Dataforskare vs dataanalytiker: nyckelskillnader förklaras

I en värld av datadrivna beslut har två framträdande roller vuxit fram: dataanalytiker och datavetare. Dessa yrkesmän spelar en avgörande roll för att hjälpa organisationer att utnyttja kraften i data, men deras ansvar och kompetens är helt olika.

Dataanalytiker fokuserar på att använda datavisualisering och statistisk analys för att förstå data och identifiera mönster. De är vanligtvis skyldiga att ha minst en kandidatexamen inom ett relevant område som matematik, statistik, datavetenskap eller ekonomi.

Datavetare , å andra sidan, arbetar med att skapa ramverk och algoritmer för att samla in och bearbeta data, vilket ofta kräver avancerad kunskap inom områden som maskininlärning och artificiell intelligens. De har vanligtvis avancerade grader eller har mer specialiserade färdigheter jämfört med .

I stort sett innebär båda yrkena att utvinna värdefulla insikter från data; deras tillvägagångssätt och färdigheter varierar dock.

I den här artikeln kommer vi att utforska skillnaderna mellan datavetare och dataanalytiker och lyfta fram de unika färdigheter och ansvar som krävs för varje roll.

Låt oss dyka in.

Innehållsförteckning

• Data Scientist vs Data Analyst: Vad är skillnaden?
  • Utbildning och bakgrund
  • Tekniska färdigheter jämförda för dataanalytiker vs dataforskare
  • Jämförde roller och ansvar
• Karriärväg: Dataforskare
  • Jobbmöjligheter
  • Lön och ersättning
• Karriärväg: Dataanalytiker
  • Jobbmöjligheter
  • Lön och ersättning
• Att välja rätt väg för dig
  • Faktorer att beakta
  • Vilka branscher behöver skickliga dataproffs?
  • Nya trender – framtiden för datajobb
• Poängen

Data Scientist vs Data Analyst: Vad är skillnaden?

Medan datavetare och dataanalytiker båda arbetar med data, har de distinkta roller och ansvarsområden.

Att förstå skillnaderna mellan dessa två roller är viktigt för organisationer som vill bygga ett effektivt datateam. Det är också avgörande för dem som vill ha en karriär inom data att förstå.

I det här avsnittet kommer vi att utforska de viktigaste skillnaderna mellan datavetare och dataanalytiker, inklusive deras utbildningsbakgrund, tekniska färdigheter och de typer av problem som de vanligtvis har till uppgift att lösa.

Tabellen nedan ger en snabb översikt över skillnaderna mellan de två rollerna:

Utbildning och bakgrund

Dataanalytiker : För att skaffa ett dataanalytikerjobb på ingångsnivå krävs vanligtvis en kandidatexamen inom områden som statistik, matematik, ekonomi eller datavetenskap. Det är dock inte ovanligt att analytiker har en bakgrund inom affärer eller ett relaterat område.

Många dataanalytiker börjar sin karriär som datainmatnings- eller datahanteringsspecialister, där de får erfarenhet av att arbeta med databaser och grundläggande dataprogramvara.

Datavetare : Eftersom datavetare utför mer komplexa uppgifter än dataanalytiker kräver jobbet mer avancerade examina, till exempel en magister- eller doktorsexamen. inom områden som statistik, datavetenskap eller datavetenskap.

Att gå med i ett startläger, använda tutorials eller slutföra onlinekurser eller certifikatprogram kanske inte minskar det.

Dataforskare bör ha en stark grund i matematik, statistik och datavetenskap, samt praktisk erfarenhet av programmeringsspråk som Python, R och SQL.

Många har en bakgrund inom områden som fysik, teknik eller neurovetenskap, samt maskininlärning och artificiell intelligens.

Nu, låt oss bli tekniska.

Tekniska färdigheter jämförda för dataanalytiker vs dataforskare

Dataanalytiker : Tekniska färdigheter som krävs för att bli framgångsrika i ett dataanalytikerjobb inkluderar dataanalys, datavisualisering med hjälp av grafer och verktyg som Microsoft Excel. Du måste vara skicklig i statistisk analys, datamodellering och rapportering med hjälp av verktyg som Tableau.

