Saintis Data Vs Penganalisis Data: Perbezaan Utama Dijelaskan

Dalam dunia keputusan dipacu data, dua peranan penting telah muncul: penganalisis data dan saintis data. Profesional ini memainkan peranan penting dalam membantu organisasi memanfaatkan kuasa data, tetapi tanggungjawab dan set kemahiran mereka agak berbeza.

Penganalisis data memberi tumpuan kepada menggunakan visualisasi data dan analisis statistik untuk memahami data dan mengenal pasti corak. Mereka biasanya dikehendaki memiliki sekurang-kurangnya ijazah sarjana muda dalam bidang yang berkaitan seperti matematik, statistik, sains komputer atau kewangan.

Saintis data , sebaliknya, berusaha untuk mencipta rangka kerja dan algoritma untuk mengumpul dan memproses data, selalunya memerlukan pengetahuan lanjutan dalam bidang seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Mereka biasanya memegang ijazah lanjutan atau memiliki kemahiran yang lebih khusus berbanding dengan penganalisis data .

Secara umum, kedua-dua profesion melibatkan mengekstrak pandangan berharga daripada data; bagaimanapun, pendekatan dan set kemahiran mereka berbeza-beza.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka perbezaan antara saintis data dan penganalisis data dan menyerlahkan kemahiran dan tanggungjawab unik yang diperlukan untuk setiap peranan.

Jom selami.

Isi kandungan

• Saintis Data lwn Penganalisis Data: Apakah Perbezaannya?
  • Pendidikan dan Latar Belakang
  • Kemahiran Teknikal Berbanding Penganalisis Data vs Saintis Data
  • Peranan dan Tanggungjawab Dibandingkan
• Laluan Kerjaya: Saintis Data
  • Prospek Pekerjaan
  • Gaji dan Pampasan
• Laluan Kerjaya: Penganalisis Data
  • Prospek Pekerjaan
  • Gaji dan Pampasan
• Memilih Jalan yang Tepat untuk Anda
  • Faktor yang Perlu Dipertimbangkan
  • Industri Apakah yang Memerlukan Profesional Data Mahir?
  • Aliran Muncul – Masa Depan Pekerjaan Data
• Garisan bawah

Saintis Data lwn Penganalisis Data: Apakah Perbezaannya?

Walaupun saintis data dan penganalisis data kedua-duanya bekerja dengan data, mereka mempunyai peranan dan tanggungjawab yang berbeza.

Memahami perbezaan antara kedua-dua peranan ini adalah penting bagi organisasi yang ingin membina pasukan data yang berkesan. Juga, adalah penting bagi mereka yang ingin memahami kerjaya dalam data.

Dalam bahagian ini, kami akan meneroka perbezaan utama antara saintis data dan penganalisis data, termasuk latar belakang pendidikan mereka, kemahiran teknikal dan jenis masalah yang biasanya ditugaskan untuk mereka selesaikan.

Jadual di bawah memberikan gambaran ringkas tentang perbezaan antara kedua-dua peranan:

Pendidikan dan Latar Belakang

Penganalisis data : Memperoleh kerja penganalisis data peringkat kemasukan biasanya memerlukan ijazah sarjana muda dalam bidang seperti statistik, matematik, ekonomi atau sains komputer. Walau bagaimanapun, adalah perkara biasa bagi penganalisis mempunyai latar belakang dalam perniagaan atau bidang yang berkaitan.

Ramai penganalisis data memulakan kerjaya mereka sebagai pakar kemasukan data atau pengurusan data, di mana mereka memperoleh pengalaman bekerja dengan pangkalan data dan perisian data asas.

Saintis data : Memandangkan saintis data melaksanakan tugas yang lebih kompleks daripada penganalisis data, tugas tersebut memerlukan ijazah yang lebih lanjutan, seperti sarjana atau Ph.D. dalam bidang seperti statistik, sains komputer atau sains data.

Menyertai kem latihan, menggunakan tutorial, atau melengkapkan kursus dalam talian atau program sijil mungkin tidak mengurangkannya.

Saintis data harus mempunyai asas yang kukuh dalam matematik, statistik dan sains komputer, serta pengalaman praktikal dengan bahasa pengaturcaraan seperti Python, R dan SQL.

Ramai yang mempunyai latar belakang dalam bidang seperti fizik, kejuruteraan atau neurosains, serta pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Sekarang, mari kita dapatkan teknikal.

Kemahiran Teknikal Berbanding Penganalisis Data vs Saintis Data

Penganalisis data : Kemahiran teknikal yang diperlukan untuk berjaya dalam kerja penganalisis data termasuk analisis data, visualisasi data menggunakan graf dan alatan seperti Microsoft Excel. Anda perlu mahir dalam analisis statistik, pemodelan data dan pelaporan menggunakan alatan seperti Tableau.

Kemahiran penganalisis data lain termasuk bekerja dengan pangkalan data dan mempunyai kemahiran bahasa skrip asas.

Kemahiran komunikasi yang baik juga penting untuk penganalisis data, kerana mereka sering bekerjasama dengan pihak berkepentingan merentas jabatan yang berbeza untuk memberikan pandangan dan cadangan.

Bagaimana dengan saintis data?

Saintis data : Peranan memerlukan kemahiran teknikal lanjutan dalam bidang seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi data besar. Anda perlu mahir dalam bahasa pengaturcaraan seperti Python dan R juga.

Tugas ini melibatkan kerja pada set data yang besar, membangunkan model ramalan dan mengekstrak cerapan daripada data. Seperti penganalisis data, ia juga memerlukan kemahiran insaniah seperti komunikasi dan kerjasama kerana anda sering perlu bekerja dengan pasukan yang berbeza.

Peranan dan Tanggungjawab Dibandingkan

Penganalisis data : Secara ringkasnya, tugas penganalisis data melibatkan menganalisis dan mentafsir data untuk memberikan pandangan dan cadangan kepada pihak berkepentingan.

Anda mungkin ditugaskan untuk bekerja dengan sumber data yang berbeza untuk mengenal pasti arah aliran dan corak yang boleh memaklumkan keputusan perniagaan.

Beberapa tanggungjawab khusus penganalisis data boleh termasuk:

• Mengumpul, membersihkan dan menyusun data daripada pelbagai sumber
• Menjalankan analisis statistik untuk mengenal pasti arah aliran dan corak dalam data menggunakan perisian seperti Tableau
• Membuat laporan dan papan pemuka untuk menggambarkan data dan menyampaikan pandangan kepada pihak berkepentingan
• Mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan proses dan membuat cadangan berasaskan data kepada pihak berkepentingan
• Membangun dan menyelenggara pangkalan data dan sistem data untuk menyokong analisis data
• Mengekalkan perkembangan terkini dengan aliran dan perkembangan terkini dalam analisis dan visualisasi data.

Sekarang, keadaan menjadi lebih kompleks.

Saintis data : Menjadi saintis data melibatkan menganalisis set data yang kompleks, membangunkan model ramalan dan mengekstrak cerapan daripada data.

Mereka bekerja rapat dengan pihak berkepentingan merentas jabatan yang berbeza untuk memberikan pandangan dan cadangan berdasarkan analisis data mereka.

Beberapa tanggungjawab khusus saintis data termasuk:

• Menjalankan analisis data penerokaan untuk mengenal pasti corak dan aliran dalam data
• Membangunkan model ramalan menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin
• Membina dan menguji model pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketepatan ramalan
• Menggunakan kemahiran menyelesaikan masalah dan kecerdasan perniagaan untuk menghasilkan penyelesaian terdorong data kepada masalah perniagaan
• Menyampaikan penemuan kompleks dan cadangan kepada pihak berkepentingan bukan teknikal
• Bekerjasama dengan jurutera data dan pembangun perisian untuk membina dan menggunakan penyelesaian dipacu data

Dalam dua bahagian seterusnya, kita akan melihat prospek pekerjaan masa depan dan jangkaan gaji untuk kedua-dua profesion.

Laluan Kerjaya: Saintis Data

Prospek Pekerjaan

Tinjauan kerja untuk saintis data pada tahun 2023 sangat menjanjikan kerana organisasi merentas industri terus mengumpul dan menganalisis jumlah data yang semakin meningkat.

Menurut Biro Statistik Buruh AS (BLS), pengambilan saintis data diunjurkan berkembang sebanyak 36% dari 2021 hingga 2031 , yang jauh lebih cepat daripada purata jika dibandingkan dengan pekerjaan lain. Peluang pekerjaan dalam bidang ini didorong oleh peningkatan penggunaan data dan analitik untuk memacu pembuatan keputusan dalam organisasi dari semua saiz.

Gaji dan Pampasan

Saintis data secara amnya lebih mendapat pampasan tinggi berbanding dengan penganalisis data, mencerminkan kemahiran dan kepakaran lanjutan yang diperlukan untuk bekerja dengan set data yang besar dan mengendalikan data mentah.

Menurut Glassdoor, purata gaji nasional untuk saintis data di Amerika Syarikat adalah sekitar $103,000 setahun . Banyak organisasi juga menawarkan pelbagai bentuk pampasan tambahan untuk saintis data, seperti bonus, ekuiti dan faedah lain seperti insurans perubatan dan masa berbayar.

Sila ambil perhatian bahawa pampasan boleh berbeza-beza bergantung pada lokasi, industri dan tahun pengalaman.

Laluan Kerjaya: Penganalisis Data

Prospek Pekerjaan

Menurut BLS, pekerjaan penganalisis pengurusan (yang termasuk kerjaya penganalisis data) diunjurkan berkembang sebanyak 11% dari 2020 hingga 2030 . Seperti saintis data, prospek kerja untuk penganalisis data adalah sangat positif untuk masa hadapan yang boleh dijangka.

Gaji dan Pampasan

Pampasan untuk penganalisis data mungkin berbeza-beza berdasarkan faktor seperti pengalaman, industri dan lokasi. Penganalisis data peringkat permulaan biasanya memperoleh gaji yang lebih rendah, mereka boleh mengharapkan gaji mereka meningkat apabila kemahiran dan kepakaran mereka berkembang dari semasa ke semasa.

Dari segi gaji, purata kebangsaan untuk jawatan penganalisis data di Amerika Syarikat adalah sekitar $65,850 setahun , menurut Glassdoor.

Prospek pekerjaan dan pampasan untuk kedua-dua saintis data dan penganalisis data sangat menjanjikan, tetapi bagaimana anda boleh memutuskan kerjaya yang sesuai untuk anda? Kami akan melihat faktor yang perlu dipertimbangkan dalam bahagian seterusnya.

Memilih Jalan yang Tepat untuk Anda

Memutuskan laluan kerjaya yang sesuai untuk anda boleh berasa menakutkan, tetapi anggaplah ia sebagai peluang yang menarik untuk meneroka dunia data yang menarik ini!

Kedua-dua bidang mungkin kelihatan serupa pada pandangan pertama, dan dalam satu cara, ia adalah, tetapi mereka memerlukan set kemahiran yang berbeza dan menawarkan laluan kerjaya yang unik.

Dengan maklumat dan panduan yang betul, anda boleh memilih jalan yang paling sesuai untuk kemahiran, minat dan matlamat kerjaya anda.

Dalam bahagian ini, kami akan memberikan beberapa petua dan pandangan untuk membantu anda menavigasi keputusan ini dan memilih jalan yang betul untuk anda.

Faktor yang Perlu Dipertimbangkan

Apabila mempertimbangkan kerjaya dalam sains data atau analisis data, adalah penting untuk memikirkan kemahiran, minat dan matlamat kerjaya anda.

