Data Scientist vs Data Analyst: A legfontosabb különbségek magyarázata

Az adatvezérelt döntések világában két kiemelkedő szerepkör jelent meg: az adatelemzők és az adattudósok. Ezek a szakemberek döntő szerepet játszanak abban, hogy segítsenek a szervezeteknek kihasználni az adatok erejét, de felelősségük és készségeik meglehetősen eltérőek.

Az adatelemzők az adatok megjelenítésére és statisztikai elemzésére összpontosítanak az adatok megértésére és a minták azonosítására. Általában legalább főiskolai diplomával kell rendelkezniük egy releváns területen, például matematikából, statisztikából, számítástechnikából vagy pénzügyekből.

Az adattudósok ezzel szemben olyan keretrendszerek és algoritmusok létrehozásán dolgoznak, amelyekkel adatokat gyűjthetnek és feldolgozhatnak, amelyek gyakran fejlett ismereteket igényelnek olyan területeken, mint a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia. Jellemzően felsőfokú végzettséggel vagy speciálisabb készségekkel rendelkeznek, mint .

Nagy vonalakban mindkét szakma magában foglalja az adatokból értékes betekintést nyerni; megközelítésük és készségeik azonban eltérőek.

Ebben a cikkben megvizsgáljuk az adattudósok és adatelemzők közötti különbségeket, és kiemeljük az egyes szerepkörökhöz szükséges egyedi készségeket és felelősségeket.

Merüljünk el.

Tartalomjegyzék

• Data Scientist vs. Data Analyst: mi a különbség?
  • Oktatás és háttér
  • Technikai készségek adatelemzők és adattudósok összehasonlításában
  • Szerepek és felelősségek összehasonlítása
• Pályafutás: Data Scientist
  • Munkalehetőségek
  • Fizetés és kompenzáció
• Pályafutás: Adatelemző
  • Munkalehetőségek
  • Fizetés és kompenzáció
• A megfelelő út kiválasztása az Ön számára
  • Figyelembe veendő tényezők
  • Milyen iparágakban van szükség képzett adatszakértőkre?
  • Feltörekvő trendek – Az adatszolgáltatások jövője
• Alsó vonal

Data Scientist vs. Data Analyst: mi a különbség?

Míg az adattudósok és az adatelemzők egyaránt adatokkal dolgoznak, eltérő szerepük és felelősségük van.

A két szerepkör közötti különbségek megértése fontos azoknak a szervezeteknek, amelyek hatékony adatcsapatot szeretnének felépíteni. Ezen túlmenően létfontosságú, hogy megértsék azok, akik az adatokkal kapcsolatos karriert szeretnék.

Ebben a részben megvizsgáljuk az adattudósok és adatelemzők közötti fő különbségeket, beleértve az oktatási hátterüket, technikai készségeiket és a tipikusan megoldandó problémákat.

Az alábbi táblázat gyors áttekintést nyújt a két szerepkör közötti különbségekről:

Oktatás és háttér

Adatelemzők : A belépő szintű adatelemzői munka megszerzéséhez általában alapképzésre van szükség olyan területeken, mint a statisztika, a matematika, a közgazdaságtan vagy a számítástechnika. Nem ritka azonban, hogy az elemzők üzleti vagy kapcsolódó területen jártasak.

Sok adatelemző adatbeviteli vagy adatkezelési szakemberként kezdi pályafutását, ahol tapasztalatot szerez adatbázisokkal és alapvető adatszoftverekkel.

Adattudósok : Mivel az adattudósok összetettebb feladatokat látnak el, mint az adatelemzők, a munkához magasabb szintű végzettség szükséges, például mester vagy Ph.D. olyan területeken, mint a statisztika, számítástechnika vagy adattudomány.

A kezdő táborhoz való csatlakozás, az oktatóanyagok használata, illetve az online kurzusok vagy bizonyítványprogramok elvégzése nem akadályozhatja meg.

Az adattudósoknak erős alapokkal kell rendelkezniük a matematika, a statisztika és a számítástechnika területén, valamint gyakorlati tapasztalattal kell rendelkezniük olyan programozási nyelvekkel kapcsolatban, mint a Python, R és SQL.

