Data Scientist vs Data Analyst: Wyjaśnienie kluczowych różnic

W świecie decyzji opartych na danych pojawiły się dwie ważne role: analitycy danych i naukowcy zajmujący się danymi. Ci profesjonaliści odgrywają kluczową rolę w pomaganiu organizacjom w wykorzystaniu mocy danych, ale ich obowiązki i zestawy umiejętności są zupełnie inne.

Analitycy danych koncentrują się na wykorzystaniu wizualizacji danych i analizy statystycznej do zrozumienia danych i identyfikacji wzorców. Zwykle wymagane jest posiadanie co najmniej tytułu licencjata w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak matematyka, statystyka, informatyka lub finanse.

Z drugiej strony naukowcy zajmujący się danymi pracują nad tworzeniem ram i algorytmów do gromadzenia i przetwarzania danych, co często wymaga zaawansowanej wiedzy w obszarach takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Zazwyczaj posiadają wyższe stopnie naukowe lub posiadają bardziej wyspecjalizowane umiejętności w porównaniu do analityków danych .

Ogólnie rzecz biorąc, oba zawody polegają na wydobywaniu cennych spostrzeżeń z danych; jednak ich podejścia i zestawy umiejętności są różne.

W tym artykule zbadamy różnice między naukowcami danych a analitykami danych oraz podkreślimy unikalne umiejętności i obowiązki wymagane dla każdej roli.

Zanurzmy się.

Spis treści

• Data Scientist vs. Data Analyst: Jaka jest różnica?
  • Edukacja i tło
  • Porównanie umiejętności technicznych dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi
  • Porównanie ról i obowiązków
• Ścieżka kariery: Data Scientist
  • Perspektywy pracy
  • Wynagrodzenie i odszkodowanie
• Ścieżka kariery: Analityk danych
  • Perspektywy pracy
  • Wynagrodzenie i odszkodowanie
• Wybór właściwej ścieżki dla siebie
  • Czynniki do rozważenia
  • Jakie branże potrzebują wykwalifikowanych specjalistów ds. danych?
  • Nowe trendy — przyszłość zadań związanych z danymi
• Dolna linia

Data Scientist vs. Data Analyst: Jaka jest różnica?

Chociaż zarówno analitycy danych, jak i analitycy danych pracują z danymi, mają różne role i obowiązki.

Zrozumienie różnic między tymi dwiema rolami jest ważne dla organizacji, które chcą zbudować efektywny zespół danych. Jest to również kluczowe dla tych, którzy chcieliby rozpocząć karierę w danych.

W tej sekcji przyjrzymy się kluczowym różnicom między naukowcami danych a analitykami danych, w tym ich wykształceniem, umiejętnościami technicznymi i typami problemów, które zwykle mają za zadanie rozwiązać.

Poniższa tabela zawiera krótki przegląd różnic między tymi dwiema rolami:

Edukacja i tło

Analitycy danych : Zdobycie stanowiska analityka danych na poziomie podstawowym zazwyczaj wymaga tytułu licencjata w takich dziedzinach, jak statystyka, matematyka, ekonomia lub informatyka. Jednak często zdarza się, że analitycy mają doświadczenie w biznesie lub w pokrewnej dziedzinie.

Wielu analityków danych rozpoczyna swoją karierę jako specjaliści od wprowadzania danych lub zarządzania danymi, gdzie zdobywają doświadczenie w pracy z bazami danych i podstawowym oprogramowaniem do obsługi danych.

Analitycy danych : ponieważ analitycy danych wykonują bardziej złożone zadania niż analitycy danych, praca ta wymaga bardziej zaawansowanych stopni, takich jak magister lub doktorat. w dziedzinach takich jak statystyka, informatyka czy data science.

Dołączenie do obozu rekrutacyjnego, korzystanie z samouczków lub ukończenie kursów online lub programów certyfikacji może nie wystarczyć.

Analitycy danych powinni mieć solidne podstawy w matematyce, statystyce i informatyce, a także praktyczne doświadczenie w językach programowania, takich jak Python, R i SQL.