Berikut adalah beberapa faktor khusus untuk dipertimbangkan:

1. Kemahiran teknikal : Ahli sains data biasanya memerlukan kemahiran teknikal yang lebih maju, seperti pengaturcaraan, pembelajaran mesin dan teknologi data besar. Jika anda gemar bekerja dengan data mentah dan memahami asas bahasa pengaturcaraan seperti Python dan R, kerjaya sebagai saintis data mungkin sesuai. Penganalisis data, sebaliknya, mungkin lebih menumpukan pada analisis statistik, visualisasi data dan kemahiran Excel.
2. Pendidikan dan latar belakang : Saintis data selalunya mempunyai ijazah lanjutan dalam bidang seperti sains komputer, statistik atau matematik. Penganalisis data mungkin mempunyai ijazah dalam bidang seperti perniagaan, ekonomi atau statistik tetapi juga boleh datang dari pelbagai latar belakang tanpa pengalaman terdahulu.
3. Peranan dan tanggungjawab : Saintis data selalunya bertanggungjawab untuk inisiatif yang lebih strategik dan kompleks, seperti membangunkan model ramalan atau mencipta algoritma pembelajaran mesin. Peranan penganalisis data lebih menumpukan pada operasi harian dan memberikan pandangan kepada pihak berkepentingan.
4. Tinjauan pekerjaan dan gaji: Kedua-dua saintis data dan penganalisis data mempunyai prospek pekerjaan yang kukuh dan gaji yang kompetitif, tetapi tinjauan pekerjaan dan gaji tertentu boleh berbeza-beza bergantung pada industri, lokasi dan pengalaman bertahun-tahun.

Adalah idea yang baik untuk mendapatkan nasihat daripada mentor atau rangkaian dengan profesional dalam setiap bidang untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang peranan tertentu.

Akhirnya, jalan yang betul untuk anda akan datang kepada matlamat dan aspirasi individu anda.

Kini satu perkara yang hebat tentang kemahiran data ialah ia boleh digunakan dalam kebanyakan industri, mari semaknya.

Industri Apakah yang Memerlukan Profesional Data Mahir?

Bidang sains data dan analitik data mendapat permintaan tinggi merentas pelbagai industri dan jenis syarikat.

Berikut ialah beberapa contoh industri yang biasanya menggunakan saintis data dan penganalisis data:

• Kewangan dan Perbankan: Industri kewangan dan perbankan sangat bergantung pada analisis data untuk mengenal pasti arah aliran, menilai risiko dan membuat keputusan perniagaan yang termaklum. Penganalisis perniagaan mendapat permintaan tinggi.
• Penjagaan kesihatan: Organisasi penjagaan kesihatan menggunakan sains data dan analisis data untuk meningkatkan hasil pesakit, mengurus sumber dan memacu inovasi dalam penyelidikan perubatan.
• E-dagang: Syarikat e-dagang menggunakan analisis data untuk lebih memahami tingkah laku, pilihan dan tabiat pembelian pelanggan mereka untuk meningkatkan strategi pemasaran dan jualan.
• Pemasaran dan Pengiklanan: Firma pemasaran dan pengiklanan menggunakan analisis data untuk mengukur keberkesanan kempen mereka, mengenal pasti khalayak sasaran dan mengoptimumkan strategi pemasaran. Terdapat banyak siaran pekerjaan dalam bidang ini, dan pengurus pengambilan pekerja sentiasa mencari bakat baru.
• Teknologi: Syarikat teknologi menggunakan sains data dan analisis data untuk membangunkan produk dan perkhidmatan baharu, meningkatkan pengalaman pengguna, menghasilkan penyelesaian dunia sebenar dan mengenal pasti bidang untuk inovasi dan pertumbuhan.

Sains data dan analisis data ialah fungsi kritikal dalam pelbagai industri yang mentafsir sejumlah besar data untuk memacu keputusan perniagaan, meningkatkan pengalaman pelanggan dan memperoleh kelebihan daya saing.

Terdapat peluang pekerjaan merentas jenis syarikat yang berbeza, termasuk syarikat baru, syarikat besar, firma perunding dan agensi kerajaan.

Memahami pelbagai jenis industri dan jenis syarikat yang bergantung pada profesional data adalah penting bagi individu yang ingin membina kerjaya yang berjaya dalam bidang ini.

Ia juga penting untuk ambil perhatian bahawa kedua-dua bidang sedang berkembang, dan terdapat arah aliran muncul yang patut dipertimbangkan.

