Data Scientist vs Data Analyst: Nøgleforskelle forklaret

I en verden af ​​datadrevne beslutninger er to fremtrædende roller dukket op: dataanalytikere og dataforskere. Disse fagfolk spiller en afgørende rolle i at hjælpe organisationer med at udnytte kraften i data, men deres ansvar og færdigheder er helt forskellige.

Dataanalytikere fokuserer på at bruge datavisualisering og statistisk analyse til at forstå data og identificere mønstre. De er normalt forpligtet til at have mindst en bachelorgrad inden for et relevant område som matematik, statistik, datalogi eller finans.

Data scientists arbejder på den anden side med at skabe rammer og algoritmer til at indsamle og behandle data, hvilket ofte kræver avanceret viden inden for områder som maskinlæring og kunstig intelligens. De har typisk avancerede grader eller besidder mere specialiserede færdigheder i forhold til .

I store træk involverer begge professioner at udvinde værdifuld indsigt fra data; deres tilgange og færdigheder varierer dog.

I denne artikel vil vi udforske forskellene mellem dataforskere og dataanalytikere og fremhæve de unikke færdigheder og ansvar, der kræves for hver rolle.

Lad os dykke ind.

Indholdsfortegnelse

• Data Scientist vs. Data Analyst: Hvad er forskellen?
  • Uddannelse og baggrund
  • Tekniske færdigheder sammenlignet for dataanalytikere vs dataforskere
  • Roller og ansvar sammenlignet
• Karrierevej: Dataforsker
  • Jobudsigter
  • Løn og kompensation
• Karrierevej: Dataanalytiker
  • Jobudsigter
  • Løn og kompensation
• At vælge den rigtige vej for dig
  • Faktorer at overveje
  • Hvilke brancher har brug for dygtige dataprofessionelle?
  • Nye tendenser – fremtiden for datajobs
• Bundlinjen

Data Scientist vs. Data Analyst: Hvad er forskellen?

Mens dataforskere og dataanalytikere begge arbejder med data, har de forskellige roller og ansvar.

At forstå forskellene mellem disse to roller er vigtigt for organisationer, der søger at opbygge et effektivt datateam. Det er også afgørende for dem, der gerne vil have en karriere inden for data at forstå.

I dette afsnit vil vi udforske de vigtigste forskelle mellem dataforskere og dataanalytikere, herunder deres uddannelsesmæssige baggrunde, tekniske færdigheder og de typer problemer, de typisk har til opgave at løse.

Tabellen nedenfor giver et hurtigt overblik over forskellene mellem de to roller:

Uddannelse og baggrund

Dataanalytikere : At erhverve et dataanalytikerjob på entry-level kræver typisk en bachelorgrad inden for områder som statistik, matematik, økonomi eller datalogi. Det er dog ikke ualmindeligt, at analytikere har en baggrund i erhvervslivet eller et beslægtet felt.

Mange dataanalytikere starter deres karriere som specialister i dataindtastning eller datahåndtering, hvor de får erfaring med at arbejde med databaser og grundlæggende datasoftware.

Data scientists : Da data scientists udfører mere komplekse opgaver end dataanalytikere, kræver jobbet mere avancerede grader, såsom en master eller en ph.d. inden for områder som statistik, datalogi eller datavidenskab.

At deltage i en bootcamp, bruge tutorials eller gennemføre onlinekurser eller certifikatprogrammer kan ikke afskære det.

Dataforskere bør have et stærkt fundament inden for matematik, statistik og datalogi samt praktisk erfaring med programmeringssprog som Python, R og SQL.

Mange har en baggrund inden for områder som fysik, teknik eller neurovidenskab, samt maskinlæring og kunstig intelligens.

Lad os nu blive tekniske.

Tekniske færdigheder sammenlignet for dataanalytikere vs dataforskere

Dataanalytikere : Tekniske færdigheder, der er nødvendige for at få succes i et dataanalytikerjob, omfatter dataanalyse, datavisualisering ved hjælp af grafer og værktøjer som Microsoft Excel. Du skal være dygtig til statistisk analyse, datamodellering og rapportering ved hjælp af værktøjer som Tableau.

Andre dataanalytikerfærdigheder inkluderer at arbejde med databaser og have grundlæggende scripting sprogfærdigheder.

Gode ​​kommunikationsevner er også vigtige for dataanalytikere, da de ofte arbejder med interessenter på tværs af forskellige afdelinger for at give indsigt og anbefalinger.