Wielu ma doświadczenie w takich dziedzinach, jak fizyka, inżynieria lub neuronauka, a także uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.

Teraz przejdźmy do kwestii technicznych.

Porównanie umiejętności technicznych dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi

Analitycy danych : Umiejętności techniczne potrzebne do odniesienia sukcesu na stanowisku analityka danych obejmują analizę danych, wizualizację danych za pomocą wykresów i narzędzia takie jak Microsoft Excel. Musisz być biegły w analizie statystycznej, modelowaniu danych i raportowaniu za pomocą narzędzi takich jak Tableau.

Inne umiejętności analityka danych obejmują pracę z bazami danych i podstawowe umiejętności w zakresie języka skryptowego.

Dobre umiejętności komunikacyjne są również ważne dla analityków danych, ponieważ często współpracują z interesariuszami z różnych działów, aby zapewnić wgląd i zalecenia.

A co z naukowcami danych?

Analitycy danych : rola wymaga zaawansowanych umiejętności technicznych w obszarach takich jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego i technologie dużych zbiorów danych. Będziesz także musiał biegle posługiwać się językami programowania, takimi jak Python i R.

Praca obejmuje pracę na dużych zbiorach danych, opracowywanie modeli predykcyjnych i wydobywanie spostrzeżeń z danych. Podobnie jak analitycy danych, wymaga również umiejętności miękkich, takich jak komunikacja i współpraca, ponieważ często trzeba pracować z różnymi zespołami.

Porównanie ról i obowiązków

Analitycy danych : Po prostu praca analityka danych polega na analizowaniu i interpretowaniu danych w celu dostarczania wglądu i rekomendacji zainteresowanym stronom.

Możesz otrzymać zadanie pracy z różnymi źródłami danych w celu zidentyfikowania trendów i wzorców, które mogą wpływać na decyzje biznesowe.

Niektóre szczególne obowiązki analityków danych mogą obejmować:

• Zbieranie, czyszczenie i porządkowanie danych z różnych źródeł
• Przeprowadzanie analiz statystycznych w celu identyfikacji trendów i wzorców w danych przy użyciu oprogramowania takiego jak Tableau
• Tworzenie raportów i pulpitów nawigacyjnych w celu wizualizacji danych i przekazywania spostrzeżeń interesariuszom
• Identyfikowanie obszarów do doskonalenia procesów i formułowanie rekomendacji dla interesariuszy opartych na danych
• Opracowywanie i utrzymywanie baz danych i systemów danych wspierających analizę danych
• Bycie na bieżąco z najnowszymi trendami i osiągnięciami w analizie i wizualizacji danych.

Teraz sprawy stają się trochę bardziej skomplikowane.

Analitycy danych : bycie naukowcem danych obejmuje analizowanie złożonych zestawów danych, opracowywanie modeli predykcyjnych i wydobywanie spostrzeżeń z danych.

Ściśle współpracują z zainteresowanymi stronami z różnych działów, aby zapewnić spostrzeżenia i zalecenia na podstawie ich analizy danych.

Niektóre szczególne obowiązki analityków danych obejmują:

• Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych w celu identyfikacji wzorców i trendów w danych
• Opracowywanie modeli predykcyjnych z wykorzystaniem technik statystycznych i uczenia maszynowego
• Budowanie i testowanie modeli uczenia maszynowego w celu poprawy precyzji
• Wykorzystanie umiejętności rozwiązywania problemów i analizy biznesowej w celu opracowania opartych na danych rozwiązań problemów biznesowych
• Przekazywanie złożonych ustaleń i zaleceń interesariuszom nietechnicznym
• Współpraca z inżynierami danych i programistami w celu tworzenia i wdrażania rozwiązań opartych na danych

W następnych dwóch sekcjach przyjrzymy się przyszłym perspektywom pracy i oczekiwaniom płacowym dla tych dwóch zawodów.

Ścieżka kariery: Data Scientist

Perspektywy pracy

Perspektywy pracy dla analityków danych w 2023 roku są bardzo obiecujące, ponieważ organizacje z różnych branż nadal gromadzą i analizują coraz większe ilości danych.

