Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Nel mondo delle decisioni basate sui dati, sono emersi due ruoli di primo piano: analisti di dati e scienziati dei dati. Questi professionisti svolgono un ruolo cruciale nell'aiutare le organizzazioni a sfruttare la potenza dei dati, ma le loro responsabilità e competenze sono molto diverse.

Gli analisti di dati si concentrano sull'utilizzo della visualizzazione dei dati e dell'analisi statistica per comprendere i dati e identificare i modelli. Di solito sono tenuti ad avere almeno una laurea in un campo pertinente come matematica, statistica, informatica o finanza.

I data scientist , invece, lavorano alla creazione di framework e algoritmi per raccogliere ed elaborare dati, spesso richiedendo conoscenze avanzate in aree come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. In genere sono in possesso di titoli di studio avanzati o possiedono competenze più specializzate rispetto agli analisti di dati .

In generale, entrambe le professioni comportano l'estrazione di preziose informazioni dai dati; tuttavia, i loro approcci e le loro competenze variano.

In questo articolo, esploreremo le differenze tra data scientist e data analyst ed evidenzieremo le competenze e le responsabilità uniche richieste per ciascun ruolo.

Immergiamoci.

Sommario

Data Scientist vs. Data Analyst: qual è la differenza?

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Sebbene i data scientist e gli analisti dei dati lavorino entrambi con i dati, hanno ruoli e responsabilità distinti.

Comprendere le differenze tra questi due ruoli è importante per le organizzazioni che cercano di creare un team di dati efficace. Inoltre, è fondamentale per coloro che vorrebbero una carriera nei dati da capire.

In questa sezione, esploreremo le principali differenze tra data scientist e data analyst, inclusi il loro background formativo, le competenze tecniche e i tipi di problemi che sono in genere incaricati di risolvere.

La tabella seguente offre una rapida panoramica delle differenze tra i due ruoli:

Educazione di base Scienziato dei dati Analista dati
Grado Laurea triennale in economia, economia, statistica o in un campo correlato Laurea triennale in economia, economia, statistica o affini
Abilità di programmazione Competente in linguaggi come Python, R e SQL Competente in Excel, SQL e linguaggi di scripting di base
Competenze matematiche Forti capacità matematiche, tra cui algebra lineare, calcolo e statistica Forti capacità statistiche, inclusa l'analisi di regressione e il test di ipotesi
Esperienza di lavoro Esperienza con le tecnologie dei big data, l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati Esperienza con analisi statistiche, modellazione dei dati e reporting

Istruzione e background

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Analisti di dati : l'acquisizione di un lavoro di analista di dati di livello base richiede in genere una laurea in campi come statistica, matematica, economia o informatica. Tuttavia, non è raro che gli analisti abbiano un background nel mondo degli affari o in un campo correlato.

Molti analisti di dati iniziano la loro carriera come specialisti di data entry o data management, dove acquisiscono esperienza lavorando con database e software di dati di base.

Data scientist : poiché i data scientist svolgono compiti più complessi rispetto agli analisti di dati, il lavoro richiede titoli più avanzati, come un master o un dottorato di ricerca. in campi come statistica, informatica o scienza dei dati.

Partecipare a un campo di addestramento, utilizzare tutorial o completare corsi online o programmi di certificazione potrebbe non essere sufficiente.

I data scientist dovrebbero avere solide basi in matematica, statistica e informatica, oltre a un'esperienza pratica con linguaggi di programmazione come Python, R e SQL.

Molti hanno un background in campi come la fisica, l'ingegneria o le neuroscienze, così come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.

Ora, diventiamo tecnici.

Competenze tecniche a confronto tra analisti di dati e scienziati di dati

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Analisti di dati : le competenze tecniche necessarie per avere successo in un lavoro di analista di dati includono l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati tramite grafici e strumenti come Microsoft Excel. Devi essere esperto nell'analisi statistica, nella modellazione dei dati e nel reporting utilizzando strumenti come Tableau.

Altre abilità di analista di dati includono il lavoro con i database e l'acquisizione di competenze linguistiche di scripting di base.

Buone capacità di comunicazione sono importanti anche per gli analisti di dati, poiché spesso lavorano con le parti interessate in diversi dipartimenti per fornire approfondimenti e raccomandazioni.

E i data scientist?

Scienziati dei dati : il ruolo richiede competenze tecniche avanzate in aree come l'apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito, l'elaborazione del linguaggio naturale e le tecnologie dei big data. Dovrai essere esperto anche in linguaggi di programmazione come Python e R.

Il lavoro prevede il lavoro su grandi set di dati, lo sviluppo di modelli predittivi e l'estrazione di approfondimenti dai dati. Come gli analisti di dati, richiede anche competenze trasversali come la comunicazione e la collaborazione poiché spesso è necessario lavorare con team diversi.

Ruoli e responsabilità a confronto

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Analisti di dati : molto semplicemente, il lavoro di un analista di dati comporta l'analisi e l'interpretazione dei dati per fornire approfondimenti e raccomandazioni alle parti interessate.

Potresti essere incaricato di lavorare con diverse fonti di dati per identificare tendenze e modelli che possono informare le decisioni aziendali.

Alcune responsabilità specifiche degli analisti di dati possono includere:

  • Raccolta, pulizia e organizzazione dei dati da varie fonti
  • Conduzione di analisi statistiche per identificare tendenze e modelli nei dati utilizzando software come Tableau
  • Creazione di report e dashboard per visualizzare i dati e comunicare approfondimenti agli stakeholder
  • Identificare le aree per il miglioramento dei processi e fornire raccomandazioni basate sui dati alle parti interessate
  • Sviluppo e manutenzione di database e sistemi di dati per supportare l'analisi dei dati
  • Tenersi aggiornati con le ultime tendenze e gli sviluppi nell'analisi e nella visualizzazione dei dati.

Ora le cose si fanno un po' più complesse.

Scienziati dei dati : essere uno scienziato dei dati comporta l'analisi di insiemi di dati complessi, lo sviluppo di modelli predittivi e l'estrazione di informazioni dai dati.

Lavorano a stretto contatto con le parti interessate in diversi dipartimenti per fornire approfondimenti e raccomandazioni basate sulla loro analisi dei dati.

Alcune responsabilità specifiche dei data scientist includono:

  • Condurre analisi esplorative dei dati per identificare modelli e tendenze nei dati
  • Sviluppo di modelli predittivi utilizzando tecniche statistiche e di machine learning
  • Creazione e test di modelli di machine learning per migliorare l'accuratezza predittiva
  • Utilizzo di capacità di problem solving e business intelligence per trovare soluzioni basate sui dati ai problemi aziendali
  • Comunicare conclusioni e raccomandazioni complesse a parti interessate non tecniche
  • Collaborare con data engineer e sviluppatori di software per creare e distribuire soluzioni basate sui dati

Nelle prossime due sezioni, daremo uno sguardo alle future prospettive di lavoro e alle aspettative salariali per le due professioni.

Percorso professionale: Data Scientist

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Prospettive di lavoro

Le prospettive di lavoro per i data scientist nel 2023 sono molto promettenti poiché le organizzazioni di tutti i settori continuano a raccogliere e analizzare quantità crescenti di dati.

Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti, si prevede che l'occupazione dei data scientist crescerà del 36% dal 2021 al 2031 , che è molto più veloce della media rispetto ad altre occupazioni. Le opportunità di lavoro sul campo sono guidate dal crescente utilizzo di dati e analisi per guidare il processo decisionale in organizzazioni di tutte le dimensioni.

Stipendio e compenso

I data scientist sono generalmente più remunerati rispetto agli analisti di dati, riflettendo le capacità e le competenze avanzate necessarie per lavorare con set di dati di grandi dimensioni e gestire i dati grezzi.

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio nazionale per i data scientist negli Stati Uniti è di circa $ 103.000 all'anno . Molte organizzazioni offrono anche varie forme aggiuntive di compenso per i data scientist, come bonus, equità e altri vantaggi come l'assicurazione medica e il tempo libero retribuito.

Tieni presente che il compenso può variare notevolmente a seconda della località, del settore e degli anni di esperienza.

Percorso professionale: analista dati

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Prospettive di lavoro

Secondo il BLS, l'occupazione degli analisti gestionali (che include le carriere di analisti di dati) dovrebbe crescere dell'11% dal 2020 al 2030 . Come i data scientist, le prospettive di lavoro per gli analisti di dati sono molto positive per il prossimo futuro.

Stipendio e compenso

Il compenso per gli analisti di dati può variare in base a fattori quali esperienza, settore e posizione. Gli analisti di dati entry-level in genere guadagnano stipendi più bassi, possono aspettarsi che la loro retribuzione aumenti man mano che le loro capacità e competenze si sviluppano nel tempo.

In termini di stipendio, la media nazionale per le posizioni di analista di dati negli Stati Uniti è di circa $ 65.850 all'anno , secondo Glassdoor.