Hvad med dataforskere?

Data scientists : Rollen kræver avancerede tekniske færdigheder inden for områder som maskinlæring, deep learning, naturlig sprogbehandling og big data-teknologier. Du skal også være dygtig til programmeringssprog som Python og R.

Jobbet indebærer at arbejde med store datasæt, udvikle prædiktive modeller og udvinde indsigt fra data. Ligesom dataanalytikere kræver det også bløde færdigheder som kommunikation og samarbejde, da du ofte skal arbejde med forskellige teams.

Roller og ansvar sammenlignet

Dataanalytikere : Meget enkelt involverer en dataanalytikers job at analysere og fortolke data for at give indsigt og anbefalinger til interessenter.

Du kan få til opgave at arbejde med forskellige datakilder for at identificere trends og mønstre, der kan informere forretningsbeslutninger.

Nogle specifikke ansvarsområder for dataanalytikere kan omfatte:

• Indsamling, rengøring og organisering af data fra forskellige kilder
• Udførelse af statistisk analyse for at identificere tendenser og mønstre i data ved hjælp af software som Tableau
• Oprettelse af rapporter og dashboards for at visualisere data og kommunikere indsigt til interessenter
• Identificering af områder for procesforbedringer og fremsættelse af datadrevne anbefalinger til interessenter
• Udvikling og vedligeholdelse af databaser og datasystemer til at understøtte dataanalyse
• Holde sig ajour med de seneste trends og udviklinger inden for dataanalyse og visualisering.

Nu bliver tingene lidt mere komplekse.

Data scientists : At være data scientist involverer at analysere komplekse datasæt, udvikle prædiktive modeller og udtrække indsigt fra data.

De arbejder tæt sammen med interessenter på tværs af forskellige afdelinger for at give indsigt og anbefalinger baseret på deres dataanalyse.

Nogle specifikke ansvarsområder for dataforskere omfatter:

• Udførelse af undersøgende dataanalyse for at identificere mønstre og tendenser i data
• Udvikling af prædiktive modeller ved hjælp af statistiske og maskinlæringsteknikker
• Opbygning og test af maskinlæringsmodeller for at forbedre prædiktiv nøjagtighed
• Brug af problemløsningsevner og business intelligence til at komme med datadrevne løsninger på forretningsproblemer
• Formidling af komplekse fund og anbefalinger til ikke-tekniske interessenter
• Samarbejde med dataingeniører og softwareudviklere for at bygge og implementere datadrevne løsninger

I de næste to afsnit tager vi et kig på fremtidsudsigterne og lønforventningerne for de to erhverv.

Karrierevej: Dataforsker

Jobudsigter

Jobudsigterne for dataforskere i 2023 er meget lovende, da organisationer på tværs af brancher fortsætter med at indsamle og analysere stigende mængder af data.

Ifølge US Bureau of Labor Statistics (BLS) forventes ansættelsen af ​​dataforskere at vokse med 36 % fra 2021 til 2031 , hvilket er meget hurtigere end gennemsnittet sammenlignet med andre erhverv. Jobmuligheder på området er drevet af den stigende brug af data og analyser til at drive beslutningstagning i organisationer af alle størrelser.

Løn og kompensation

Datavidenskabsmænd er generelt mere højt kompenserede sammenlignet med dataanalytikere, hvilket afspejler de avancerede færdigheder og ekspertise, der kræves for at arbejde med store datasæt og håndtere rådata.

Ifølge Glassdoor er den nationale gennemsnitlige løn for dataforskere i USA omkring $103.000 om året . Mange organisationer tilbyder også forskellige yderligere former for kompensation til dataforskere, såsom bonusser, egenkapital og andre fordele som sygesikring og betalt fri.

Bemærk venligst, at kompensationen kan variere meget afhængigt af placering, branche og års erfaring.

Karrierevej: Dataanalytiker

Jobudsigter

Ifølge BLS forventes ansættelsen af ​​ledelsesanalytikere (som omfatter dataanalytikerkarrierer) at vokse med 11 % fra 2020 til 2030 . Ligesom data scientists er jobudsigterne for dataanalytikere meget positive i en overskuelig fremtid.

Løn og kompensation

Kompensation til dataanalytikere kan variere baseret på faktorer som erfaring, branche og placering. Dataanalytikere på indgangsniveau tjener typisk lavere lønninger, de kan forvente, at deres løn vil stige, efterhånden som deres færdigheder og ekspertise udvikler sig over tid.

