Data Scientist проти Data Analyst: пояснення ключових відмінностей

У світі рішень, керованих даними, з’явилися дві помітні ролі: аналітики даних і науковці з даних. Ці професіонали відіграють вирішальну роль, допомагаючи організаціям використовувати потужність даних, але їхні обов’язки та набори навичок зовсім інші.

Аналітики даних зосереджуються на використанні візуалізації даних і статистичного аналізу для розуміння даних і виявлення закономірностей. Зазвичай вони повинні мати принаймні ступінь бакалавра у відповідній галузі, як-от математика, статистика, інформатика чи фінанси.

Науковці даних , з іншого боку, працюють над створенням фреймворків і алгоритмів для збору й обробки даних, що часто вимагає передових знань у таких сферах, як машинне навчання та штучний інтелект. Зазвичай вони мають вчені ступені або більш спеціалізовані навички порівняно з .

Загалом кажучи, обидві професії передбачають отримання цінної інформації з даних; однак їхні підходи та навички відрізняються.

У цій статті ми дослідимо відмінності між спеціалістами з обробки даних і аналітиками даних і виділимо унікальні навички та обов’язки, необхідні для кожної ролі.

Давайте зануримося.

Зміст

• Data Scientist проти Data Analyst: у чому різниця?
  • Освіта та фон
  • Порівняння технічних навичок аналітиків даних і дослідників даних
  • Порівняння ролей і обов’язків
• Кар'єрний шлях: Data Scientist
  • Перспективи роботи
  • Заробітна плата та винагороди
• Кар'єрний шлях: аналітик даних
  • Перспективи роботи
  • Заробітна плата та винагороди
• Вибір правильного шляху для вас
  • Фактори, які слід враховувати
  • Які галузі потребують кваліфікованих спеціалістів із обробки даних?
  • Нові тенденції – майбутнє роботи з даними
• Суть

Data Scientist проти Data Analyst: у чому різниця?

Хоча дослідники даних і аналітики працюють з даними, вони мають різні ролі та обов’язки.

Розуміння відмінностей між цими двома ролями є важливим для організацій, які прагнуть створити ефективну команду обробки даних. Крім того, це важливо розуміти для тих, хто хоче кар’єру в галузі даних.

У цьому розділі ми досліджуємо ключові відмінності між спеціалістами з обробки даних і аналітиками даних, зокрема їхній рівень освіти, технічні навички та типи проблем, які їм зазвичай доручають розв’язувати.

У таблиці нижче подано короткий огляд відмінностей між двома ролями:

Освіта та фон

Аналітики даних : для отримання посади аналітика даних початкового рівня зазвичай потрібен ступінь бакалавра в таких галузях, як статистика, математика, економіка чи інформатика. Однак нерідко аналітики мають досвід роботи в бізнесі чи суміжній галузі.

Багато аналітиків даних починають свою кар’єру як спеціалісти із введення та керування даними, де вони набувають досвіду роботи з базами даних і основним програмним забезпеченням для даних.

Фахівці з обробки даних : оскільки дослідники даних виконують складніші завдання, ніж аналітики даних, для роботи потрібні більш високі ступені, наприклад ступінь магістра чи доктора філософії. у таких сферах, як статистика, інформатика чи наука про дані.

Приєднання до навчального табору, використання підручників або проходження онлайн-курсів чи програм сертифікації можуть не допомогти.

Фахівці з даних повинні мати міцну основу в галузі математики, статистики та інформатики, а також практичний досвід роботи з такими мовами програмування, як Python, R і SQL.

Багато з них мають досвід у таких галузях, як фізика, інженерія чи неврологія, а також машинне навчання та штучний інтелект.

Тепер перейдемо до технічних питань.

Порівняння технічних навичок аналітиків даних і дослідників даних

Аналітики даних : технічні навички, необхідні для досягнення успіху в роботі аналітика даних, включають аналіз даних, візуалізацію даних за допомогою графіків і такі інструменти, як Microsoft Excel. Вам потрібно володіти статистичним аналізом, моделюванням даних і звітністю за допомогою таких інструментів, як Tableau.

Інші навички аналізу даних включають роботу з базами даних і знання базової мови сценаріїв.

Хороші навички спілкування також важливі для аналітиків даних, оскільки вони часто співпрацюють із зацікавленими сторонами в різних відділах, щоб надати інформацію та рекомендації.

А як щодо дослідників даних?

