Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală
Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală
În lumea deciziilor bazate pe date, au apărut două roluri proeminente: analiștii de date și oamenii de știință ai datelor. Acești profesioniști joacă un rol crucial în a ajuta organizațiile să valorifice puterea datelor, dar responsabilitățile și seturile de abilități ale acestora sunt destul de diferite.
Analiștii de date se concentrează pe utilizarea vizualizării datelor și a analizei statistice pentru a înțelege datele și a identifica modele. De obicei, li se cere să aibă cel puțin o diplomă de licență într-un domeniu relevant, cum ar fi matematica, statistica, informatica sau finanțele.
Oamenii de știință de date , pe de altă parte, lucrează la crearea de cadre și algoritmi pentru colectarea și procesarea datelor, necesitând adesea cunoștințe avansate în domenii precum învățarea automată și inteligența artificială. De obicei, dețin diplome avansate sau posedă abilități mai specializate în comparație cu analiștii de date .
În linii mari, ambele profesii implică extragerea de informații valoroase din date; cu toate acestea, abordările și seturile de abilități ale acestora variază.
În acest articol, vom explora diferențele dintre oamenii de știință și analiștii de date și vom evidenția abilitățile și responsabilitățile unice necesare pentru fiecare rol.
Să ne scufundăm.
Cuprins
Data Scientist vs. Data Analyst: Care este diferența?
În timp ce oamenii de știință și analiștii de date lucrează cu date, ei au roluri și responsabilități distincte.
Înțelegerea diferențelor dintre aceste două roluri este importantă pentru organizațiile care doresc să construiască o echipă de date eficientă. De asemenea, este crucial să înțeleagă cei care ar dori o carieră în domeniul datelor.
În această secțiune, vom explora diferențele cheie dintre oamenii de știință de date și analiștii de date, inclusiv mediul lor educațional, abilitățile tehnice și tipurile de probleme pe care de obicei sunt însărcinați să le rezolve.
Tabelul de mai jos oferă o imagine de ansamblu rapidă a diferențelor dintre cele două roluri:
Educație/Background | Data Scientist | Analist de date |
grad | Licență în afaceri, economie, statistică sau un domeniu conex | Licență în afaceri, economie, statistică sau în domeniul conexe |
Abilități de programare | Cunoștință în limbaje precum Python, R și SQL | Cunoștință în Excel, SQL și limbaje de scripting de bază |
Abilități de matematică | Abilități matematice puternice, inclusiv algebră liniară, calcul și statistică | Abilități statistice puternice, inclusiv analiza de regresie și testarea ipotezelor |
Experiență de muncă | Experiență cu tehnologiile de date mari, învățarea automată și vizualizarea datelor | Experiență în analiza statistică, modelarea datelor și raportare |
Educație și antecedente
Analiști de date : obținerea unui loc de muncă de analist de date la nivel de intrare necesită de obicei o diplomă de licență în domenii precum statistică, matematică, economie sau informatică. Cu toate acestea, nu este neobișnuit ca analiștii să aibă experiență în afaceri sau un domeniu conex.
Mulți analiști de date își încep cariera ca specialiști în introducerea datelor sau în managementul datelor, unde dobândesc experiență de lucru cu baze de date și software de date de bază.
Oamenii de știință de date : Deoarece oamenii de știință de date îndeplinesc sarcini mai complexe decât analiștii de date, jobul necesită diplome mai avansate, cum ar fi un master sau un doctorat. în domenii precum statistica, informatica sau știința datelor.
Aderarea la o tabără de pregătire, folosirea tutorialelor sau finalizarea cursurilor online sau a programelor de certificare nu poate fi redusă.
Oamenii de știință de date ar trebui să aibă o bază solidă în matematică, statistică și informatică, precum și experiență practică cu limbaje de programare precum Python, R și SQL.
Mulți au experiență în domenii precum fizica, inginerie sau neuroștiință, precum și învățarea automată și inteligența artificială.
Acum, să trecem la tehnică.
Competențele tehnice comparate pentru analiștii de date vs oamenii de știință de date
Analiști de date : abilitățile tehnice necesare pentru a avea succes într-un loc de muncă de analist de date includ analiza datelor, vizualizarea datelor folosind grafice și instrumente precum Microsoft Excel. Trebuie să fii competent în analiza statistică, modelarea datelor și raportare folosind instrumente precum Tableau.
Alte abilități de analist de date includ lucrul cu baze de date și abilitățile de bază ale limbajului de scripting.
Abilitățile bune de comunicare sunt, de asemenea, importante pentru analiștii de date, deoarece lucrează adesea cu părțile interesate din diferite departamente pentru a oferi informații și recomandări.
Dar oamenii de știință de date?
Oamenii de știință ai datelor : Rolul necesită abilități tehnice avansate în domenii precum învățarea automată, învățarea profundă, procesarea limbajului natural și tehnologiile de date mari. Va trebui să fii priceput și în limbaje de programare precum Python și R.
