Data Scientist против Data Analyst: объяснение ключевых различий

В мире решений, основанных на данных, появились две важные роли: аналитики данных и специалисты по данным. Эти специалисты играют решающую роль, помогая организациям использовать всю мощь данных, но их обязанности и наборы навыков совершенно разные.

Аналитики данных сосредотачиваются на использовании визуализации данных и статистического анализа для понимания данных и выявления закономерностей. Обычно от них требуется иметь как минимум степень бакалавра в соответствующей области, такой как математика, статистика, информатика или финансы.

Специалисты по данным , с другой стороны, работают над созданием фреймворков и алгоритмов для сбора и обработки данных, часто требуя передовых знаний в таких областях, как машинное обучение и искусственный интеллект. Обычно они имеют ученые степени или обладают более специализированными навыками по сравнению с аналитиками данных .

В широком смысле обе профессии связаны с извлечением ценных сведений из данных; однако их подходы и наборы навыков различаются.

В этой статье мы рассмотрим различия между учеными и аналитиками данных и выделим уникальные навыки и обязанности, необходимые для каждой роли.

Давайте погрузимся.

Оглавление

• Data Scientist и Data Analyst: в чем разница?
  • Образование и история
  • Сравнение технических навыков аналитиков данных и специалистов по данным
  • Сравнение ролей и обязанностей
• Карьерный путь: специалист по данным
  • Перспективы работы
  • Заработная плата и компенсация
• Карьерный путь: Аналитик данных
  • Перспективы работы
  • Заработная плата и компенсация
• Выбор правильного пути для вас
  • Факторы, которые следует учитывать
  • Какие отрасли нуждаются в квалифицированных специалистах по обработке данных?
  • Новые тенденции – будущее работы с данными
• Нижняя линия

Data Scientist и Data Analyst: в чем разница?

Хотя ученые и аналитики данных работают с данными, у них разные роли и обязанности.

Понимание различий между этими двумя ролями важно для организаций, стремящихся создать эффективную группу обработки данных. Кроме того, это важно для тех, кто хотел бы сделать карьеру в области данных, чтобы понять.

В этом разделе мы рассмотрим ключевые различия между учеными и аналитиками данных, включая их образование, технические навыки и типы проблем, которые им обычно приходится решать.

В таблице ниже представлен краткий обзор различий между двумя ролями:

Образование и история

Аналитики данных . Для получения работы аналитика данных начального уровня обычно требуется степень бакалавра в таких областях, как статистика, математика, экономика или информатика. Однако нередко аналитики имеют опыт работы в бизнесе или смежной области.

Многие аналитики данных начинают свою карьеру в качестве специалистов по вводу данных или управлению данными, где они приобретают опыт работы с базами данных и базовым программным обеспечением для данных.

Специалисты по данным : поскольку специалисты по данным выполняют более сложные задачи, чем аналитики данных, работа требует более высоких степеней, таких как степень магистра или доктора философии. в таких областях, как статистика, информатика или наука о данных.

Присоединение к учебному лагерю, использование учебных пособий или прохождение онлайн-курсов или программ сертификации может не помочь.

Специалисты по данным должны иметь прочную основу в области математики, статистики и компьютерных наук, а также практический опыт работы с такими языками программирования, как Python, R и SQL.

Многие имеют опыт работы в таких областях, как физика, инженерия или неврология, а также машинное обучение и искусственный интеллект.

Теперь займемся техникой.

Сравнение технических навыков аналитиков данных и специалистов по данным

Аналитики данных . Технические навыки, необходимые для успешного выполнения работы аналитика данных, включают анализ данных, визуализацию данных с использованием графиков и такие инструменты, как Microsoft Excel. Вы должны владеть статистическим анализом, моделированием данных и составлением отчетов с использованием таких инструментов, как Tableau.

Другие навыки аналитика данных включают работу с базами данных и владение базовыми навыками языка сценариев.