Вчені з обробки даних : ця роль вимагає передових технічних навичок у таких сферах, як машинне навчання, глибоке навчання, обробка природної мови та технології великих даних. Вам також потрібно володіти такими мовами програмування, як Python і R.

Робота передбачає роботу з великими наборами даних, розробку прогностичних моделей і вилучення інформації з даних. Подібно до аналітиків даних, він також вимагає навичок спілкування та співпраці, оскільки вам часто доводиться працювати з різними командами.

Порівняння ролей і обов’язків

Аналітики даних : дуже просто робота аналітика даних передбачає аналіз та інтерпретацію даних, щоб надати інформацію та рекомендації зацікавленим сторонам.

Вам можуть поставити завдання попрацювати з різними джерелами даних, щоб визначити тенденції та закономірності, які можуть стати основою для прийняття бізнес-рішень.

Деякі конкретні обов’язки аналітиків даних можуть включати:

• Збір, очищення та систематизація даних із різних джерел
• Проведення статистичного аналізу для виявлення тенденцій і закономірностей у даних за допомогою програмного забезпечення, наприклад Tableau
• Створення звітів і інформаційних панелей для візуалізації даних і передачі інформації зацікавленим сторонам
• Визначення областей для вдосконалення процесу та надання рекомендацій зацікавленим сторонам на основі даних
• Розробка та підтримка баз даних і систем даних для підтримки аналізу даних
• Будьте в курсі останніх тенденцій і розробок в аналізі та візуалізації даних.

Тепер усе стає дещо складніше.

Фахівці з обробки даних . Робота спеціаліста з обробки даних передбачає аналіз складних наборів даних, розробку прогнозних моделей і отримання висновків із даних.

Вони тісно співпрацюють із зацікавленими сторонами в різних відділах, щоб надати інформацію та рекомендації на основі аналізу даних.

Деякі конкретні обов’язки спеціалістів із обробки даних включають:

• Проведення дослідницького аналізу даних для виявлення закономірностей і тенденцій у даних
• Розробка прогнозних моделей з використанням методів статистичного та машинного навчання
• Створення та тестування моделей машинного навчання для підвищення точності прогнозування
• Використання навичок вирішення проблем і бізнес-аналітики для пошуку рішень бізнес-проблем на основі даних
• Повідомлення складних висновків і рекомендацій нетехнічним зацікавленим сторонам
• Співпраця з інженерами даних і розробниками програмного забезпечення для створення та розгортання рішень на основі даних

У наступних двох розділах ми розглянемо майбутні перспективи та очікувані зарплати для двох професій.

Кар'єрний шлях: Data Scientist

Перспективи роботи

Перспективи вакансії спеціалістів з обробки даних у 2023 році є дуже перспективними, оскільки організації в різних галузях продовжують збирати й аналізувати все більші обсяги даних.

За даними Бюро статистики праці США (BLS), з 2021 до 2031 року кількість спеціалістів із обробки даних зросте на 36% , що набагато швидше, ніж у середньому, порівняно з іншими професіями. Можливості працевлаштування в цій галузі зумовлені все більшим використанням даних і аналітики для прийняття рішень в організаціях будь-якого розміру.

Заробітна плата та винагороди

Фахівці з даних, як правило, отримують більшу винагороду порівняно з аналітиками даних, що відображає передові навички та досвід, необхідні для роботи з великими наборами даних і обробки необроблених даних.

За даними Glassdoor, середня національна зарплата науковців із обробки даних у Сполучених Штатах становить близько 103 000 доларів на рік . Багато організацій також пропонують різноманітні додаткові форми компенсації для науковців із обробки даних, такі як бонуси, капітал та інші переваги, як-от медичне страхування та оплачувана відпустка.

Зауважте, що винагорода може значно відрізнятися залежно від місця розташування, галузі та багаторічного досвіду.

Кар'єрний шлях: аналітик даних

Перспективи роботи

За даними BLS, з 2020 до 2030 року кількість аналітиків з менеджменту (включаючи кар’єру аналітиків даних) зросте на 11% . Як і науковці з даних, перспективи роботи для аналітиків даних є дуже позитивними в осяжному майбутньому.

Заробітна плата та винагороди

Компенсація для аналітиків даних може відрізнятися залежно від таких факторів, як досвід, галузь і місцезнаходження. Аналітики даних початкового рівня зазвичай отримують нижчу зарплату, вони можуть очікувати, що їхня оплата зросте, оскільки їхні навички та досвід з часом розвиватимуться.

За даними Glassdoor, середня зарплата на посадах аналітиків даних у Сполучених Штатах становить близько 65 850 доларів США на рік .

Перспективи працевлаштування та винагороди як для спеціалістів із обробки даних, так і для аналітиків даних дуже багатообіцяючі, але як ви можете вирішити, яка кар’єра підходить саме вам? У наступному розділі ми розглянемо фактори, які слід враховувати.

Вибір правильного шляху для вас

Вирішити, який кар’єрний шлях вам підходить, може здатися складним, але сприймайте це як захоплюючу можливість дослідити цей чудовий світ даних!

Ці дві галузі можуть здатися схожими на перший погляд, і в певному сенсі вони є такими, але вони вимагають різних наборів навичок і пропонують унікальні кар’єрні шляхи.

Маючи правильну інформацію та вказівки, ви зможете вибрати шлях, який найкраще відповідає вашим навичкам, інтересам і кар’єрним цілям.

У цьому розділі ми надамо кілька порад і інформації, які допоможуть вам зорієнтуватися в цьому рішенні та вибрати правильний для вас шлях.

Фактори, які слід враховувати

Розглядаючи кар’єру в галузі науки про дані чи аналізі даних, важливо подумати про свої навички, інтереси та кар’єрні цілі.

Ось деякі конкретні фактори, які слід враховувати:

1. Технічні навички . Фахівцям із обробки даних зазвичай потрібні більш просунуті технічні навички, як-от програмування, машинне навчання та технології великих даних. Якщо вам подобається працювати з необробленими даними та ви розумієте основи мов програмування, таких як Python і R, кар’єра спеціаліста з даних може підійти вам. З іншого боку, аналітики даних можуть більше зосередитися на статистичному аналізі, візуалізації даних і навичках Excel.
2. Освіта та підготовка : спеціалісти з даних часто мають вчені ступені в таких галузях, як інформатика, статистика чи математика. Аналітики даних можуть мати вчений ступінь у таких галузях, як бізнес, економіка чи статистика, але також можуть мати різноманітну освіту без попереднього досвіду.
3. Ролі та обов’язки : спеціалісти з даних часто відповідають за більш стратегічні та складні ініціативи, такі як розробка прогнозних моделей або створення алгоритмів машинного навчання. Ролі аналітиків даних більше зосереджені на повсякденних операціях і наданні інформації зацікавленим сторонам.
4. Прогноз роботи та зарплата: як науковці, так і аналітики даних мають хороші перспективи працевлаштування та конкурентоспроможні зарплати, але конкретні перспективи роботи та зарплата можуть відрізнятися залежно від галузі, місця розташування та багаторічного досвіду.

Доцільно звернутися за порадою до наставників або спілкуватися з професіоналами в кожній галузі, щоб краще зрозуміти конкретні ролі.

Зрештою, правильний шлях для вас буде зводитися до ваших індивідуальних цілей і прагнень.

Одна чудова особливість навичок обробки даних полягає в тому, що вони можуть бути застосовані в більшості галузей промисловості, давайте перевіримо їх.

Які галузі потребують кваліфікованих спеціалістів із обробки даних?

Галузь науки про дані та аналітики даних користується високим попитом у багатьох галузях і типах компаній.

Ось кілька прикладів галузей, у яких зазвичай працюють науковці та аналітики даних:

• Фінанси та банківська справа: фінансово-банківська галузь значною мірою покладається на аналітику даних для виявлення тенденцій, оцінки ризиків і прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. Бізнес-аналітики користуються великим попитом.
• Охорона здоров’я. Організації охорони здоров’я використовують науку про дані й аналітику даних, щоб покращувати результати пацієнтів, керувати ресурсами та стимулювати інновації в медичних дослідженнях.
• Електронна комерція. Компанії електронної комерції використовують аналітику даних, щоб краще зрозуміти поведінку, уподобання та купівельні звички своїх клієнтів, щоб покращити стратегії маркетингу та продажів.
• Маркетинг і реклама: Маркетингові та рекламні фірми використовують аналітичні дані для вимірювання ефективності своїх кампаній, визначення цільової аудиторії та оптимізації маркетингових стратегій. У цій галузі є багато оголошень про роботу, і менеджери з найму завжди шукають нових талантів.
• Технології: технологічні компанії використовують науку про дані та аналітику даних, щоб розробляти нові продукти та послуги, покращувати взаємодію з користувачами, створювати реальні рішення та визначати сфери для інновацій та зростання.

Наука про дані та аналітика даних є критично важливими функціями в багатьох галузях, які інтерпретують величезні обсяги даних, щоб керувати бізнес-рішеннями, покращувати взаємодію з клієнтами та отримувати конкурентну перевагу.

Є можливості працевлаштування в різних типах компаній, включаючи стартапи, великі корпорації, консалтингові фірми та державні установи.

Розуміння різноманітності галузей промисловості та типів компаній, які покладаються на професіоналів із обробки даних, має вирішальне значення для людей, які прагнуть побудувати успішну кар’єру в цих галузях.

Важливо також відзначити, що обидві сфери розвиваються, і є нові тенденції, які варто враховувати.

Нові тенденції – майбутнє роботи з даними

Окрім типів галузей, розгляньте нові тенденції в науці про дані та аналітиці даних, які змінюють ландшафт цих двох галузей.

Ось деякі поточні тенденції, які формують майбутнє науки про дані та аналізу даних:

1. Штучний інтелект і машинне навчання : штучний інтелект і машинне навчання все частіше використовуються в науці про дані й аналітиці даних для автоматизації обробки даних, визначення закономірностей і прогнозування. Ці технології мають потенціал революціонізувати галузі від охорони здоров’я до фінансів і маркетингу.
2. Хмарні обчислення. Хмарні обчислення зробили зберігання, керування та аналіз великих обсягів даних простішим і економічнішим. Оскільки хмарна інфраструктура та технології продовжують вдосконалюватися, очікується, що хмарна аналітика даних і машинне навчання набудуть більшого поширення.
3. Етика та конфіденційність даних: у міру того, як збирається та аналізується все більше даних, занепокоєння щодо етики та конфіденційності даних виходить на перший план. Фахівці з обробки даних та аналітики закликають переконатися, що дані використовуються етично та відповідально, а також вжити заходів для захисту конфіденційних даних.
4. Інтернет речей (IoT): IoT відноситься до мережі взаємопов’язаних пристроїв і датчиків, які збирають і обмінюються даними. Зі все більшим впровадженням технології IoT зростає потреба в науковцях і аналітиках даних, які можуть керувати та аналізувати величезні обсяги даних, створених цими пристроями.
5. Обробка природної мови (НЛП) : НЛП – це гілка, яка зосереджена на взаємодії між людьми та комп’ютерами за допомогою природної мови. У міру розвитку технології НЛП очікується, що вона матиме значний вплив на аналіз даних, особливо в таких сферах, як аналіз настроїв і розробка чат-ботів.

Слідкуючи за новими тенденціями в науці про дані та аналітиці даних, професіонали в цих галузях можуть краще позиціонувати себе для досягнення успіху та залишатися попереду в цій галузі, що швидко розвивається та постійно розвивається.

Обов’язково перевіряйте наш LinkedIn , щоб бути в курсі останніх тенденцій даних.

Суть

У світі даних і науковці, і аналітики даних відіграють важливі повноцінні ролі в бізнесі. Хоча між ними є подібність, вони мають чіткі відмінності щодо обов’язків і необхідних навичок.

Аналітики даних переважно зосереджуються на роботі зі структурованими даними для вирішення реальних бізнес-проблем за допомогою мов програмування SQL, R або Python, інструментів візуалізації даних і статистичного аналізу. Вони допомагають організаціям визначати тенденції та отримувати висновки з даних.

З іншого боку, науковці з обробки даних більше залучені до програмування машин, оптимізації систем і створення структур і алгоритмів для збору придатних для використання даних. Їхні основні обов’язки полягають у зборі даних і розробці надійних рішень на основі даних.

Хоча обидві посадові інструкції працюють у сфері великих даних, визначення правильного шляху залежить від ваших інтересів, навичок і кар’єрних цілей. Незалежно від того, який шлях ви оберете, як науковці, так і аналітики даних є затребуваними професіями, що робить їх захоплюючим і корисним вибором для тих, хто зацікавлений у роботі з даними.

Щоб дізнатися більше про один із наших улюблених інструментів аналізу даних, перегляньте відео нижче.

Успіхів у пошуку роботи!

Ви все ще не впевнені щодо кар’єри в області даних, перевірте воду та .