Andra dataanalytikerkunskaper inkluderar att arbeta med databaser och ha grundläggande kunskaper i skriptspråk.

God kommunikationsförmåga är också viktig för dataanalytiker, eftersom de ofta arbetar med intressenter över olika avdelningar för att ge insikter och rekommendationer.

Hur är det med datavetare?

Datavetare : Rollen kräver avancerade tekniska färdigheter inom områden som maskininlärning, djupinlärning, naturlig språkbehandling och big data-teknik. Du måste också ha goda kunskaper i programmeringsspråk som Python och R.

Jobbet innebär att arbeta med stora datamängder, utveckla prediktiva modeller och extrahera insikter från data. Precis som dataanalytiker kräver det också mjuka färdigheter som kommunikation och samarbete eftersom du ofta behöver arbeta med olika team.

Jämförde roller och ansvar

Dataanalytiker : Mycket enkelt innebär en dataanalytikers jobb att analysera och tolka data för att ge insikter och rekommendationer till intressenter.

Du kan få i uppdrag att arbeta med olika datakällor för att identifiera trender och mönster som kan informera affärsbeslut.

Vissa specifika ansvarsområden för dataanalytiker kan inkludera:

• Samla in, rensa och organisera data från olika källor
• Genomföra statistisk analys för att identifiera trender och mönster i data med hjälp av programvara som Tableau
• Skapa rapporter och instrumentpaneler för att visualisera data och kommunicera insikter till intressenter
• Identifiera områden för processförbättringar och göra datadrivna rekommendationer till intressenter
• Utveckla och underhålla databaser och datasystem för att stödja dataanalys
• Hålla dig uppdaterad med de senaste trenderna och utvecklingen inom dataanalys och visualisering.

Nu blir saker lite mer komplicerade.

Datavetare : Att vara datavetare innebär att analysera komplexa datamängder, utveckla prediktiva modeller och extrahera insikter från data.

De arbetar nära intressenter över olika avdelningar för att ge insikter och rekommendationer baserat på deras dataanalys.

Vissa specifika ansvarsområden för datavetare inkluderar:

• Genomföra explorativ dataanalys för att identifiera mönster och trender i data
• Utveckla prediktiva modeller med hjälp av statistiska och maskininlärningstekniker
• Bygga och testa maskininlärningsmodeller för att förbättra prediktiv precision
• Använda problemlösningsförmåga och affärsintelligens för att komma fram till datadrivna lösningar på affärsproblem
• Kommunicera komplexa resultat och rekommendationer till icke-tekniska intressenter
• Samarbetar med dataingenjörer och mjukvaruutvecklare för att bygga och distribuera datadrivna lösningar

I de följande två avsnitten tar vi en titt på framtidsutsikterna och löneförväntningarna för de två yrkena.

Karriärväg: Dataforskare

Jobbmöjligheter

Jobbutsikterna för datavetare år 2023 är mycket lovande eftersom organisationer över branscher fortsätter att samla in och analysera ökande mängder data.

Enligt US Bureau of Labor Statistics (BLS ) beräknas anställningen av dataforskare öka med 36 % från 2021 till 2031 , vilket är mycket snabbare än genomsnittet jämfört med andra yrken. Jobbmöjligheter inom området drivs av den ökande användningen av data och analyser för att driva beslutsfattande i organisationer av alla storlekar.

Lön och ersättning

Dataforskare är generellt sett mer kompenserade jämfört med dataanalytiker, vilket återspeglar de avancerade färdigheter och expertis som krävs för att arbeta med stora datamängder och hantera rådata.

Enligt Glassdoor är den nationella genomsnittslönen för datavetare i USA cirka 103 000 USD per år . Många organisationer erbjuder också olika ytterligare former av ersättning för datavetare, såsom bonusar, eget kapital och andra förmåner som sjukförsäkring och betald ledighet.

Observera att ersättningen kan variera kraftigt beroende på plats, bransch och många års erfarenhet.

Karriärväg: Dataanalytiker

Jobbmöjligheter

Enligt BLS beräknas anställningen av managementanalytiker (som inkluderar dataanalytikerkarriärer) växa med 11 % från 2020 till 2030 . Liksom datavetare är jobbutsikterna för dataanalytiker mycket positiva under överskådlig framtid.

Lön och ersättning

Ersättning till dataanalytiker kan variera beroende på faktorer som erfarenhet, bransch och plats. Dataanalytiker på nybörjarnivå tjänar vanligtvis lägre löner, de kan förvänta sig att deras lön kommer att öka när deras kompetens och expertis utvecklas över tiden.

När det gäller lön är det nationella genomsnittet för positioner som dataanalytiker i USA cirka 65 850 USD per år, enligt Glassdoor.

Jobbutsikterna och ersättningen för både datavetare och dataanalytiker är mycket lovande, men hur kan du avgöra vilken karriär som är rätt för dig? Vi kommer att ta en titt på faktorer att ta hänsyn till i nästa avsnitt.

Att välja rätt väg för dig

Att bestämma vilken karriärväg som är rätt för dig kan kännas skrämmande, men se det som en spännande möjlighet att utforska denna underbara värld av data!

De två områdena kan verka lika vid första anblicken, och på sätt och vis är de det, men de kräver olika färdigheter och erbjuder unika karriärvägar.

Med rätt information och vägledning kan du välja den väg som är bäst lämpad för dina kunskaper, intressen och karriärmål.

I det här avsnittet ger vi några tips och insikter som hjälper dig att navigera i det här beslutet och välja rätt väg för dig.

Faktorer att beakta

När du överväger en karriär inom datavetenskap eller dataanalys är det viktigt att tänka på dina färdigheter, intressen och karriärmål.

Här är några specifika faktorer att ta hänsyn till:

1. Tekniska färdigheter : Dataforskare kräver vanligtvis mer avancerade tekniska färdigheter, såsom programmering, maskininlärning och big data-teknik. Om du tycker om att arbeta med rådata och förstår grunderna i programmeringsspråk som Python och R, kan en karriär som datavetare vara en bra passform. Dataanalytiker, å andra sidan, kan fokusera mer på statistisk analys, datavisualisering och Excel-färdigheter.
2. Utbildning och bakgrund : Datavetare har ofta avancerade examina inom områden som datavetenskap, statistik eller matematik. Dataanalytiker kan ha examen inom områden som företag, ekonomi eller statistik men kan också komma från en mängd olika bakgrunder utan tidigare erfarenhet.
3. Roller och ansvar : Datavetare är ofta ansvariga för mer strategiska och komplexa initiativ, som att utveckla prediktiva modeller eller skapa maskininlärningsalgoritmer. Dataanalytikerroller fokuserar mer på den dagliga verksamheten och ger insikter till intressenter.
4. Jobbutsikter och lön: Både datavetare och dataanalytiker har starka jobbutsikter och konkurrenskraftiga löner, men den specifika jobbutsikten och lönen kan variera beroende på bransch, plats och års erfarenhet.

Det är en bra idé att söka råd från mentorer eller nätverka med proffs inom varje område för att få en bättre förståelse för specifika roller.

I slutändan kommer den rätta vägen för dig att komma ner till dina individuella mål och ambitioner.

En bra sak med datakunskaper är att de kan tillämpas i de flesta branscher, låt kolla upp dem.

Vilka branscher behöver skickliga dataproffs?

Området datavetenskap och dataanalys är efterfrågat inom ett brett spektrum av branscher och företagstyper.

Här är några exempel på branscher som både ofta använder datavetare och dataanalytiker:

• Finans och bank: Finans- och bankbranschen är starkt beroende av dataanalys för att identifiera trender, bedöma risker och fatta välgrundade affärsbeslut. Affärsanalytiker är mycket efterfrågade.
• Hälsovård: Sjukvårdsorganisationer använder datavetenskap och dataanalys för att förbättra patientresultat, hantera resurser och driva innovation inom medicinsk forskning.
• E-handel: E-handelsföretag använder dataanalys för att bättre förstå sina kunders beteende, preferenser och köpvanor för att förbättra marknadsförings- och försäljningsstrategier.
• Marknadsföring och reklam: Marknadsförings- och reklamföretag använder dataanalys för att mäta effektiviteten av sina kampanjer, identifiera målgrupper och optimera marknadsföringsstrategier. Det finns många jobbannonser inom detta område, och rekryteringschefer är alltid på jakt efter nya talanger.
• Teknik: Teknikföretag använder datavetenskap och dataanalys för att utveckla nya produkter och tjänster, förbättra användarupplevelser, komma med verkliga lösningar och identifiera områden för innovation och tillväxt.

Datavetenskap och dataanalys är kritiska funktioner i ett stort antal branscher som tolkar stora mängder data för att driva affärsbeslut, förbättra kundupplevelser och få en konkurrensfördel.

Det finns anställningsmöjligheter för olika företagstyper, inklusive nystartade företag, stora företag, konsultföretag och statliga myndigheter.

Att förstå det mångsidiga utbudet av branscher och företagstyper som förlitar sig på dataproffs är avgörande för individer som vill bygga framgångsrika karriärer inom dessa områden.

Det är också viktigt att notera att båda områdena utvecklas, och det finns nya trender som är värda att överväga.

Nya trender – framtiden för datajobb

Förutom branschtyper, överväg nya trender inom datavetenskap och dataanalys som förändrar landskapet för de två områdena.

Här är några aktuella trender som formar framtiden för datavetenskap och dataanalys:

1. Artificiell intelligens och maskininlärning : AI och maskininlärning används alltmer inom datavetenskap och dataanalys för att automatisera databehandling, identifiera mönster och göra förutsägelser. Dessa teknologier har potential att revolutionera branscher från hälsovård till finansiering till marknadsföring.
2. Cloud computing: Cloud computing har gjort det enklare och mer kostnadseffektivt att lagra, hantera och analysera stora mängder data. När molninfrastrukturen och tekniken fortsätter att förbättras förväntas molnbaserad dataanalys och maskininlärning bli mer utbredd.
3. Dataetik och integritet: Allt eftersom mer och mer data samlas in och analyseras har oron för dataetik och integritet kommit i förgrunden. Datavetare och analytiker uppmanas att säkerställa att data används etiskt och ansvarsfullt och att vidta åtgärder för att skydda känsliga uppgifter.
4. Internet of things (IoT): IoT hänvisar till nätverket av sammankopplade enheter och sensorer som samlar in och delar data. Med den ökande användningen av IoT-teknik finns det ett växande behov av datavetare och analytiker som kan hantera och analysera de enorma mängder data som genereras av dessa enheter.
5. Naturlig språkbehandling (NLP) : NLP är en gren av som fokuserar på interaktionen mellan människor och datorer som använder naturligt språk. När NLP-tekniken går framåt förväntas den ha en betydande inverkan på dataanalys, särskilt inom områden som sentimentanalys och utveckling av chatbot.

Genom att hålla sig uppdaterad med nya trender inom datavetenskap och dataanalys kan yrkesverksamma inom dessa områden bättre positionera sig för framgång och ligga steget före i denna snabba och ständigt utvecklande industri.

Se till att du kollar in vår LinkedIn för att hålla dig uppdaterad med det senaste inom datatrender.

Poängen

I datavärlden spelar både datavetare och dataanalytiker viktiga heltidsroller i ett företag. Även om det finns likheter mellan de två, har de distinkta skillnader när det gäller ansvar och nödvändiga färdigheter.

Dataanalytiker fokuserar i första hand på att arbeta med strukturerad data för att lösa konkreta affärsproblem med hjälp av programmeringsspråken SQL, R eller Python, verktyg för datavisualisering och statistisk analys. De hjälper organisationer att identifiera trender och få insikter från data.

Å andra sidan är datavetare mer involverade i att programmera maskiner, optimera system och skapa ramverk och algoritmer för att samla in användbar data. Deras primära uppgifter ligger i att samla in data och designa robusta datadrivna lösningar.

Även om båda arbetsbeskrivningarna fungerar inom området big data, beror identifieringen av rätt väg på dina intressen, färdigheter och karriärmål. Vilken väg du än väljer är både datavetare och dataanalytiker efterfrågade karriärer, vilket gör dem till ett spännande och givande val för dem som är intresserade av att arbeta med data.

För att lära dig mer om ett av våra favoritverktyg för dataanalys, kolla in vår video nedan.

Lycka till med din jobbjakt!

Fortfarande osäker på en karriär inom data, testa vattnet och .