Według US Bureau of Labor Statistics (BLS), przewiduje się, że zatrudnienie analityków danych wzrośnie o 36% od 2021 do 2031 r ., czyli znacznie szybciej niż średnia w porównaniu z innymi zawodami. Możliwości pracy w terenie są napędzane przez coraz częstsze wykorzystanie danych i analiz do podejmowania decyzji w organizacjach każdej wielkości.

Wynagrodzenie i odszkodowanie

Analitycy danych są na ogół lepiej wynagradzani w porównaniu z analitykami danych, co odzwierciedla zaawansowane umiejętności i wiedzę fachową wymaganą do pracy z dużymi zbiorami danych i obsługi surowych danych.

Według Glassdoor średnia krajowa pensja analityków danych w Stanach Zjednoczonych wynosi około 103 000 USD rocznie . Wiele organizacji oferuje również różne dodatkowe formy wynagrodzenia dla analityków danych, takie jak premie, kapitał własny i inne korzyści, takie jak ubezpieczenie medyczne i płatny czas wolny.

Należy pamiętać, że wynagrodzenie może się znacznie różnić w zależności od lokalizacji, branży i lat doświadczenia.

Ścieżka kariery: Analityk danych

Perspektywy pracy

Według BLS przewiduje się, że zatrudnienie analityków zarządzania (w tym kariery analityków danych) wzrośnie o 11% od 2020 do 2030 roku . Podobnie jak analitycy danych, perspektywy pracy dla analityków danych są bardzo pozytywne w dającej się przewidzieć przyszłości.

Wynagrodzenie i odszkodowanie

Wynagrodzenie analityków danych może się różnić w zależności od czynników, takich jak doświadczenie, branża i lokalizacja. Początkujący analitycy danych zwykle zarabiają niższe pensje, mogą spodziewać się wzrostu wynagrodzenia wraz z rozwojem ich umiejętności i wiedzy specjalistycznej w miarę upływu czasu.

Jeśli chodzi o wynagrodzenie, według Glassdoor średnia krajowa dla stanowisk analityków danych w Stanach Zjednoczonych wynosi około 65 850 USD rocznie .

Perspektywy pracy i wynagrodzenia zarówno dla analityków danych, jak i analityków danych są bardzo obiecujące, ale jak możesz zdecydować, która kariera jest dla Ciebie odpowiednia? W następnej sekcji przyjrzymy się czynnikom, które należy wziąć pod uwagę.

Wybór właściwej ścieżki dla siebie

Decyzja, która ścieżka kariery jest dla Ciebie odpowiednia, może być zniechęcająca, ale pomyśl o tym jako o ekscytującej okazji do poznania tego wspaniałego świata danych!

Na pierwszy rzut oka te dwie dziedziny mogą wydawać się podobne i w pewnym sensie są, ale wymagają różnych zestawów umiejętności i oferują unikalne ścieżki kariery.

Dzięki odpowiednim informacjom i wskazówkom możesz wybrać ścieżkę, która najlepiej odpowiada Twoim umiejętnościom, zainteresowaniom i celom zawodowym.

W tej sekcji przedstawimy kilka wskazówek i spostrzeżeń, które pomogą Ci podjąć tę decyzję i wybrać właściwą dla siebie ścieżkę.

Czynniki do rozważenia

Rozważając karierę w nauce o danych lub analizie danych, ważne jest, aby pomyśleć o swoich umiejętnościach, zainteresowaniach i celach zawodowych.