Le prospettive di lavoro e il compenso sia per i data scientist che per i data analyst sono molto promettenti, ma come puoi decidere quale carriera è giusta per te? Daremo un'occhiata ai fattori da considerare nella prossima sezione.

Scegliere la strada giusta per te

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Decidere quale percorso di carriera è giusto per te può sembrare scoraggiante, ma pensala come un'entusiasmante opportunità per esplorare questo meraviglioso mondo di dati!

I due campi possono sembrare simili a prima vista e, in un certo senso, lo sono, ma richiedono competenze diverse e offrono percorsi di carriera unici.

Con le informazioni e la guida giuste, puoi scegliere il percorso più adatto alle tue capacità, interessi e obiettivi di carriera.

In questa sezione, forniremo alcuni suggerimenti e approfondimenti per aiutarti a orientarti in questa decisione e scegliere la strada giusta per te.

Fattori da considerare

Quando si considera una carriera nella scienza dei dati o nell'analisi dei dati, è importante pensare alle proprie capacità, interessi e obiettivi di carriera.

Ecco alcuni fattori specifici da considerare:

  1. Competenze tecniche : i data scientist in genere richiedono competenze tecniche più avanzate, come la programmazione, l'apprendimento automatico e le tecnologie dei big data. Se ti piace lavorare con i dati grezzi e comprendi i fondamenti dei linguaggi di programmazione come Python e R, una carriera come data scientist potrebbe essere una buona scelta. Gli analisti di dati, d'altra parte, possono concentrarsi maggiormente sull'analisi statistica, sulla visualizzazione dei dati e sulle competenze di Excel.
  2. Istruzione e background : i data scientist hanno spesso titoli di studio avanzati in campi come informatica, statistica o matematica. Gli analisti di dati possono avere una laurea in campi come affari, economia o statistica, ma possono anche provenire da un'ampia varietà di background senza alcuna esperienza precedente.
  3. Ruoli e responsabilità : i data scientist sono spesso responsabili di iniziative più strategiche e complesse, come lo sviluppo di modelli predittivi o la creazione di algoritmi di machine learning. I ruoli di analista di dati si concentrano maggiormente sulle operazioni quotidiane e forniscono approfondimenti alle parti interessate.
  4. Prospettive di lavoro e stipendio: sia i data scientist che gli analisti di dati hanno ottime prospettive di lavoro e stipendi competitivi, ma le prospettive di lavoro e lo stipendio specifici possono variare a seconda del settore, della posizione e degli anni di esperienza.

È una buona idea chiedere consiglio ai mentori o fare rete con professionisti in ogni campo per ottenere una migliore comprensione di ruoli specifici.

Alla fine, il percorso giusto per te dipenderà dai tuoi obiettivi e aspirazioni individuali.

Ora una cosa grandiosa delle competenze sui dati è che possono essere applicate nella maggior parte dei settori, dai un'occhiata.

Quali settori hanno bisogno di professionisti dei dati qualificati?

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Il campo della scienza dei dati e dell'analisi dei dati è molto richiesto in un'ampia gamma di settori e tipi di società.

Ecco alcuni esempi di settori che impiegano comunemente data scientist e data analyst:

  • Finanza e banche: il settore finanziario e bancario fa molto affidamento sull'analisi dei dati per identificare le tendenze, valutare i rischi e prendere decisioni aziendali informate. Gli analisti aziendali sono molto richiesti.
  • Sanità: le organizzazioni sanitarie utilizzano la scienza dei dati e l'analisi dei dati per migliorare i risultati dei pazienti, gestire le risorse e promuovere l'innovazione nella ricerca medica.
  • E-commerce: le società di e-commerce utilizzano l'analisi dei dati per comprendere meglio il comportamento, le preferenze e le abitudini di acquisto dei propri clienti al fine di migliorare le strategie di marketing e di vendita.
  • Marketing e pubblicità: le società di marketing e pubblicità utilizzano l'analisi dei dati per misurare l'efficacia delle loro campagne, identificare il pubblico target e ottimizzare le strategie di marketing. Ci sono molte offerte di lavoro in questo campo e i responsabili delle assunzioni sono sempre alla ricerca di nuovi talenti.
  • Tecnologia: le aziende tecnologiche utilizzano la scienza dei dati e l'analisi dei dati per sviluppare nuovi prodotti e servizi, migliorare le esperienze degli utenti, trovare soluzioni reali e identificare aree di innovazione e crescita.

La scienza dei dati e l'analisi dei dati sono funzioni critiche in una vasta gamma di settori che interpretano grandi quantità di dati per guidare le decisioni aziendali, migliorare le esperienze dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo.

Esistono opportunità di lavoro in diversi tipi di società, tra cui startup, grandi aziende, società di consulenza e agenzie governative.

Comprendere la vasta gamma di settori e tipi di società che si affidano a professionisti dei dati è fondamentale per le persone che desiderano costruire carriere di successo in questi campi.

È anche importante notare che entrambi i campi si stanno evolvendo e ci sono tendenze emergenti che vale la pena considerare.

Tendenze emergenti: il futuro dei lavori basati sui dati

Data Scientist vs Data Analyst: spiegate le differenze chiave

Oltre ai tipi di settore, considera le tendenze emergenti nella scienza dei dati e nell'analisi dei dati che stanno cambiando il panorama dei due campi.

Ecco alcune tendenze attuali che stanno plasmando il futuro della scienza dei dati e dell'analisi dei dati:

  1. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico : l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono sempre più utilizzati nella scienza dei dati e nell'analisi dei dati per automatizzare l'elaborazione dei dati, identificare modelli e fare previsioni. Queste tecnologie hanno il potenziale per rivoluzionare i settori dalla sanità alla finanza al marketing.
  2. Cloud computing: il cloud computing ha reso più semplice ed economico archiviare, gestire e analizzare grandi quantità di dati. Man mano che l'infrastruttura e la tecnologia cloud continuano a migliorare, si prevede che l'analisi dei dati basata su cloud e l'apprendimento automatico diventeranno più diffusi.
  3. Etica dei dati e privacy: man mano che vengono raccolti e analizzati sempre più dati, le preoccupazioni sull'etica dei dati e sulla privacy sono venute alla ribalta. I data scientist e gli analisti sono chiamati a garantire che i dati vengano utilizzati in modo etico e responsabile e ad attuare misure per proteggere i dati sensibili.
  4. Internet delle cose (IoT): l'IoT si riferisce alla rete di dispositivi e sensori interconnessi che raccolgono e condividono dati. Con la crescente adozione della tecnologia IoT, vi è una crescente necessità di data scientist e analisti in grado di gestire e analizzare le grandi quantità di dati generati da questi dispositivi.
  5. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) : la PNL è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'interazione tra esseri umani e computer utilizzando il linguaggio naturale. Con l'avanzare della tecnologia NLP, si prevede che avrà un impatto significativo sull'analisi dei dati, in particolare in aree come l'analisi del sentiment e lo sviluppo di chatbot.

Rimanendo aggiornati con le tendenze emergenti nella scienza dei dati e nell'analisi dei dati, i professionisti in questi campi possono posizionarsi meglio per il successo e stare al passo con la curva in questo settore frenetico e in continua evoluzione.

Assicurati di dare un'occhiata al nostro LinkedIn , per rimanere aggiornato con le ultime tendenze dei dati.

La linea di fondo

Nel mondo dei dati, sia i data scientist che i data analyst svolgono importanti ruoli a tempo pieno in un'azienda. Sebbene esistano somiglianze tra i due, essi possiedono nette differenze in termini di responsabilità e competenze richieste.

Gli analisti di dati si concentrano principalmente sull'utilizzo di dati strutturati per risolvere problemi aziendali tangibili utilizzando i linguaggi di programmazione SQL, R o Python, gli strumenti di visualizzazione dei dati e l'analisi statistica. Aiutano le organizzazioni a identificare le tendenze e ricavare informazioni dai dati.

D'altra parte, i data scientist sono più coinvolti nella programmazione di macchine, nell'ottimizzazione dei sistemi e nella creazione di framework e algoritmi per la raccolta di dati utilizzabili. I loro compiti principali risiedono nella raccolta di dati e nella progettazione di solide soluzioni basate sui dati.

Sebbene entrambe le descrizioni dei lavori funzionino nel regno dei big data, l'identificazione della strada giusta dipende dai tuoi interessi, capacità e obiettivi di carriera. Qualunque percorso tu scelga, sia i data scientist che gli analisti di dati sono carriere molto richieste, rendendole una scelta entusiasmante e gratificante per coloro che sono interessati a lavorare con i dati.

Per saperne di più su uno dei nostri strumenti di analisi dei dati preferiti, guarda il nostro video qui sotto.

In bocca al lupo per la tua ricerca di lavoro!

Ancora incerto su una carriera nei dati, prova l'acqua e .


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