Dataforsker vs dataanalytiker: nøkkelforskjeller forklart

I en verden av datadrevne beslutninger har to fremtredende roller dukket opp: dataanalytikere og dataforskere. Disse fagpersonene spiller en avgjørende rolle i å hjelpe organisasjoner med å utnytte kraften i data, men deres ansvar og ferdigheter er ganske forskjellige.

Dataanalytikere fokuserer på å bruke datavisualisering og statistisk analyse for å forstå data og identifisere mønstre. De er vanligvis pålagt å ha minst en bachelorgrad i et relevant felt som matematikk, statistikk, informatikk eller finans.

Dataforskere jobber derimot med å lage rammer og algoritmer for å samle inn og behandle data, noe som ofte krever avansert kunnskap innen områder som maskinlæring og kunstig intelligens. De har vanligvis avanserte grader eller har mer spesialiserte ferdigheter i forhold til .

I store trekk innebærer begge profesjoner å trekke ut verdifull innsikt fra data; deres tilnærminger og ferdigheter varierer imidlertid.

I denne artikkelen vil vi utforske forskjellene mellom dataforskere og dataanalytikere og fremheve de unike ferdighetene og ansvaret som kreves for hver rolle.

La oss dykke inn.

Innholdsfortegnelse

• Dataforsker vs. dataanalytiker: Hva er forskjellen?
  • Utdanning og bakgrunn
  • Tekniske ferdigheter sammenlignet for dataanalytikere vs dataforskere
  • Roller og ansvar sammenlignet
• Karrierevei: Dataforsker
  • Jobbmuligheter
  • Lønn og kompensasjon
• Karrierevei: Dataanalytiker
  • Jobbmuligheter
  • Lønn og kompensasjon
• Å velge riktig vei for deg
  • Faktorer å vurdere
  • Hvilke bransjer trenger dyktige datafagfolk?
  • Nye trender – fremtiden for datajobber
• Bunnlinjen

Dataforsker vs. dataanalytiker: Hva er forskjellen?

Mens dataforskere og dataanalytikere begge jobber med data, har de distinkte roller og ansvar.

Å forstå forskjellene mellom disse to rollene er viktig for organisasjoner som ønsker å bygge et effektivt datateam. Det er også avgjørende for de som ønsker en karriere innen data å forstå.

I denne delen vil vi utforske de viktigste forskjellene mellom dataforskere og dataanalytikere, inkludert deres utdanningsbakgrunn, tekniske ferdigheter og typene problemer de vanligvis har i oppgave å løse.

Tabellen nedenfor gir en rask oversikt over forskjellene mellom de to rollene:

Utdanning og bakgrunn

Dataanalytikere : Å skaffe seg en dataanalytikerjobb på inngangsnivå krever vanligvis en bachelorgrad innen felt som statistikk, matematikk, økonomi eller informatikk. Det er imidlertid ikke uvanlig at analytikere har bakgrunn i virksomheten eller et relatert felt.

Mange dataanalytikere starter karrieren som spesialister på dataregistrering eller dataadministrasjon, hvor de får erfaring med å jobbe med databaser og grunnleggende dataprogramvare.

Dataforskere : Siden dataforskere utfører mer komplekse oppgaver enn dataanalytikere, krever jobben mer avanserte grader, for eksempel en mastergrad eller en Ph.D. innen felt som statistikk, informatikk eller datavitenskap.

Å bli med på en boot camp, bruke opplæringsprogrammer eller fullføre online kurs eller sertifikatprogrammer kan ikke redusere det.

Dataforskere bør ha et sterkt grunnlag i matematikk, statistikk og informatikk, samt praktisk erfaring med programmeringsspråk som Python, R og SQL.

Mange har bakgrunn fra felt som fysikk, ingeniørfag eller nevrovitenskap, samt maskinlæring og kunstig intelligens.

La oss bli tekniske.

Tekniske ferdigheter sammenlignet for dataanalytikere vs dataforskere

Dataanalytikere : Tekniske ferdigheter som trengs for å lykkes i en dataanalytikerjobb inkluderer dataanalyse, datavisualisering ved hjelp av grafer og verktøy som Microsoft Excel. Du må være dyktig i statistisk analyse, datamodellering og rapportering ved å bruke verktøy som Tableau.

Andre dataanalytikerferdigheter inkluderer å jobbe med databaser og ha grunnleggende ferdigheter i skriptspråk.