Sokan olyan területeken tanultak, mint a fizika, a mérnöki tudomány vagy az idegtudomány, valamint a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia.

Most pedig térjünk technikaira.

Technikai készségek adatelemzők és adattudósok összehasonlításában

Adatelemzők : Az adatelemzői munka sikeréhez szükséges technikai készségek közé tartozik az adatelemzés, az adatok grafikonokkal történő megjelenítése és az olyan eszközök, mint a Microsoft Excel. Jártasnak kell lennie a statisztikai elemzésben, az adatmodellezésben és a jelentéskészítésben olyan eszközök használatával, mint a Tableau.

Egyéb adatelemzői ismeretek közé tartozik az adatbázisokkal való munka és az alapvető szkriptnyelvi ismeretek.

A jó kommunikációs készségek az adatelemzők számára is fontosak, mivel gyakran együttműködnek a különböző részlegek érdekelt feleivel, hogy betekintést és javaslatokat adjanak.

Mi a helyzet az adattudósokkal?

Adattudósok : A szerepkör fejlett technikai készségeket igényel olyan területeken, mint a gépi tanulás, a mély tanulás, a természetes nyelvi feldolgozás és a big data technológiák. A programozási nyelvekben, például a Pythonban és az R-ben is jártasnak kell lennie.

A munka magában foglalja a nagy adathalmazokon való munkát, a prediktív modellek fejlesztését és az adatokból való betekintést. Az adatelemzőkhöz hasonlóan ez is olyan puha készségeket igényel, mint a kommunikáció és az együttműködés, mivel gyakran különböző csapatokkal kell dolgoznia.

Szerepek és felelősségek összehasonlítása

Adatelemzők : Nagyon egyszerűen az adatelemző feladata az adatok elemzése és értelmezése, hogy betekintést és ajánlásokat nyújtson az érdekelt feleknek.

Feladata lehet, hogy különböző adatforrásokkal dolgozzon, hogy azonosítsa azokat a trendeket és mintákat, amelyek megalapozhatják az üzleti döntéseket.

Az adatelemzők bizonyos konkrét feladatai közé tartozhat:

• Adatok gyűjtése, tisztítása és rendszerezése különböző forrásokból
• Statisztikai elemzések elvégzése az adatok trendjeinek és mintázatainak azonosítására olyan szoftverek segítségével, mint a Tableau
• Jelentések és irányítópultok készítése az adatok megjelenítéséhez és a betekintések közvetítéséhez az érdekelt felekhez
• A folyamatfejlesztési területek meghatározása és adatvezérelt ajánlások megfogalmazása az érdekelt feleknek
• Adatelemzést támogató adatbázisok és adatrendszerek fejlesztése és karbantartása
• Az adatelemzés és -vizualizáció legújabb trendjeinek és fejlesztéseinek naprakészen tartása.

Most egy kicsit bonyolultabbak a dolgok.

Adattudósok : Az adattudósnak lenni magában foglalja az összetett adathalmazok elemzését, a prediktív modellek fejlesztését és az adatokból való betekintést.

Szorosan együttműködnek a különböző részlegeken lévő érdekelt felekkel, hogy adatelemzéseik alapján betekintést és ajánlásokat nyújtsanak.

Az adattudósok néhány konkrét feladatai közé tartozik:

• Feltáró adatelemzés lebonyolítása az adatok mintáinak és tendenciáinak azonosítására
• Prediktív modellek fejlesztése statisztikai és gépi tanulási technikákkal
• Gépi tanulási modellek készítése és tesztelése az előrejelzési pontosság javítása érdekében
• Problémamegoldó készségek és üzleti intelligencia felhasználásával adatvezérelt megoldások kidolgozása az üzleti problémákra
• Összetett megállapítások és ajánlások közlése a nem műszaki érintettekkel
• Együttműködés adatmérnökökkel és szoftverfejlesztőkkel adatvezérelt megoldások kidolgozása és bevezetése érdekében

A következő két részben a két szakma jövőbeli kilátásait és fizetési elvárásait tekintjük át.