Jobul implică lucrul pe seturi mari de date, dezvoltarea modelelor predictive și extragerea de informații din date. La fel ca analiștii de date, necesită, de asemenea, abilități soft, cum ar fi comunicarea și colaborarea, deoarece adesea trebuie să lucrați cu echipe diferite.
Roluri și responsabilități comparate
Analiști de date : Foarte simplu, munca unui analist de date implică analiza și interpretarea datelor pentru a oferi informații și recomandări părților interesate.
Este posibil să aveți sarcina de a lucra cu diferite surse de date pentru a identifica tendințele și modelele care pot informa deciziile de afaceri.
Unele responsabilități specifice ale analiștilor de date pot include:
Acum, lucrurile devin puțin mai complexe.
Oamenii de știință de date : a fi un om de știință a datelor implică analiza seturi de date complexe, dezvoltarea modelelor predictive și extragerea de informații din date.
Ei lucrează îndeaproape cu părțile interesate din diferite departamente pentru a oferi perspective și recomandări pe baza analizei datelor lor.
Unele responsabilități specifice ale cercetătorilor de date includ:
În următoarele două secțiuni, vom arunca o privire asupra perspectivelor viitoare de angajare și a așteptărilor salariale pentru cele două profesii.
Calea de carieră: Data Scientist
Perspective de locuri de muncă
Perspectiva de locuri de muncă pentru cercetătorii de date în 2023 este foarte promițătoare, deoarece organizațiile din industrii continuă să colecteze și să analizeze cantități tot mai mari de date.
Potrivit Biroului de Statistică a Muncii din SUA (BLS), se estimează că angajarea oamenilor de știință de date va crește cu 36% din 2021 până în 2031 , ceea ce este mult mai rapid decât media în comparație cu alte ocupații. Oportunitățile de angajare în domeniu sunt determinate de utilizarea din ce în ce mai mare a datelor și a analizelor pentru a stimula luarea deciziilor în organizațiile de toate dimensiunile.
Salariu și Compensație
Oamenii de știință de date sunt, în general, mai bine compensați în comparație cu analiștii de date, reflectând abilitățile avansate și expertiza necesare pentru a lucra cu seturi mari de date și a gestiona datele brute.
Potrivit Glassdoor, salariul mediu național pentru oamenii de știință de date din Statele Unite este de aproximativ 103.000 USD pe an . Multe organizații oferă, de asemenea, diferite forme suplimentare de compensare pentru oamenii de știință ai datelor, cum ar fi bonusuri, capitaluri proprii și alte beneficii, cum ar fi asigurarea medicală și concediul plătit.
Vă rugăm să rețineți că compensația poate varia foarte mult în funcție de locație, industrie și ani de experiență.
Calea de carieră: analist de date
Perspective de locuri de muncă
Potrivit BLS, angajarea analiștilor de management (care include carierele de analist de date) este estimată să crească cu 11% din 2020 până în 2030 . La fel ca oamenii de știință de date, perspectivele de angajare pentru analiștii de date sunt foarte pozitive pentru viitorul previzibil.
Salariu și Compensație
Compensația pentru analiștii de date poate varia în funcție de factori precum experiența, industria și locația. Analiștii de date de nivel de bază câștigă de obicei salarii mai mici, se pot aștepta ca salariul lor să crească pe măsură ce abilitățile și expertiza lor se dezvoltă în timp.
În ceea ce privește salariul, media națională pentru posturile de analist de date din Statele Unite este de aproximativ 65.850 USD pe an , potrivit Glassdoor.
Perspectivele de angajare și compensarea atât pentru oamenii de știință de date, cât și pentru analiștii de date sunt foarte promițătoare, dar cum poți decide care carieră este potrivită pentru tine? Vom arunca o privire asupra factorilor de luat în considerare în secțiunea următoare.
Alegerea drumului potrivit pentru tine
A decide care cale de carieră este potrivită pentru tine te poate simți descurajantă, dar gândește-te la asta ca la o oportunitate interesantă de a explora această lume minunată a datelor!
Cele două domenii pot părea similare la prima vedere și, într-un fel, sunt, dar necesită seturi de abilități diferite și oferă căi de carieră unice.
Cu informațiile și îndrumările potrivite, puteți alege calea cea mai potrivită pentru abilitățile, interesele și obiectivele dvs. de carieră.
În această secțiune, vă vom oferi câteva sfaturi și informații care vă vor ajuta să navigați în această decizie și să alegeți calea potrivită pentru dvs.
Factori de luat în considerare
Când vă gândiți la o carieră în știința datelor sau în analiza datelor, este important să vă gândiți la abilitățile, interesele și obiectivele dvs. de carieră.
Iată câțiva factori specifici de luat în considerare:
Este o idee bună să solicitați sfaturi de la mentori sau să faceți rețea cu profesioniști din fiecare domeniu pentru a obține o mai bună înțelegere a rolurilor specifice.