Gode ​​kommunikasjonsevner er også viktig for dataanalytikere, siden de ofte jobber med interessenter på tvers av ulike avdelinger for å gi innsikt og anbefalinger.

Hva med dataforskere?

Dataforskere : Rollen krever avanserte tekniske ferdigheter innen områder som maskinlæring, dyp læring, naturlig språkbehandling og big data-teknologier. Du må også være dyktig i programmeringsspråk som Python og R.

Jobben innebærer å jobbe med store datasett, utvikle prediktive modeller og trekke ut innsikt fra data. I likhet med dataanalytikere krever det også myke ferdigheter som kommunikasjon og samarbeid siden du ofte trenger å jobbe med forskjellige team.

Roller og ansvar sammenlignet

Dataanalytikere : En dataanalytikers jobb innebærer ganske enkelt å analysere og tolke data for å gi innsikt og anbefalinger til interessenter.

Du kan få i oppgave å jobbe med ulike datakilder for å identifisere trender og mønstre som kan informere forretningsbeslutninger.

Noen spesifikke ansvarsområder for dataanalytikere kan omfatte:

• Innsamling, rengjøring og organisering av data fra ulike kilder
• Gjennomføre statistisk analyse for å identifisere trender og mønstre i data ved hjelp av programvare som Tableau
• Lage rapporter og dashboards for å visualisere data og kommunisere innsikt til interessenter
• Identifisere områder for prosessforbedring og komme med datadrevne anbefalinger til interessenter
• Utvikle og vedlikeholde databaser og datasystemer for å støtte dataanalyse
• Holde deg oppdatert med de siste trendene og utviklingen innen dataanalyse og visualisering.

Nå blir ting litt mer komplisert.

Dataforskere : Å være dataforsker innebærer å analysere komplekse datasett, utvikle prediktive modeller og trekke ut innsikt fra data.

De jobber tett med interessenter på tvers av ulike avdelinger for å gi innsikt og anbefalinger basert på deres dataanalyse.

Noen spesifikke ansvarsområder for dataforskere inkluderer:

• Gjennomføre utforskende dataanalyse for å identifisere mønstre og trender i data
• Utvikle prediktive modeller ved hjelp av statistiske og maskinlæringsteknikker
• Bygge og teste maskinlæringsmodeller for å forbedre prediktiv nøyaktighet
• Bruke problemløsningsferdigheter og forretningsintelligens for å komme opp med datadrevne løsninger på forretningsproblemer
• Kommunisere komplekse funn og anbefalinger til ikke-tekniske interessenter
• Samarbeide med dataingeniører og programvareutviklere for å bygge og distribuere datadrevne løsninger

I de neste to delene skal vi ta en titt på fremtidsutsiktene og lønnsforventningene for de to yrkene.

Karrierevei: Dataforsker

Jobbmuligheter

Jobbutsiktene for dataforskere i 2023 er svært lovende ettersom organisasjoner på tvers av bransjer fortsetter å samle inn og analysere økende mengder data.

I følge US Bureau of Labor Statistics (BLS) anslås sysselsettingen av dataforskere å vokse med 36 % fra 2021 til 2031 , som er mye raskere enn gjennomsnittet sammenlignet med andre yrker. Jobbmuligheter i feltet er drevet av den økende bruken av data og analyser for å drive beslutningstaking i organisasjoner av alle størrelser.

Lønn og kompensasjon

Dataforskere er generelt mer høyt kompensert sammenlignet med dataanalytikere, noe som gjenspeiler de avanserte ferdighetene og ekspertisene som kreves for å jobbe med store datasett og håndtere rådata.

Ifølge Glassdoor er den nasjonale gjennomsnittslønnen for dataforskere i USA rundt $103 000 per år . Mange organisasjoner tilbyr også ulike tilleggsformer for kompensasjon for dataforskere, for eksempel bonuser, egenkapital og andre fordeler som medisinsk forsikring og betalt fri.

Vær oppmerksom på at kompensasjonen kan variere mye avhengig av beliggenhet, bransje og års erfaring.

Karrierevei: Dataanalytiker

Jobbmuligheter

I følge BLS anslås ansettelse av ledelsesanalytikere (som inkluderer karrierer som dataanalytikere) å vokse med 11 % fra 2020 til 2030 . I likhet med dataforskere er jobbutsiktene for dataanalytikere svært positive i overskuelig fremtid.

Lønn og kompensasjon

Kompensasjon for dataanalytikere kan variere basert på faktorer som erfaring, bransje og plassering. Dataanalytikere på inngangsnivå tjener vanligvis lavere lønn, de kan forvente at lønnen deres vil øke etter hvert som deres ferdigheter og ekspertise utvikler seg over tid.

Når det gjelder lønn, er det nasjonale gjennomsnittet for dataanalytikerstillinger i USA rundt $65 850 per år , ifølge Glassdoor.

Jobbutsiktene og kompensasjonen for både dataforskere og dataanalytikere er veldig lovende, men hvordan kan du bestemme hvilken karriere som passer for deg? Vi skal ta en titt på faktorer du bør vurdere i neste avsnitt.

Å velge riktig vei for deg

Å bestemme hvilken karrierevei som er riktig for deg kan føles skremmende, men tenk på det som en spennende mulighet til å utforske denne fantastiske verdenen av data!

De to feltene kan virke like ved første øyekast, og på en måte er de det, men de krever forskjellige ferdigheter og tilbyr unike karriereveier.

Med riktig informasjon og veiledning kan du velge veien som passer best for dine ferdigheter, interesser og karrieremål.

I denne delen gir vi deg noen tips og innsikt for å hjelpe deg med å navigere i denne avgjørelsen og velge riktig vei for deg.

Faktorer å vurdere

Når du vurderer en karriere innen datavitenskap eller dataanalyse, er det viktig å tenke på dine ferdigheter, interesser og karrieremål.

Her er noen spesifikke faktorer å vurdere:

1. Tekniske ferdigheter : Dataforskere krever vanligvis mer avanserte tekniske ferdigheter, som programmering, maskinlæring og big data-teknologier. Hvis du liker å jobbe med rådata og forstår det grunnleggende i programmeringsspråk som Python og R, kan en karriere som dataforsker passe godt. Dataanalytikere, derimot, kan fokusere mer på statistisk analyse, datavisualisering og Excel-ferdigheter.
2. Utdanning og bakgrunn : Dataforskere har ofte avanserte grader innen felt som informatikk, statistikk eller matematikk. Dataanalytikere kan ha grader innen felt som business, økonomi eller statistikk, men kan også komme fra et bredt spekter av bakgrunner uten tidligere erfaring.
3. Roller og ansvar : Dataforskere er ofte ansvarlige for mer strategiske og komplekse initiativer, som å utvikle prediktive modeller eller lage maskinlæringsalgoritmer. Dataanalytikerroller fokuserer mer på daglig drift og gir innsikt til interessenter.
4. Jobbutsikter og lønn: Både dataforskere og dataanalytikere har sterke jobbutsikter og konkurransedyktige lønninger, men de spesifikke jobbutsiktene og lønnen kan variere avhengig av bransje, beliggenhet og mange års erfaring.

Det er en god idé å søke råd fra mentorer eller nettverk med fagpersoner på hvert felt for å få en bedre forståelse av spesifikke roller.

Til syvende og sist vil den rette veien for deg komme ned til dine individuelle mål og ambisjoner.

Nå er en flott ting med dataferdigheter at de kan brukes i de fleste bransjer, la oss sjekke dem ut.

Hvilke bransjer trenger dyktige datafagfolk?

Feltet datavitenskap og dataanalyse er etterspurt i et bredt spekter av bransjer og selskapstyper.

Her er noen eksempler på bransjer som både bruker dataforskere og dataanalytikere:

• Finans og bank: Finans- og bankbransjen er avhengig av dataanalyse for å identifisere trender, vurdere risiko og ta informerte forretningsbeslutninger. Det er stor etterspørsel etter forretningsanalytikere.
• Helsevesen: Helseorganisasjoner bruker datavitenskap og dataanalyse for å forbedre pasientresultater, administrere ressurser og drive innovasjon innen medisinsk forskning.
• E-handel: E-handelsselskaper bruker dataanalyse for å bedre forstå kundens atferd, preferanser og kjøpsvaner for å forbedre markedsførings- og salgsstrategier.
• Markedsføring og annonsering: Markedsførings- og reklamefirmaer bruker dataanalyse for å måle effektiviteten til kampanjene deres, identifisere målgrupper og optimalisere markedsføringsstrategier. Det er mange stillingsannonser på dette feltet, og ansettelsesledere er alltid på utkikk etter ferske talenter.
• Teknologi: Teknologiselskaper bruker datavitenskap og dataanalyse for å utvikle nye produkter og tjenester, forbedre brukeropplevelser, komme opp med virkelige løsninger og identifisere områder for innovasjon og vekst.