Pályafutás: Data Scientist

Munkalehetőségek

Az adatkutatók 2023-as munkavállalási kilátásai nagyon ígéretesek, mivel a különböző iparágakban működő szervezetek továbbra is egyre nagyobb mennyiségű adatot gyűjtenek és elemeznek.

Az Egyesült Államok Munkaügyi Statisztikai Hivatala (BLS) szerint az adatkutatók foglalkoztatása 2021-ről 2031-re előreláthatólag 36%-kal nő , ami más foglalkozásokhoz képest sokkal gyorsabb az átlagnál. A munkalehetőségeket a területen az adatok és az elemzések növekvő felhasználása ösztönzi a döntéshozatal ösztönzésére minden méretű szervezetben.

Fizetés és kompenzáció

Az adattudósok általában magasabb fizetést kapnak, mint az adatelemzők, ami a nagy adatkészletekkel való munkavégzéshez és a nyers adatok kezeléséhez szükséges fejlett készségeket és szakértelmet tükrözi.

Glassdoor szerint az adattudósok országos átlagkeresete az Egyesült Államokban körülbelül 103 000 dollár évente . Számos szervezet különféle kiegészítő kompenzációs formákat is kínál az adatkutatók számára, például bónuszokat, méltányosságot és egyéb juttatásokat, például egészségügyi biztosítást és fizetett szabadságot.

Felhívjuk figyelmét, hogy a kompenzáció a helytől, az iparágtól és a több éves tapasztalattól függően nagyon eltérő lehet.

Pályafutás: Adatelemző

Munkalehetőségek

A BLS szerint a vezetői elemzők foglalkoztatása (amely magában foglalja az adatelemzői karriert is) az előrejelzések szerint 11%-kal nő 2020-ról 2030-ra . Az adatkutatókhoz hasonlóan az adatelemzők foglalkoztatási kilátásai is nagyon pozitívak a belátható jövőben.

Fizetés és kompenzáció

Az adatelemzők díjazása olyan tényezőktől függően változhat, mint a tapasztalat, az iparág és a hely. A belépő szintű adatelemzők jellemzően alacsonyabb fizetést kapnak, fizetésük emelkedésére számíthatnak, ahogy készségeik és szakértelmük idővel fejlődik.

Ami a fizetést illeti, az Egyesült Államokban az adatelemzői pozíciók országos átlaga körülbelül évi 65 850 dollár a Glassdoor szerint.

Az adattudósok és adatelemzők álláslehetőségei és javadalmazása nagyon ígéretes, de hogyan döntheti el, hogy melyik karrier a megfelelő az Ön számára? A következő részben megvizsgáljuk azokat a tényezőket, amelyeket figyelembe kell venni.

A megfelelő út kiválasztása az Ön számára

A számodra megfelelő karrier eldöntése ijesztő lehet, de gondolj rá, mint egy izgalmas lehetőségre, hogy felfedezd ezt a csodálatos adatvilágot!

A két terület első pillantásra hasonlónak tűnhet, és bizonyos értelemben az is, de eltérő készségeket igényelnek, és egyedi karrierutakat kínálnak.

A megfelelő információkkal és útmutatásokkal kiválaszthatja azt az utat, amely a legjobban megfelel készségeinek, érdeklődési körének és karriercéljainak.

Ebben a részben néhány tippet és betekintést nyújtunk, amelyek segítenek eligazodni ebben a döntésben, és kiválasztani a megfelelő utat.

Figyelembe veendő tényezők

Amikor az adattudományi vagy adatelemzési karriert fontolgatja, fontos, hogy gondoljon készségeire, érdeklődési körére és karriercéljaira.

Íme néhány konkrét tényező, amelyet figyelembe kell venni:

1. Technikai készségek : Az adattudósoknak általában fejlettebb technikai készségekre van szükségük, mint például a programozás, a gépi tanulás és a big data technológiák. Ha szeret nyers adatokkal dolgozni, és megérti az olyan programozási nyelvek alapjait, mint a Python és az R, az adattudós karrier megfelelő lehet. Az adatelemzők viszont inkább a statisztikai elemzésre, az adatvizualizációra és az Excel-készségekre összpontosíthatnak.
2. Iskolai végzettség és háttér : Az adattudósok gyakran felsőfokú végzettséggel rendelkeznek olyan területeken, mint a számítástechnika, a statisztika vagy a matematika. Az adatelemzők diplomával rendelkezhetnek olyan területeken, mint például az üzleti élet, a közgazdaságtan vagy a statisztika, de származhatnak sokféle háttérrel, előzetes tapasztalat nélkül.
3. Szerepek és felelősségek : Az adattudósok gyakran felelősek stratégiaibb és összetettebb kezdeményezésekért, például prediktív modellek kidolgozásáért vagy gépi tanulási algoritmusok létrehozásáért. Az adatelemzői szerepkör inkább a napi műveletekre összpontosít, és betekintést nyújt az érdekelt felek számára.
4. Munkaköri kilátások és fizetés: Mind az adattudósok, mind az adatelemzők erős álláskilátásokkal és versenyképes fizetéssel rendelkeznek, de az adott álláskilátások és fizetés az iparágtól, a helytől és a több éves tapasztalattól függően változhat.

Célszerű tanácsot kérni mentoroktól, vagy kapcsolatba lépni az egyes területek szakembereivel, hogy jobban megértsék az adott szerepköröket.

Végső soron a számodra megfelelő út az egyéni céljaidtól és törekvéseidtől függ.

Az adatkészségekkel kapcsolatos egyik nagyszerű dolog az, hogy a legtöbb iparágban alkalmazhatók, nézze meg őket.

Milyen iparágakban van szükség képzett adatszakértőkre?

Az adattudomány és az adatelemzés területe nagy keresletet mutat az iparágak és vállalattípusok széles körében.

Íme néhány példa azokra az iparágakra, amelyek gyakran alkalmaznak adattudósokat és adatelemzőket:

• Pénzügy és banki tevékenység: A pénzügyi és banki ágazat nagymértékben támaszkodik az adatelemzésre a trendek azonosítása, a kockázatok felmérése és a megalapozott üzleti döntések meghozatala érdekében. Az üzleti elemzőkre nagy a kereslet.
• Egészségügy: Az egészségügyi szervezetek adattudományt és adatelemzést használnak a betegek kimenetelének javítására, az erőforrások kezelésére és az innováció ösztönzésére az orvosi kutatásban.
• E-kereskedelem: Az e-kereskedelmi vállalatok adatelemzést használnak, hogy jobban megértsék ügyfeleik viselkedését, preferenciáit és vásárlási szokásait, hogy javítsák marketing- és értékesítési stratégiájukat.
• Marketing és reklám: A marketing- és reklámcégek adatelemzést használnak kampányaik hatékonyságának mérésére, célközönség azonosítására és marketingstratégiáik optimalizálás��ra. Nagyon sok álláshirdetés jelenik meg ezen a területen, és a felvételi menedzserek mindig friss tehetségeket keresnek.
• Technológia: A technológiai vállalatok adattudományt és adatelemzést használnak új termékek és szolgáltatások fejlesztésére, a felhasználói élmény javítására, valós megoldások kidolgozására, valamint az innováció és a növekedés területeinek azonosítására.

Az adattudomány és az adatelemzés kulcsfontosságú funkciók számos iparágban, amelyek hatalmas mennyiségű adatot értelmeznek az üzleti döntések meghozatala, az ügyfelek élményének javítása és a versenyelőny megszerzése érdekében.

Különböző típusú vállalatoknál kínálkoznak munkalehetőségek, beleértve a startupokat, a nagyvállalatokat, a tanácsadó cégeket és a kormányzati szerveket.

Az adatszakértőkre támaszkodó iparágak és vállalattípusok sokféle skálájának megértése alapvető fontosságú azoknak az egyéneknek, akik ezeken a területeken szeretnének sikeres karriert építeni.

Azt is fontos megjegyezni, hogy mindkét terület fejlődik, és vannak kialakulóban lévő trendek, amelyeket érdemes figyelembe venni.