Oto kilka konkretnych czynników, które należy wziąć pod uwagę:

1. Umiejętności techniczne : Analitycy danych zazwyczaj wymagają bardziej zaawansowanych umiejętności technicznych, takich jak programowanie, uczenie maszynowe i technologie big data. Jeśli lubisz pracować z nieprzetworzonymi danymi i rozumiesz podstawy języków programowania, takich jak Python i R, kariera naukowca danych może być dobrym rozwiązaniem. Z drugiej strony analitycy danych mogą bardziej skupić się na analizie statystycznej, wizualizacji danych i umiejętnościach posługiwania się Excelem.
2. Wykształcenie i doświadczenie : Analitycy danych często mają wyższe stopnie naukowe w dziedzinach takich jak informatyka, statystyka lub matematyka. Analitycy danych mogą mieć stopnie naukowe w dziedzinach takich jak biznes, ekonomia lub statystyka, ale mogą również pochodzić z różnych środowisk bez wcześniejszego doświadczenia.
3. Role i obowiązki : Analitycy danych są często odpowiedzialni za bardziej strategiczne i złożone inicjatywy, takie jak opracowywanie modeli predykcyjnych lub tworzenie algorytmów uczenia maszynowego. Role analityków danych koncentrują się bardziej na codziennych operacjach i dostarczaniu informacji interesariuszom.
4. Perspektywy pracy i wynagrodzenie: Zarówno naukowcy zajmujący się danymi, jak i analitycy danych mają dobre perspektywy pracy i konkurencyjne wynagrodzenia, ale konkretne perspektywy pracy i wynagrodzenie mogą się różnić w zależności od branży, lokalizacji i lat doświadczenia.

Dobrym pomysłem jest zasięgnięcie porady mentorów lub nawiązanie kontaktów z profesjonalistami z każdej dziedziny, aby lepiej zrozumieć określone role.

Ostatecznie właściwa ścieżka dla Ciebie sprowadza się do Twoich indywidualnych celów i aspiracji.

Jedną wielką zaletą umiejętności związanych z danymi jest to, że można je zastosować w większości branż, więc sprawdźmy je.

Jakie branże potrzebują wykwalifikowanych specjalistów ds. danych?

Dziedzina nauki o danych i analizy danych jest bardzo poszukiwana w wielu branżach i typach firm.

Oto kilka przykładów branż, w których powszechnie zatrudnia się analityków danych i analityków danych:

• Finanse i bankowość: Branża finansowa i bankowa w dużym stopniu polega na analizie danych w celu identyfikacji trendów, oceny ryzyka i podejmowania świadomych decyzji biznesowych. Analitycy biznesowi są bardzo poszukiwani.
• Opieka zdrowotna: Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują naukę i analizę danych do poprawy wyników pacjentów, zarządzania zasobami i napędzania innowacji w badaniach medycznych.
• Handel elektroniczny: firmy zajmujące się handlem elektronicznym wykorzystują analitykę danych, aby lepiej zrozumieć zachowania, preferencje i nawyki zakupowe swoich klientów w celu ulepszenia strategii marketingowych i sprzedażowych.
• Marketing i reklama: Firmy marketingowe i reklamowe wykorzystują analitykę danych do mierzenia skuteczności swoich kampanii, identyfikowania docelowych odbiorców i optymalizowania strategii marketingowych. Istnieje wiele ofert pracy w tej dziedzinie, a menedżerowie ds. Rekrutacji zawsze poszukują świeżych talentów.
• Technologia: firmy technologiczne wykorzystują naukę o danych i analizę danych do opracowywania nowych produktów i usług, ulepszania doświadczeń użytkowników, opracowywania rzeczywistych rozwiązań oraz identyfikowania obszarów wymagających innowacji i wzrostu.

Nauka o danych i analiza danych to krytyczne funkcje w wielu branżach, które interpretują ogromne ilości danych w celu podejmowania decyzji biznesowych, poprawy doświadczeń klientów i uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Istnieją możliwości zatrudnienia w różnych typach firm, w tym w start-upach, dużych korporacjach, firmach konsultingowych i agencjach rządowych.

Zrozumienie różnorodnych branż i typów firm, które polegają na specjalistach ds. danych, ma kluczowe znaczenie dla osób chcących zbudować udaną karierę w tych dziedzinach.

Należy również zauważyć, że obie dziedziny ewoluują i pojawiają się nowe trendy, które warto wziąć pod uwagę.