Med hensyn til løn er det nationale gennemsnit for dataanalytikerstillinger i USA omkring $65.850 om året , ifølge Glassdoor.

Jobudsigterne og kompensationen for både dataforskere og dataanalytikere er meget lovende, men hvordan kan du beslutte, hvilken karriere der er den rigtige for dig? Vi vil tage et kig på faktorer, der skal overvejes i næste afsnit.

At vælge den rigtige vej for dig

Det kan føles skræmmende at beslutte, hvilken karrierevej der er den rigtige for dig, men tænk på det som en spændende mulighed for at udforske denne vidunderlige verden af ​​data!

De to felter kan virke ens ved første øjekast, og på en måde er de det, men de kræver forskellige færdigheder og tilbyder unikke karriereveje.

Med den rigtige information og vejledning kan du vælge den vej, der passer bedst til dine færdigheder, interesser og karrieremål.

I dette afsnit giver vi nogle tips og indsigter, der hjælper dig med at navigere i denne beslutning og vælge den rigtige vej for dig.

Faktorer at overveje

Når du overvejer en karriere inden for datavidenskab eller dataanalyse, er det vigtigt at tænke på dine færdigheder, interesser og karrieremål.

Her er nogle specifikke faktorer at overveje:

1. Tekniske færdigheder : Dataforskere kræver typisk mere avancerede tekniske færdigheder, såsom programmering, maskinlæring og big data-teknologier. Hvis du kan lide at arbejde med rå data og forstår det grundlæggende i programmeringssprog som Python og R, kan en karriere som dataforsker være et godt valg. Dataanalytikere kan på den anden side fokusere mere på statistisk analyse, datavisualisering og Excel-færdigheder.
2. Uddannelse og baggrund : Dataforskere har ofte avancerede grader inden for områder som datalogi, statistik eller matematik. Dataanalytikere kan have grader inden for områder som forretning, økonomi eller statistik, men kan også komme fra en bred vifte af baggrunde uden tidligere erfaring.
3. Roller og ansvar : Data scientists er ofte ansvarlige for mere strategiske og komplekse tiltag, såsom at udvikle forudsigende modeller eller skabe maskinlæringsalgoritmer. Dataanalytikerroller fokuserer mere på den daglige drift og giver indsigt til interessenter.
4. Jobudsigt og løn: Både dataforskere og dataanalytikere har stærke jobudsigter og konkurrencedygtige lønninger, men de specifikke jobudsigter og løn kan variere afhængigt af branche, placering og års erfaring.

Det er en god idé at søge råd fra mentorer eller netværke med fagfolk inden for hvert felt for at få en bedre forståelse af specifikke roller.

I sidste ende vil den rigtige vej for dig komme ned til dine individuelle mål og forhåbninger.

Nu er en stor ting ved datafærdigheder, at de kan anvendes i de fleste brancher, lad os tjekke dem ud.

Hvilke brancher har brug for dygtige dataprofessionelle?

Inden for datavidenskab og dataanalyse er der stor efterspørgsel på tværs af en lang række brancher og virksomhedstyper.

Her er nogle eksempler på industrier, der både almindeligvis beskæftiger dataforskere og dataanalytikere:

• Finansiering og bankvirksomhed: Finans- og bankindustrien er stærkt afhængig af dataanalyse for at identificere tendenser, vurdere risici og træffe informerede forretningsbeslutninger. Der er stor efterspørgsel efter forretningsanalytikere.
• Sundhedspleje: Sundhedsorganisationer bruger datavidenskab og dataanalyse til at forbedre patientresultater, administrere ressourcer og drive innovation inden for medicinsk forskning.
• E-handel: E-handelsvirksomheder bruger dataanalyse til bedre at forstå deres kunders adfærd, præferencer og købsvaner for at forbedre marketing- og salgsstrategier.
• Marketing og annoncering: Marketing- og reklamefirmaer bruger dataanalyse til at måle effektiviteten af ​​deres kampagner, identificere målgrupper og optimere marketingstrategier. Der er mange jobopslag på dette felt, og ansættelsesledere er altid på udkig efter nye talenter.
• Teknologi: Teknologivirksomheder bruger datavidenskab og dataanalyse til at udvikle nye produkter og tjenester, forbedre brugeroplevelser, komme med løsninger fra den virkelige verden og identificere områder for innovation og vækst.