Aliran Muncul – Masa Depan Pekerjaan Data

Selain jenis industri, pertimbangkan arah aliran yang muncul dalam sains data dan analisis data yang mengubah landskap kedua-dua bidang.

Berikut ialah beberapa aliran semasa yang membentuk masa depan sains data dan analitis data:

1. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin : AI dan pembelajaran mesin semakin digunakan dalam sains data dan analisis data untuk mengautomasikan pemprosesan data, mengenal pasti corak dan membuat ramalan. Teknologi ini berpotensi untuk merevolusikan industri daripada penjagaan kesihatan kepada kewangan kepada pemasaran.
2. Pengkomputeran awan: Pengkomputeran awan telah menjadikannya lebih mudah dan lebih menjimatkan kos untuk menyimpan, mengurus dan menganalisis sejumlah besar data. Memandangkan infrastruktur dan teknologi awan terus bertambah baik, analitis data berasaskan awan dan pembelajaran mesin dijangka akan menjadi lebih meluas.
3. Etika dan privasi data: Memandangkan semakin banyak data dikumpul dan dianalisis, kebimbangan mengenai etika dan privasi data telah menjadi perhatian utama. Saintis data dan penganalisis dipanggil untuk memastikan data digunakan secara beretika dan bertanggungjawab serta melaksanakan langkah untuk melindungi data sensitif.
4. Internet of things (IoT): IoT merujuk kepada rangkaian peranti dan penderia yang saling berkaitan yang mengumpul dan berkongsi data. Dengan penggunaan teknologi IoT yang semakin meningkat, terdapat keperluan yang semakin meningkat untuk saintis data dan penganalisis yang boleh mengurus dan menganalisis sejumlah besar data yang dijana oleh peranti ini.
5. Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) : NLP ialah cabang AI yang memfokuskan pada interaksi antara manusia dan komputer menggunakan bahasa semula jadi. Memandangkan teknologi NLP semakin maju, ia dijangka akan memberi impak yang ketara pada analisis data, terutamanya dalam bidang seperti analisis sentimen dan pembangunan chatbot.

Dengan mengikuti perkembangan terkini dengan aliran baru dalam sains data dan analisis data, profesional dalam bidang ini boleh meletakkan diri mereka dengan lebih baik untuk berjaya dan berada di hadapan dalam industri yang pantas dan sentiasa berkembang ini.

Pastikan anda menyemak LinkedIn kami , untuk mengikuti perkembangan terkini dalam aliran data.

Garisan bawah

Dalam dunia data, kedua-dua saintis data dan penganalisis data memainkan peranan sepenuh masa yang penting dalam perniagaan. Walaupun terdapat persamaan antara kedua-duanya, mereka mempunyai perbezaan yang berbeza dari segi tanggungjawab dan kemahiran yang diperlukan.

Penganalisis data memberi tumpuan terutamanya pada bekerja dengan data berstruktur untuk menyelesaikan masalah perniagaan yang ketara menggunakan bahasa pengaturcaraan SQL, R atau Python, alat visualisasi data dan analisis statistik. Mereka membantu organisasi mengenal pasti arah aliran dan memperoleh cerapan daripada data.

Sebaliknya, saintis data lebih terlibat dalam mesin pengaturcaraan, mengoptimumkan sistem, dan mencipta rangka kerja dan algoritma untuk mengumpul data yang boleh digunakan. Tugas utama mereka terletak dalam mengumpul data dan mereka bentuk penyelesaian berasaskan data yang mantap.

Walaupun kedua-dua huraian kerja berfungsi dalam bidang data besar, mengenal pasti laluan yang betul bergantung pada minat, kemahiran dan matlamat kerjaya anda. Mana-mana laluan yang anda pilih, kedua-dua saintis data dan penganalisis data adalah kerjaya dalam permintaan, menjadikannya pilihan yang menarik dan bermanfaat bagi mereka yang berminat untuk bekerja dengan data.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang salah satu alat analisis data kegemaran kami, lihat video kami di bawah.

Semoga berjaya dengan pencarian kerja anda!

Masih tidak pasti tentang kerjaya dalam data, uji air dan .