Nowe trendy — przyszłość zadań związanych z danymi

Oprócz rodzajów branż weź pod uwagę pojawiające się trendy w nauce o danych i analizie danych, które zmieniają krajobraz tych dwóch dziedzin.

Oto kilka aktualnych trendów, które kształtują przyszłość nauki o danych i analizy danych:

1. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe : sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są coraz częściej wykorzystywane w nauce o danych i analizie danych do automatyzacji przetwarzania danych, identyfikowania wzorców i prognozowania. Technologie te mogą zrewolucjonizować branże, od opieki zdrowotnej po finanse i marketing.
2. Przetwarzanie w chmurze: Przetwarzanie w chmurze sprawiło, że przechowywanie, zarządzanie i analizowanie dużych ilości danych stało się łatwiejsze i bardziej opłacalne. Oczekuje się, że wraz z ciągłym ulepszaniem infrastruktury i technologii chmury, analiza danych w chmurze i uczenie maszynowe staną się bardziej rozpowszechnione.
3. Etyka danych i prywatność: Ponieważ coraz więcej danych jest gromadzonych i analizowanych, na pierwszy plan wysunęły się obawy dotyczące etyki danych i prywatności. Naukowcy i analitycy danych są wzywani do zapewnienia, że ​​dane są wykorzystywane w sposób etyczny i odpowiedzialny oraz do wdrożenia środków ochrony danych wrażliwych.
4. Internet rzeczy (IoT): Internet rzeczy odnosi się do sieci połączonych ze sobą urządzeń i czujników, które zbierają i udostępniają dane. Wraz z rosnącym przyjęciem technologii IoT rośnie zapotrzebowanie na naukowców i analityków danych, którzy potrafią zarządzać i analizować ogromne ilości danych generowanych przez te urządzenia.
5. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) : NLP to gałąź sztucznej inteligencji , która koncentruje się na interakcji między ludźmi a komputerami przy użyciu języka naturalnego. Oczekuje się, że wraz z postępem technologii NLP będzie ona miała znaczący wpływ na analizę danych, szczególnie w obszarach takich jak analiza nastrojów i rozwój chatbotów.

Będąc na bieżąco z pojawiającymi się trendami w nauce o danych i analizie danych, profesjonaliści w tych dziedzinach mogą lepiej przygotować się na sukces i wyprzedzić konkurencję w tej szybko rozwijającej się branży.

Sprawdź nasz LinkedIn , aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w zakresie danych.

Dolna linia

W świecie danych zarówno naukowcy zajmujący się danymi, jak i analitycy danych odgrywają ważne role w firmie w pełnym wymiarze godzin. Chociaż istnieją między nimi podobieństwa, mają one wyraźne różnice pod względem obowiązków i wymaganych umiejętności.

Analitycy danych koncentrują się przede wszystkim na pracy z danymi strukturalnymi w celu rozwiązywania namacalnych problemów biznesowych przy użyciu języków programowania SQL, R lub Python, narzędzi do wizualizacji danych i analizy statystycznej. Pomagają organizacjom identyfikować trendy i wyciągać wnioski z danych.

Z drugiej strony naukowcy zajmujący się danymi są bardziej zaangażowani w programowanie maszyn, optymalizację systemów oraz tworzenie ram i algorytmów do zbierania użytecznych danych. Ich główne obowiązki polegają na zbieraniu danych i projektowaniu niezawodnych rozwiązań opartych na danych.

Chociaż oba opisy stanowisk działają w dziedzinie dużych zbiorów danych, określenie właściwej ścieżki zależy od Twoich zainteresowań, umiejętności i celów zawodowych. Bez względu na to, którą ścieżkę wybierzesz, zarówno analitycy danych, jak i analitycy danych są poszukiwanymi zawodami, co czyni je ekscytującym i satysfakcjonującym wyborem dla osób zainteresowanych pracą z danymi.

Aby dowiedzieć się więcej o jednym z naszych ulubionych narzędzi do analizy danych, obejrzyj nasz film poniżej.

Powodzenia w poszukiwaniu pracy!

Wciąż nie masz pewności co do kariery w danych, przetestuj wodę i .