Datavidenskab og dataanalyse er kritiske funktioner i en lang række brancher, der fortolker enorme mængder data for at drive forretningsbeslutninger, forbedre kundeoplevelser og opnå en konkurrencefordel.

Der er beskæftigelsesmuligheder på tværs af forskellige virksomhedstyper, herunder nystartede virksomheder, store virksomheder, konsulentfirmaer og offentlige myndigheder.

At forstå den mangfoldige række af industrier og virksomhedstyper, der er afhængige af dataprofessionelle, er afgørende for enkeltpersoner, der ønsker at opbygge succesfulde karrierer inden for disse områder.

Det er også vigtigt at bemærke, at begge felter udvikler sig, og der er nye tendenser, som er værd at overveje.

Nye tendenser – fremtiden for datajobs

Ud over branchetyper kan du overveje nye tendenser inden for datavidenskab og dataanalyse, der ændrer landskabet for de to felter.

Her er nogle aktuelle tendenser, der former fremtiden for datavidenskab og dataanalyse:

1. Kunstig intelligens og maskinlæring : AI og maskinlæring bliver i stigende grad brugt i datavidenskab og dataanalyse til at automatisere databehandling, identificere mønstre og lave forudsigelser. Disse teknologier har potentialet til at revolutionere industrier fra sundhedspleje til finansiering til markedsføring.
2. Cloud computing: Cloud computing har gjort det nemmere og mere omkostningseffektivt at gemme, administrere og analysere store mængder data. Efterhånden som cloud-infrastruktur og -teknologi fortsætter med at forbedre sig, forventes det, at cloud-baseret dataanalyse og maskinlæring vil blive mere udbredt.
3. Dataetik og privatliv: Efterhånden som flere og flere data indsamles og analyseres, er bekymringer om dataetik og privatliv kommet i højsædet. Dataforskere og analytikere bliver opfordret til at sikre, at data bliver brugt etisk og ansvarligt og til at implementere foranstaltninger til at beskytte følsomme data.
4. Internet of things (IoT): IoT refererer til netværket af sammenkoblede enheder og sensorer, der indsamler og deler data. Med den stigende indførelse af IoT-teknologi er der et voksende behov for dataforskere og analytikere, som kan administrere og analysere de enorme mængder data, der genereres af disse enheder.
5. Naturlig sprogbehandling (NLP) : NLP er en gren af, der fokuserer på interaktionen mellem mennesker og computere, der bruger naturligt sprog. Efterhånden som NLP-teknologien udvikler sig, forventes det, at den vil have en betydelig indvirkning på dataanalyse, især inden for områder som sentimentanalyse og udvikling af chatbot.

Ved at holde sig ajour med nye tendenser inden for datavidenskab og dataanalyse kan fagfolk inden for disse områder bedre positionere sig til succes og være på forkant med denne hurtige og konstant udviklende industri.

Sørg for at tjekke vores LinkedIn for at holde dig opdateret med det seneste inden for datatrends.

Bundlinjen

I dataverdenen spiller både dataforskere og dataanalytikere vigtige fuldtidsroller i en virksomhed. Selvom der er ligheder mellem de to, har de tydelige forskelle med hensyn til ansvar og nødvendige færdigheder.

Dataanalytikere fokuserer primært på at arbejde med strukturerede data for at løse håndgribelige forretningsproblemer ved hjælp af SQL-, R- eller Python-programmeringssprog, datavisualiseringsværktøjer og statistisk analyse. De hjælper organisationer med at identificere tendenser og udlede indsigt fra data.

På den anden side er datavidenskabsfolk mere involveret i programmering af maskiner, optimering af systemer og skabelse af rammer og algoritmer til indsamling af brugbare data. Deres primære opgaver ligger i at indsamle data og designe robuste datadrevne løsninger.

Mens begge jobbeskrivelser fungerer inden for big data-området, afhænger identifikation af den rigtige vej af dine interesser, færdigheder og karrieremål. Uanset hvilken vej du vælger, er både dataforskere og dataanalytikere efterspurgte karrierer, hvilket gør dem til et spændende og givende valg for dem, der er interesserede i at arbejde med data.

For at lære mere om et af vores foretrukne dataanalyseværktøjer, se vores video nedenfor.

Held og lykke med din jobjagt!

Stadig usikker på en karriere inden for data, test vandet og .