Datavitenskap og dataanalyse er kritiske funksjoner i et bredt spekter av bransjer som tolker enorme mengder data for å drive forretningsbeslutninger, forbedre kundeopplevelser og oppnå konkurransefortrinn.

Det er sysselsettingsmuligheter på tvers av forskjellige typer selskap, inkludert oppstart, store selskaper, konsulentfirmaer og offentlige etater.

Å forstå det mangfoldige utvalget av bransjer og selskapstyper som er avhengige av datafagfolk er avgjørende for enkeltpersoner som ønsker å bygge vellykkede karrierer innen disse feltene.

Det er også viktig å merke seg at begge feltene er i utvikling, og det er nye trender som er verdt å vurdere.

Nye trender – fremtiden for datajobber

I tillegg til bransjetyper, vurder nye trender innen datavitenskap og dataanalyse som endrer landskapet til de to feltene.

Her er noen nåværende trender som former fremtiden for datavitenskap og dataanalyse:

1. Kunstig intelligens og maskinlæring : AI og maskinlæring blir i økende grad brukt i datavitenskap og dataanalyse for å automatisere databehandling, identifisere mønstre og lage spådommer. Disse teknologiene har potensial til å revolusjonere bransjer fra helsevesen til finans til markedsføring.
2. Cloud computing: Cloud computing har gjort det enklere og mer kostnadseffektivt å lagre, administrere og analysere store mengder data. Etter hvert som skyinfrastrukturen og -teknologien fortsetter å forbedres, forventes det at skybasert dataanalyse og maskinlæring vil bli mer utbredt.
3. Dataetikk og personvern: Etter hvert som mer og mer data samles inn og analyseres, har bekymringer om dataetikk og personvern kommet i forgrunnen. Dataforskere og analytikere blir tilkalt for å sikre at data brukes etisk og ansvarlig og for å iverksette tiltak for å beskytte sensitive data.
4. Internet of things (IoT): IoT refererer til nettverket av sammenkoblede enheter og sensorer som samler inn og deler data. Med den økende bruken av IoT-teknologi er det et økende behov for dataforskere og analytikere som kan administrere og analysere de enorme datamengdene som genereres av disse enhetene.
5. Naturlig språkbehandling (NLP) : NLP er en gren av som fokuserer på samspillet mellom mennesker og datamaskiner som bruker naturlig språk. Etter hvert som NLP-teknologien utvikler seg, forventes det at den vil ha en betydelig innvirkning på dataanalyse, spesielt på områder som sentimentanalyse og utvikling av chatbot.

Ved å holde seg oppdatert med nye trender innen datavitenskap og dataanalyse, kan fagfolk innen disse feltene bedre posisjonere seg for suksess og ligge i forkant i denne fartsfylte og stadig utviklende industrien.

Sørg for å sjekke ut vår LinkedIn for å holde deg oppdatert med det siste innen datatrender.

Bunnlinjen

I dataverdenen spiller både dataforskere og dataanalytikere viktige heltidsroller i en bedrift. Selv om det er likheter mellom de to, har de distinkte forskjeller når det gjelder ansvar og nødvendige ferdigheter.

Dataanalytikere fokuserer først og fremst på å jobbe med strukturerte data for å løse konkrete forretningsproblemer ved å bruke SQL, R eller Python programmeringsspråk, datavisualiseringsverktøy og statistisk analyse. De hjelper organisasjoner med å identifisere trender og få innsikt fra data.

På den annen side er dataforskere mer involvert i å programmere maskiner, optimalisere systemer og lage rammer og algoritmer for å samle inn brukbare data. Deres primære oppgaver ligger i å samle inn data og utforme robuste datadrevne løsninger.

Mens begge stillingsbeskrivelsene fungerer innenfor big data-området, avhenger identifiseringen av den rette veien av dine interesser, ferdigheter og karrieremål. Uansett hvilken vei du velger, er både dataforskere og dataanalytikere etterspurte karrierer, noe som gjør dem til et spennende og givende valg for de som er interessert i å jobbe med data.

For å lære mer om et av våre favorittdataanalyseverktøy, sjekk ut videoen vår nedenfor.

Lykke til med jobbjakten!

Fortsatt usikker på en karriere innen data, test vannet og .