Feltörekvő trendek – Az adatszolgáltatások jövője

Az iparági típusok mellett vegye figyelembe az adattudomány és az adatelemzés új trendjeit, amelyek megváltoztatják a két terület helyzetét.

Íme néhány jelenlegi trend, amelyek az adattudomány és az adatelemzés jövőjét alakítják:

1. Mesterséges intelligencia és gépi tanulás : Az AI-t és a gépi tanulást egyre gyakrabban használják az adattudományban és az adatelemzésben az adatfeldolgozás automatizálására, a minták azonosítására és az előrejelzések készítésére. Ezek a technológiák forradalmasíthatják az iparágakat az egészségügytől a finanszírozáson át a marketingig.
2. Felhőalapú számítástechnika: A felhőalapú számítástechnika megkönnyítette és költséghatékonyabbá tette a nagy mennyiségű adat tárolását, kezelését és elemzését. A felhőalapú infrastruktúra és technológia továbbfejlődésével várhatóan a felhőalapú adatelemzés és a gépi tanulás egyre szélesebb körben elterjed.
3. Adatetika és adatvédelem: Ahogy egyre több adatot gyűjtenek és elemeznek, az adatetikával és a magánélettel kapcsolatos aggodalmak előtérbe kerültek. Az adattudósokat és elemzőket arra kérik, hogy biztosítsák az adatok etikus és felelősségteljes felhasználását, valamint tegyenek intézkedéseket az érzékeny adatok védelmére.
4. Internet of things (IoT): Az IoT olyan összekapcsolt eszközök és érzékelők hálózatára utal, amelyek adatokat gyűjtenek és osztanak meg. Az IoT technológia növekvő elterjedésével egyre nagyobb szükség van adattudósokra és elemzőkre, akik képesek kezelni és elemezni az ezen eszközök által generált hatalmas mennyiségű adatot.
5. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) : Az NLP egy olyan ága, amely az emberek és a számítógépek közötti interakcióra összpontosít természetes nyelvet használva. Az NLP technológia fejlődésével várhatóan jelentős hatással lesz az adatelemzésre, különösen olyan területeken, mint a hangulatelemzés és a chatbot-fejlesztés.

Azáltal, hogy naprakész marad az adattudomány és az adatelemzés feltörekvő trendjeivel, ezeken a területeken a szakemberek jobban pozícionálhatják magukat a siker érdekében, és az élen maradhatnak ebben a gyors ütemű és folyamatosan fejlődő iparágban.

Feltétlenül tekintse meg LinkedInünket , hogy naprakész legyen a legújabb adattrendekkel.

Alsó vonal

Az adatok világában az adattudósok és az adatelemzők egyaránt fontos, teljes munkaidős szerepet töltenek be egy vállalkozásban. Bár vannak hasonlóságok a kettő között, határozott különbségek vannak a felelősségek és a szükséges készségek tekintetében.

Az adatelemzők elsősorban a strukturált adatokkal való munkára összpontosítanak, hogy kézzelfogható üzleti problémákat oldjanak meg SQL, R vagy Python programozási nyelvek, adatvizualizációs eszközök és statisztikai elemzés segítségével. Segítenek a szervezeteknek a trendek azonosításában és az adatokból való betekintésben.

Másrészt az adattudósok jobban foglalkoznak gépek programozásával, rendszerek optimalizálásával, valamint keretrendszerek és algoritmusok létrehozásával a használható adatok gyűjtésére. Elsődleges feladataik az adatok gyűjtése és robusztus adatvezérelt megoldások tervezése.

Bár mindkét munkaköri leírás a big data területén működik, a helyes út meghatározása az Ön érdeklődési körétől, készségeitől és karriercéljaitól függ. Bármelyik utat is választja, mind az adattudósok, mind az adatelemzők keresett karrierek, így izgalmas és kifizetődő választás lehet az adatokkal való munka iránt érdeklődők számára.

Ha többet szeretne megtudni egyik kedvenc adatelemző eszközünkről, tekintse meg alábbi videónkat.

Sok sikert az álláskereséshez!

Még mindig bizonytalan az adatokkal kapcsolatos karrierjében, tesztelje a vizet és .