Хорошие коммуникативные навыки также важны для аналитиков данных, поскольку они часто работают с заинтересованными сторонами из разных отделов, чтобы предоставить информацию и рекомендации.

А как насчет ученых данных?

Специалисты по обработке и анализу данных : эта роль требует передовых технических навыков в таких областях, как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и технологии больших данных. Вам также необходимо будет владеть языками программирования, такими как Python и R.

Работа включает в себя работу с большими наборами данных, разработку прогностических моделей и извлечение информации из данных. Как и в случае с аналитиками данных, для этого также требуются социальные навыки, такие как общение и совместная работа, поскольку вам часто приходится работать с разными командами.

Сравнение ролей и обязанностей

Аналитики данных . Проще говоря, работа аналитика данных включает анализ и интерпретацию данных, чтобы предоставить информацию и рекомендации заинтересованным сторонам.

Вам может быть поручено работать с различными источниками данных для выявления тенденций и закономерностей, которые могут помочь в принятии бизнес-решений.

Некоторые конкретные обязанности аналитиков данных могут включать:

• Сбор, очистка и систематизация данных из различных источников
• Проведение статистического анализа для выявления тенденций и закономерностей в данных с использованием программного обеспечения, такого как Tableau.
• Создание отчетов и информационных панелей для визуализации данных и передачи информации заинтересованным сторонам.
• Выявление областей для улучшения процессов и предоставление рекомендаций заинтересованным сторонам на основе данных
• Разработка и поддержка баз данных и систем данных для поддержки анализа данных
• Быть в курсе последних тенденций и разработок в области анализа и визуализации данных.

Теперь все становится немного сложнее.

Исследователи данных . Быть специалистом по данным включает в себя анализ сложных наборов данных, разработку прогностических моделей и извлечение информации из данных.

Они тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами из разных отделов, чтобы предоставлять информацию и рекомендации на основе анализа данных.

Некоторые конкретные обязанности специалистов по данным включают в себя:

• Проведение исследовательского анализа данных для выявления закономерностей и тенденций в данных
• Разработка прогностических моделей с использованием статистических методов и методов машинного обучения
• Создание и тестирование моделей машинного обучения для повышения точности прогнозов
• Использование навыков решения проблем и бизнес-аналитики для поиска решений бизнес-проблем на основе данных
• Сообщение сложных выводов и рекомендаций нетехническим заинтересованным сторонам
• Сотрудничество с инженерами данных и разработчиками программного обеспечения для создания и развертывания решений на основе данных.

В следующих двух разделах мы рассмотрим будущие перспективы трудоустройства и ожидаемую заработную плату для двух профессий.

Карьерный путь: специалист по данным

Перспективы работы

Перспективы работы для специалистов по данным в 2023 году очень многообещающие, поскольку организации в разных отраслях продолжают собирать и анализировать все большие объемы данных.

По данным Бюро статистики труда США (BLS), занятость ученых данных, по прогнозам, вырастет на 36% с 2021 по 2031 год , что намного быстрее, чем в среднем по сравнению с другими профессиями. Возможности трудоустройства в этой области обусловлены растущим использованием данных и аналитики для принятия решений в организациях любого размера.

Заработная плата и компенсация

Специалисты по данным, как правило, получают более высокую заработную плату по сравнению с аналитиками данных, что отражает передовые навыки и опыт, необходимые для работы с большими наборами данных и обработки необработанных данных.

По данным Glassdoor, средняя национальная зарплата специалистов по данным в США составляет около 103 000 долларов в год . Многие организации также предлагают различные дополнительные формы вознаграждения для специалистов по данным, такие как бонусы, акции и другие льготы, такие как медицинская страховка и оплачиваемый отпуск.

Обратите внимание, что компенсация может сильно различаться в зависимости от местоположения, отрасли и многолетнего опыта.

