov sú kritickými funkciami v širokom spektre odvetví, ktoré interpretujú obrovské množstvá údajov s cieľom riadiť obchodné rozhodnutia, zlepšiť skúsenosti zákazníkov a získať konkurenčnú výhodu.

Existujú pracovné príležitosti v rôznych typoch spoločností, vrátane startupov, veľkých korporácií, poradenských firiem a vládnych agentúr.

Pochopenie rôznorodého spektra odvetví a typov spoločností, ktoré sa spoliehajú na dátových profesionálov, je kľúčové pre jednotlivcov, ktorí chcú vybudovať úspešnú kariéru v týchto oblastiach.

Je tiež dôležité poznamenať, že obe oblasti sa vyvíjajú a objavujú sa trendy, ktoré stoja za zváženie.

Nové trendy – budúcnosť dátových pracovných miest

Okrem typov odvetví zvážte aj vznikajúce trendy v oblasti vedy o údajoch a analytiky údajov, ktoré menia prostredie týchto dvoch oblastí.

Tu je niekoľko súčasných trendov, ktoré formujú budúcnosť dátovej vedy a dátovej analýzy:

1. Umelá inteligencia a strojové učenie : Umelá inteligencia a strojové učenie sa čoraz viac využívajú v dátovej vede a dátovej analytike na automatizáciu spracovania dát, identifikáciu vzorov a predpovede. Tieto technológie majú potenciál spôsobiť revolúciu v odvetviach od zdravotníctva cez financie až po marketing.
2. Cloud computing: Cloud computing zjednodušil a zlacnil ukladanie, správu a analýzu veľkého množstva údajov. Keďže sa cloudová infraštruktúra a technológia neustále zlepšujú, očakáva sa, že cloudová dátová analytika a strojové učenie budú čoraz rozšírenejšie.
3. Etika údajov a ochrana osobných údajov: Ako sa zhromažďuje a analyzuje stále viac údajov, do popredia sa dostali obavy týkajúce sa etiky údajov a ochrany súkromia. Vyzývame vedcov a analytikov údajov, aby zabezpečili, že údaje sa budú používať eticky a zodpovedne, a aby zaviedli opatrenia na ochranu citlivých údajov.
4. Internet vecí (IoT): IoT označuje sieť vzájomne prepojených zariadení a senzorov, ktoré zhromažďujú a zdieľajú údaje. S rastúcim zavádzaním technológie internetu vecí rastie potreba dátových vedcov a analytikov, ktorí dokážu spravovať a analyzovať obrovské množstvo dát generovaných týmito zariadeniami.
5. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) : NLP je odvetvie, ktoré sa zameriava na interakciu medzi ľuďmi a počítačmi pomocou prirodzeného jazyka. Keďže technológia NLP napreduje, očakáva sa, že bude mať významný vplyv na analýzu údajov, najmä v oblastiach, ako je analýza sentimentu a vývoj chatbotov.

Ak budú odborníci v týchto oblastiach držať krok s novými trendmi v oblasti vedy o údajoch a analytiky údajov, môžu sa lepšie postaviť pre úspech a udržať si náskok v tomto rýchlo sa rozvíjajúcom a neustále sa vyvíjajúcom odvetví.

Nezabudnite si pozrieť náš LinkedIn , aby ste mali prehľad o najnovších trendoch v oblasti údajov.

Spodný riadok

Vo svete údajov zohrávajú dátoví vedci aj dátoví analytici dôležité úlohy v podnikaní na plný úväzok. Aj keď medzi nimi existujú podobnosti, majú výrazné rozdiely, pokiaľ ide o zodpovednosti a požadované zručnosti.

Analytici údajov sa primárne zameriavajú na prácu so štruktúrovanými údajmi pri riešení konkrétnych obchodných problémov pomocou programovacích jazykov SQL, R alebo Python, nástrojov na vizualizáciu údajov a štatistickej analýzy. Pomáhajú organizáciám identifikovať trendy a odvodzovať poznatky z údajov.

Na druhej strane dátoví vedci sa viac zaoberajú programovaním strojov, optimalizáciou systémov a vytváraním rámcov a algoritmov na zhromažďovanie použiteľných údajov. Ich hlavné povinnosti spočívajú v zhromažďovaní údajov a navrhovaní robustných riešení založených na údajoch.

Zatiaľ čo oba popisy práce fungujú v oblasti veľkých dát, identifikácia správnej cesty závisí od vašich záujmov, zručností a kariérnych cieľov. Bez ohľadu na to, akú cestu si vyberiete, dátoví vedci aj dátoví analytici sú žiadanou kariérou, čo z nich robí vzrušujúcu a obohacujúcu voľbu pre tých, ktorí majú záujem pracovať s dátami.

Ak sa chcete dozvedieť viac o jednom z našich obľúbených nástrojov na analýzu údajov, pozrite si naše video nižšie.

Veľa šťastia pri hľadaní práce!

Stále si nie ste istí kariérou v oblasti údajov, otestujte vodu a .