În cele din urmă, calea potrivită pentru tine se va reduce la obiectivele și aspirațiile tale individuale.
Acum, un lucru grozav despre abilitățile de date este că pot fi aplicate în majoritatea industriilor, să le verificăm.
Ce industrii au nevoie de profesioniști calificați în date?
Domeniul științei datelor și al analizei datelor este foarte solicitat într-o gamă largă de industrii și tipuri de companii.
Iată câteva exemple de industrii în care ambele angajează în mod obișnuit oameni de știință și analiști de date:
Știința datelor și analiza datelor sunt funcții critice într-o gamă largă de industrii care interpretează cantități mari de date pentru a conduce decizii de afaceri, pentru a îmbunătăți experiența clienților și pentru a obține un avantaj competitiv.
Există oportunități de angajare în diferite tipuri de companii, inclusiv startup-uri, corporații mari, firme de consultanță și agenții guvernamentale.
Înțelegerea gamei diverse de industrii și tipuri de companii care se bazează pe profesioniștii în date este crucială pentru persoanele care doresc să-și construiască cariere de succes în aceste domenii.
De asemenea, este important de menționat că ambele domenii evoluează și există tendințe emergente care merită luate în considerare.
Tendințe emergente – Viitorul joburilor de date
Pe lângă tipurile de industrie, luați în considerare tendințele emergente în știința datelor și analiza datelor care schimbă peisajul celor două domenii.
Iată câteva tendințe actuale care modelează viitorul științei datelor și al analizei datelor:
Fiind la curent cu tendințele emergente în știința datelor și analiza datelor, profesioniștii din aceste domenii se pot poziționa mai bine pentru succes și se pot menține în fruntea curbei în această industrie în ritm rapid și în continuă evoluție.
Asigurați-vă că consultați LinkedIn , pentru a fi la curent cu cele mai recente tendințe în materie de date.
Concluzia
În lumea datelor, atât oamenii de știință de date, cât și analiștii de date joacă roluri importante cu normă întreagă într-o afacere. Deși există asemănări între cele două, ele posedă diferențe distincte în ceea ce privește responsabilitățile și abilitățile necesare.
Analiștii de date se concentrează în primul rând pe lucrul cu date structurate pentru a rezolva probleme tangibile de afaceri folosind limbaje de programare SQL, R sau Python, instrumente de vizualizare a datelor și analiză statistică. Ele ajută organizațiile să identifice tendințele și să obțină informații din date.
Pe de altă parte, oamenii de știință de date sunt mai implicați în programarea mașinilor, optimizarea sistemelor și crearea de cadre și algoritmi pentru colectarea datelor utilizabile. Sarcinile lor principale constau în colectarea de date și proiectarea de soluții solide bazate pe date.
În timp ce ambele descrieri de post funcționează în domeniul datelor mari, identificarea căii corecte depinde de interesele, abilitățile și obiectivele dvs. de carieră. Indiferent de calea pe care o alegeți, atât oamenii de știință de date, cât și analiștii de date sunt cariere solicitate, ceea ce le face o alegere interesantă și plină de satisfacții pentru cei interesați să lucreze cu date.
Pentru a afla mai multe despre unul dintre instrumentele noastre preferate de analiză a datelor, urmăriți videoclipul nostru de mai jos.
Mult succes cu căutarea de locuri de muncă!
Încă nu sunteți sigur despre o carieră în domeniul datelor, testați apa și .
Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală
Veți învăța cum să salvați și să încărcați obiecte dintr-un fișier .rds în R. Acest blog va trata, de asemenea, cum să importați obiecte din R în LuckyTemplates.
În acest tutorial despre limbajul de codare DAX, aflați cum să utilizați funcția GENERATE și cum să schimbați în mod dinamic titlul unei măsuri.
Acest tutorial va acoperi cum să utilizați tehnica Multi Threaded Dynamic Visuals pentru a crea informații din vizualizările dinamice de date din rapoartele dvs.
În acest articol, voi trece prin contextul filtrului. Contextul de filtrare este unul dintre subiectele majore despre care orice utilizator LuckyTemplates ar trebui să învețe inițial.
Vreau să arăt cum serviciul online LuckyTemplates Apps poate ajuta la gestionarea diferitelor rapoarte și informații generate din diverse surse.
Aflați cum să vă calculați modificările marjei de profit folosind tehnici precum măsurarea ramificării și combinarea formulelor DAX în LuckyTemplates.
Acest tutorial va discuta despre ideile de materializare a cache-urilor de date și despre modul în care acestea afectează performanța DAX-ului în furnizarea de rezultate.
Dacă încă utilizați Excel până acum, atunci acesta este cel mai bun moment pentru a începe să utilizați LuckyTemplates pentru nevoile dvs. de raportare a afacerii.
Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți