Data Scientist vs Data Analyst: keskeiset erot selitettyinä

Datalähtöisten päätösten maailmassa on noussut esiin kaksi näkyvää roolia: dataanalyytikot ja datatieteilijät. Näillä ammattilaisilla on ratkaiseva rooli auttaessaan organisaatioita hyödyntämään datan voimaa, mutta heidän vastuunsa ja osaamisensa ovat melko erilaisia.

Dataanalyytikot keskittyvät datan visualisointiin ja tilastolliseen analyysiin tietojen ymmärtämiseen ja kuvioiden tunnistamiseen. Heiltä vaaditaan yleensä vähintään kandidaatin tutkinto asiaankuuluvalta alalta, kuten matematiikasta, tilastotieteestä, tietojenkäsittelytieteestä tai rahoituksesta.

Tietotieteilijät puolestaan ​​​​työstävät puitteiden ja algoritmien luomista tietojen keräämiseen ja käsittelyyn, mikä vaatii usein kehittynyttä tietoa sellaisilla aloilla kuin koneoppiminen ja tekoäly. Heillä on yleensä ylempiä tutkintoja tai heillä on erikoistuneita taitoja verrattuna .

Yleisesti ottaen molemmat ammatit edellyttävät arvokkaiden oivallusten poimimista tiedoista; Heidän lähestymistavat ja taidot vaihtelevat kuitenkin.

Tässä artikkelissa tutkimme datatieteilijöiden ja data-analyytikkojen välisiä eroja ja tuomme esiin kunkin roolin edellyttämät ainutlaatuiset taidot ja vastuut.

Sukeltakaamme sisään.

Sisällysluettelo

• Data Scientist vs. Data Analyst: Mikä on ero?
  • Koulutus ja tausta
  • Data-analyytikoiden ja datatieteilijöiden tekniset taidot
  • Roolit ja vastuut verrattuna
• Urapolku: Data Scientist
  • Työmahdollisuudet
  • Palkka ja palkkiot
• Urapolku: Data-analyytikko
  • Työmahdollisuudet
  • Palkka ja palkkiot
• Oikean tien valitseminen sinulle
  • Huomioon otettavat tekijät
  • Mitkä toimialat tarvitsevat taitavia data-ammattilaisia?
  • Emerging Trends – tulevaisuus Data Jobs
• Bottom Line

Data Scientist vs. Data Analyst: Mikä on ero?

Vaikka datatieteilijät ja data-analyytikot työskentelevät sekä datan parissa, heillä on erilliset roolit ja vastuut.

Näiden kahden roolin erojen ymmärtäminen on tärkeää organisaatioille, jotka haluavat rakentaa tehokkaan datatiimin. Se on myös ratkaisevan tärkeää niille, jotka haluavat uran data-alalla.

Tässä osiossa tutkimme keskeisiä eroja datatieteilijöiden ja data-analyytikkojen välillä, mukaan lukien heidän koulutustaustansa, tekniset taitonsa ja ongelmatyypit, jotka heidän tyypillisesti ratkaistaan.

Alla oleva taulukko antaa nopean yleiskatsauksen näiden kahden roolin eroista:

Koulutus ja tausta

Dataanalyytikot : Aloitustason data-analyytikkotyön hankkiminen edellyttää tyypillisesti kandidaatin tutkintoa sellaisilla aloilla kuin tilastotiede, matematiikka, taloustiede tai tietojenkäsittelytiede. Ei ole kuitenkaan harvinaista, että analyytikoilla on tausta liiketoiminnasta tai siihen liittyvältä alalta.

Monet dataanalyytikot aloittavat uransa tiedonsyöttö- tai tiedonhallinnan asiantuntijoina, joissa he saavat kokemusta työskentelystä tietokantojen ja perustietoohjelmistojen parissa.

Tietotieteilijät : Koska datatieteilijät suorittavat monimutkaisempia tehtäviä kuin data-analyytikot, työ vaatii edistyneempiä tutkintoja, kuten maisterin tai tohtorin tutkinnon. sellaisilla aloilla kuin tilastotiede, tietojenkäsittelytiede tai datatiede.

Aloitusleiriin liittyminen, opetusohjelmien käyttäminen tai verkkokurssien tai todistusohjelmien suorittaminen ei välttämättä katkaise sitä.

Datatieteilijöillä tulee olla vahva perusta matematiikassa, tilastotieteessä ja tietojenkäsittelytieteessä sekä käytännön kokemusta ohjelmointikielistä, kuten Python, R ja SQL.

Monilla on tausta esimerkiksi fysiikan, tekniikan tai neurotieteen aloilta sekä koneoppimisesta ja tekoälystä.

Mennään nyt tekniseen.

Data-analyytikoiden ja datatieteilijöiden tekniset taidot

Data-analyytikot : Teknisiä taitoja, joita tarvitaan menestyäkseen data-analyytikkotyössä, ovat tietojen analysointi, tietojen visualisointi kaavioiden avulla ja työkalut, kuten Microsoft Excel. Sinun on oltava taitava tilastolliseen analyysiin, tietojen mallintamiseen ja raportointiin käyttämällä työkaluja, kuten Tableau.

Muita data-analyytikkotaitoja ovat tietokantojen käsittely ja perusskriptikielen taidot.

Hyvät viestintätaidot ovat tärkeitä myös data-analyytikoille, koska he työskentelevät usein eri osastojen sidosryhmien kanssa antaakseen näkemyksiä ja suosituksia.

Entä datatieteilijät?

Datatieteilijät : Tehtävä edellyttää edistyneitä teknisiä taitoja sellaisilla aloilla kuin koneoppiminen, syväoppiminen, luonnollisen kielen käsittely ja big data -teknologiat. Sinun tulee myös osata ohjelmointikieliä, kuten Python ja R.

Työhön kuuluu suurten tietojoukkojen käsittelyä, ennakoivien mallien kehittämistä ja oivallusten poimimista tiedoista. Kuten dataanalyytikot, se vaatii myös pehmeitä taitoja, kuten viestintää ja yhteistyötä, koska sinun on usein työskenneltävä eri tiimien kanssa.

Roolit ja vastuut verrattuna

Dataanalyytikot : Yksinkertaisesti data-analyytikon työhön kuuluu tietojen analysointi ja tulkinta oivallusten ja suositusten tarjoamiseksi sidosryhmille.

Saatat joutua työskentelemään eri tietolähteiden kanssa tunnistaaksesi trendejä ja malleja, jotka voivat vaikuttaa liiketoimintapäätöksiin.

Tietyt tietoanalyytikot voivat sisältää seuraavia tehtäviä:

• Tietojen kerääminen, puhdistaminen ja järjestäminen eri lähteistä
• Tilastollisen analyysin tekeminen tietojen trendien ja mallien tunnistamiseksi Tableaun kaltaisten ohjelmistojen avulla
• Raporttien ja hallintapaneelien luominen tietojen visualisoimiseksi ja oivallusten välittämiseksi sidosryhmille
• Prosessien kehittämiskohteiden tunnistaminen ja datalähtöisten suositusten antaminen sidosryhmille
• Tietojen analysointia tukevien tietokantojen ja tietojärjestelmien kehittäminen ja ylläpito
• Pysy ajan tasalla tiedon analysoinnin ja visualisoinnin viimeisimmistä trendeistä ja kehityksestä.

Nyt asiat ovat hieman monimutkaisempia.

Datatieteilijät : Tietotieteilijänä olemiseen kuuluu monimutkaisten tietojoukkojen analysointi, ennakoivien mallien kehittäminen ja oivallusten poimiminen tiedoista.

He tekevät tiivistä yhteistyötä eri osastojen sidosryhmien kanssa tarjotakseen näkemyksiä ja suosituksia data-analyysiensä perusteella.

Joitakin datatieteilijöiden erityistehtäviä ovat:

• Tutkivan data-analyysin suorittaminen tietojen mallien ja suuntausten tunnistamiseksi
• Ennakoivien mallien kehittäminen tilasto- ja koneoppimistekniikoilla
• Koneoppimismallien rakentaminen ja testaus ennustavan tarkkuuden parantamiseksi
• Käytä ongelmanratkaisutaitoja ja liiketoimintaälyä keksiäksesi datapohjaisia ​​ratkaisuja liiketoiminnan ongelmiin
• Monimutkaisten havaintojen ja suositusten välittäminen ei-teknisille sidosryhmille
• Yhteistyö tietoinsinöörien ja ohjelmistokehittäjien kanssa tietopohjaisten ratkaisujen rakentamiseksi ja käyttöönottamiseksi

Kahdessa seuraavassa jaksossa tarkastellaan näiden kahden ammatin tulevaisuudennäkymiä ja palkkaodotuksia.

Urapolku: Data Scientist

Työmahdollisuudet

Datatieteilijöiden työllisyysnäkymät vuodelle 2023 ovat erittäin lupaavat, sillä organisaatiot eri toimialoilla keräävät ja analysoivat yhä enemmän dataa.

US Bureau of Labor Statisticsin (BLS) mukaan datatutkijoiden työllisyyden ennustetaan kasvavan 36 % vuodesta 2021 vuoteen 2031 , mikä on paljon keskimääräistä nopeammin muihin ammatteihin verrattuna. Alan työmahdollisuuksia ohjaa tiedon ja analytiikan lisääntyvä käyttö päätöksenteon ohjaamiseksi kaikenkokoisissa organisaatioissa.

Palkka ja palkkiot

Datatieteilijät saavat yleensä korkeampaa palkkaa kuin data-analyytikot, mikä kuvastaa edistyneitä taitoja ja asiantuntemusta, jota tarvitaan suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyyn ja raakadatan käsittelyyn.

Glassdoorin mukaan tietojen tutkijoiden kansallinen keskipalkka Yhdysvalloissa on noin 103 000 dollaria vuodessa . Monet organisaatiot tarjoavat myös erilaisia ​​lisäkorvauksia datatutkijoille, kuten bonuksia, pääomaa ja muita etuja, kuten sairausvakuutusta ja palkallista vapaata.

Huomaa, että korvaukset voivat vaihdella suuresti sijainnin, toimialan ja vuosien kokemuksen mukaan.

Urapolku: Data-analyytikko

Työmahdollisuudet

BLS:n mukaan johtoanalyytikoiden työllisyyden (johon sisältyvät data-analyytikkourat) ennustetaan kasvavan 11 prosenttia vuodesta 2020 vuoteen 2030 . Datatieteilijöiden tapaan dataanalyytikkojen työllisyysnäkymät ovat erittäin positiiviset lähitulevaisuudessa.

Palkka ja palkkiot

Data-analyytikoille maksettava korvaus voi vaihdella kokemuksen, toimialan ja sijainnin kaltaisten tekijöiden mukaan. Aloitustason data-analyytikot ansaitsevat tyypillisesti alhaisempia palkkoja, ja he voivat odottaa palkkansa nousevan, kun heidän taitonsa ja asiantuntemuksensa kehittyvät ajan myötä.

Mitä tulee palkkaan, kansallinen keskiarvo data-analyytikkotehtävissä Yhdysvalloissa on noin 65 850 dollaria vuodessa Glassdoorin mukaan.

Sekä datatieteilijöiden että data-analyytikoiden työmahdollisuudet ja korvaukset ovat erittäin lupaavia, mutta miten voit päättää, mikä ura sopii sinulle? Aiomme tarkastella tekijöitä, jotka on otettava huomioon seuraavassa osiossa.

Oikean tien valitseminen sinulle

Oikean urapolun päättäminen voi tuntua pelottavalta, mutta pidä sitä jännittävänä tilaisuutena tutustua tähän upeaan datamaailmaan!

Nämä kaksi alaa saattavat ensi silmäyksellä tuntua samanlaisilta, ja tavallaan ne ovatkin, mutta ne vaativat erilaisia ​​taitoja ja tarjoavat ainutlaatuisia urapolkuja.

Oikeiden tietojen ja ohjeiden avulla voit valita taitosi, kiinnostuksen kohteidesi ja uratavoitteisiisi parhaiten sopivan polun.

Tässä osiossa annamme vinkkejä ja oivalluksia, jotka auttavat sinua tekemään tämän päätöksen ja valitsemaan sinulle oikean polun.

Huomioon otettavat tekijät

Kun harkitset uraa datatieteen tai data-analyysin parissa, on tärkeää miettiä taitojasi, kiinnostuksen kohteitasi ja uratavoitteitasi.

Tässä on joitain erityisiä huomioitavia tekijöitä:

1. Tekniset taidot : Tietotieteilijät vaativat yleensä kehittyneempiä teknisiä taitoja, kuten ohjelmointia, koneoppimista ja big data -tekniikoita. Jos pidät raakadatan kanssa työskentelystä ja ymmärrät ohjelmointikielten, kuten Pythonin ja R:n, perusteet, datatieteilijän ura voi olla hyvä valinta. Tietojen analyytikot voivat toisaalta keskittyä enemmän tilastolliseen analyysiin, tietojen visualisointiin ja Excel-taitoon.
2. Koulutus ja tausta : Tietotieteilijöillä on usein edistyneitä tutkintoja tietotekniikan, tilastotieteen tai matematiikan aloilta. Dataanalyytikoilla voi olla tutkintoja esimerkiksi liike-elämän, taloustieteen tai tilastotieteen aloilta, mutta he voivat myös tulla erilaisista taustoista ilman aikaisempaa kokemusta.
3. Roolit ja vastuut : Tietotieteilijät ovat usein vastuussa strategisemmista ja monimutkaisemmista aloitteista, kuten ennakoivien mallien kehittämisestä tai koneoppimisalgoritmien luomisesta. Data-analyytikkoroolit keskittyvät enemmän päivittäiseen toimintaan ja näkemysten tarjoamiseen sidosryhmille.
4. Työnäkymät ja palkka: Sekä datatieteilijöillä että data-analyytikoilla on vahvat työmahdollisuudet ja kilpailukykyiset palkat, mutta työnäkymät ja palkka voivat vaihdella toimialan, sijainnin ja vuosien kokemuksen mukaan.

On hyvä idea pyytää neuvoja mentoreista tai verkostoitua kunkin alan ammattilaisten kanssa, jotta saat paremman käsityksen tietyistä rooleista.

Lopulta oikea polku sinulle riippuu yksilöllisistä tavoitteistasi ja toiveistasi.

Nyt yksi hieno asia datataidoissa on, että niitä voidaan soveltaa useimmilla toimialoilla, tarkista ne.

Mitkä toimialat tarvitsevat taitavia data-ammattilaisia?

Datatieteen ja data-analytiikan alalla on suuri kysyntä monenlaisilla toimialoilla ja yritystyypeillä.

Tässä on joitain esimerkkejä toimialoista, jotka molemmat työllistävät yleisesti datatieteilijöitä ja dataanalyytikoita:

• Rahoitus ja pankkitoiminta: Rahoitus- ja pankkiala luottaa suuresti data-analytiikkaan trendien tunnistamiseksi, riskien arvioimiseksi ja tietoon perustuvien liiketoimintapäätösten tekemiseksi. Yritysanalyytikoilla on suuri kysyntä.
• Terveydenhuolto: Terveydenhuollon organisaatiot käyttävät tietotiedettä ja data-analytiikkaa parantaakseen potilaiden tuloksia, hallitakseen resursseja ja edistääkseen innovaatioita lääketieteellisessä tutkimuksessa.
• Verkkokauppa: Verkkokauppayritykset käyttävät data-analytiikkaa ymmärtääkseen paremmin asiakkaidensa käyttäytymistä, mieltymyksiä ja ostotottumuksia markkinointi- ja myyntistrategioiden parantamiseksi.
• Markkinointi ja mainonta: Markkinointi- ja mainontayritykset käyttävät data-analytiikkaa kampanjoidensa tehokkuuden mittaamiseen, kohdeyleisöjen tunnistamiseen ja markkinointistrategioiden optimointiin. Tällä alalla on paljon työpaikkailmoituksia, ja rekrytointipäälliköt etsivät aina uusia kykyjä.
• Teknologia: Teknologiayritykset käyttävät datatieteitä ja data-analytiikkaa kehittääkseen uusia tuotteita ja palveluita, parantaakseen käyttökokemuksia, kehittääkseen todellisia ratkaisuja sekä tunnistaakseen innovaatio- ja kasvualueita.

Datatiede ja data-analytiikka ovat kriittisiä toimintoja monilla toimialoilla, jotka tulkitsevat valtavia määriä dataa liiketoimintapäätösten tekemiseksi, asiakaskokemuksen parantamiseksi ja kilpailuedun saavuttamiseksi.

Työllistymismahdollisuuksia on erityyppisissä yrityksissä, mukaan lukien startup-yritykset, suuret yritykset, konsulttiyritykset ja valtion virastot.

Tietojen ammattilaisiin tukeutuvien eri toimialojen ja yritystyyppien ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää henkilöille, jotka haluavat rakentaa menestyvää uraa näillä aloilla.

On myös tärkeää huomata, että molemmat alat kehittyvät, ja esiin tulee trendejä, joita kannattaa harkita.

Emerging Trends – tulevaisuus Data Jobs

Toimialatyyppien lisäksi harkitse tietotieteen ja data-analytiikan nousevia trendejä, jotka muuttavat näiden kahden alan maisemaa.

Tässä on joitain tämänhetkisiä trendejä, jotka muokkaavat datatieteen ja data-analytiikan tulevaisuutta:

1. Tekoäly ja koneoppiminen : tekoälyä ja koneoppimista käytetään yhä enemmän datatieteessä ja data-analytiikassa tietojenkäsittelyn automatisointiin, kuvioiden tunnistamiseen ja ennusteiden tekemiseen. Näillä tekniikoilla on potentiaalia mullistaa toimialoja terveydenhoidosta rahoitukseen ja markkinointiin.
2. Pilvilaskenta: Pilvilaskenta on tehnyt suurten tietomäärien tallentamisesta, hallinnasta ja analysoinnista helpompaa ja kustannustehokkaampaa. Pilviinfrastruktuurin ja -teknologian parantuessa edelleen, on odotettavissa, että pilvipohjainen data-analytiikka ja koneoppiminen yleistyvät.
3. Tietojen etiikka ja yksityisyys: Kun tietoja kerätään ja analysoidaan yhä enemmän, tietoetiikkaa ja yksityisyyttä koskevat huolenaiheet ovat nousseet etualalle. Datatieteilijöitä ja analyytikoita kehotetaan varmistamaan, että tietoja käytetään eettisesti ja vastuullisesti, ja toteuttamaan toimenpiteitä arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi.
4. Esineiden internet (IoT): IoT viittaa toisiinsa yhdistettyjen laitteiden ja antureiden verkkoon, jotka keräävät ja jakavat dataa. IoT-teknologian yleistyessä on kasvava tarve datatieteilijöille ja analyytikoille, jotka pystyvät hallitsemaan ja analysoimaan näiden laitteiden tuottamaa valtavia tietomääriä.
5. Luonnollisen kielen käsittely (NLP) : NLP on osa, joka keskittyy ihmisten ja tietokoneiden väliseen vuorovaikutukseen luonnollisella kielellä. Kun NLP-tekniikka kehittyy, sillä odotetaan olevan merkittävä vaikutus data-analytiikkaan, erityisesti sellaisilla aloilla kuin tunneanalyysi ja chatbot-kehitys.

Pysymällä ajan tasalla tietotieteen ja data-analytiikan nousevista trendeistä näiden alojen ammattilaiset voivat paremmin menestyä ja pysyä kärjessä tällä nopeatempoisella ja jatkuvasti kehittyvällä alalla.

Muista tutustua LinkedIniin pysyäksesi ajan tasalla viimeisimmistä datatrendeistä.

Bottom Line

Datan maailmassa sekä datatieteilijöillä että data-analyytikoilla on tärkeä kokopäiväinen rooli yrityksessä. Vaikka näiden kahden välillä on yhtäläisyyksiä, niillä on selviä eroja vastuiden ja vaadittujen taitojen suhteen.

Tietoanalyytikot keskittyvät ensisijaisesti strukturoidun tiedon kanssa työskentelemiseen ja ratkaisevat konkreettisia liiketoimintaongelmia käyttämällä SQL-, R- tai Python-ohjelmointikieliä, tietojen visualisointityökaluja ja tilastollista analyysiä. Ne auttavat organisaatioita tunnistamaan trendejä ja saamaan oivalluksia tiedoista.

Toisaalta datatieteilijät ovat enemmän mukana ohjelmointikoneissa, järjestelmien optimoinnissa sekä kehyksien ja algoritmien luomisessa käyttökelpoisen tiedon keräämiseen. Heidän ensisijaisena tehtävänsä on kerätä dataa ja suunnitella kestäviä datapohjaisia ​​ratkaisuja.

Vaikka molemmat työnkuvat toimivat big datan piirissä, oikean polun tunnistaminen riippuu kiinnostuksen kohteistasi, taidoistasi ja uratavoitteistasi. Valitsetpa minkä polun tahansa, sekä datatieteilijät että data-analyytikot ovat kysyttyjä ammatteja, mikä tekee niistä jännittäviä ja palkitsevia valintoja niille, jotka ovat kiinnostuneita tiedon parissa työskentelemisestä.

Saat lisätietoja yhdestä suosikkitietojen analysointityökalustamme katsomalla alla olevaa videota.

Onnea työnhakuun!

Edelleenkään epävarma urasta data-alalla, testaa vettä ja .