Карьерный путь: Аналитик данных

Перспективы работы

По прогнозам BLS, занятость управленческих аналитиков (включая карьеру аналитиков данных) вырастет на 11% с 2020 по 2030 год . Как и у специалистов по данным, перспективы работы для аналитиков данных в обозримом будущем очень позитивны.

Заработная плата и компенсация

Вознаграждение аналитиков данных может варьироваться в зависимости от таких факторов, как опыт, отрасль и местоположение. Аналитики данных начального уровня обычно получают более низкую заработную плату, они могут ожидать, что их заработная плата будет увеличиваться по мере развития их навыков и опыта с течением времени.

По данным Glassdoor, средний уровень заработной платы по стране для должностей аналитика данных в США составляет около 65 850 долларов в год .

Перспективы работы и вознаграждения как для специалистов по данным, так и для аналитиков данных очень многообещающие, но как вы можете решить, какая карьера вам подходит? В следующем разделе мы рассмотрим факторы, которые следует учитывать.

Выбор правильного пути для вас

Решение о том, какой карьерный путь вам подходит, может показаться сложной, но подумайте об этом как о захватывающей возможности исследовать этот удивительный мир данных!

На первый взгляд эти две области могут показаться похожими, и в некотором смысле это так, но они требуют разных навыков и предлагают уникальные карьерные пути.

Имея правильную информацию и рекомендации, вы сможете выбрать путь, который лучше всего подходит для ваших навыков, интересов и карьерных целей.

В этом разделе мы дадим несколько советов и идей, которые помогут вам сориентироваться в этом решении и выбрать правильный путь для вас.

Факторы, которые следует учитывать

При рассмотрении карьеры в области науки о данных или анализа данных важно подумать о своих навыках, интересах и карьерных целях.

Вот некоторые конкретные факторы, которые следует учитывать:

1. Технические навыки . Специалистам по данным обычно требуются более продвинут��е технические навыки, такие как программирование, машинное обучение и технологии больших данных. Если вам нравится работать с необработанными данными и вы понимаете основы таких языков программирования, как Python и R, вам может подойти карьера специалиста по данным. С другой стороны, аналитики данных могут больше сосредоточиться на статистическом анализе, визуализации данных и навыках работы с Excel.
2. Образование и опыт : специалисты по данным часто имеют ученые степени в таких областях, как информатика, статистика или математика. Аналитики данных могут иметь ученую степень в таких областях, как бизнес, экономика или статистика, но также могут иметь разный опыт работы и не иметь предыдущего опыта.
3. Роли и обязанности . Исследователи данных часто отвечают за более стратегические и сложные инициативы, такие как разработка прогностических моделей или создание алгоритмов машинного обучения. Роли аналитика данных больше сосредоточены на повседневных операциях и предоставлении информации заинтересованным сторонам.
4. Перспективы работы и зарплата. И специалисты по данным, и аналитики данных имеют хорошие перспективы трудоустройства и конкурентоспособную заработную плату, но конкретные перспективы работы и зарплата могут варьироваться в зависимости от отрасли, местоположения и многолетнего опыта.

Рекомендуется обратиться за советом к наставникам или пообщаться с профессионалами в каждой области, чтобы лучше понять конкретные роли.

В конечном счете, правильный путь для вас будет сводиться к вашим личным целям и стремлениям.

Теперь одна замечательная особенность навыков работы с данными заключается в том, что их можно применять в большинстве отраслей, давайте проверим их.

Какие отрасли нуждаются в квалифицированных специалистах по обработке данных?

Область науки о данных и анализа данных пользуется большим спросом в самых разных отраслях и типах компаний.

Вот несколько примеров отраслей, в которых обычно работают как ученые, так и аналитики данных:

• Финансы и банковское дело. Финансовая и банковская отрасли в значительной степени полагаются на аналитику данных для выявления тенденций, оценки рисков и принятия обоснованных бизнес-решений. Бизнес-аналитики пользуются большим спросом.
• Здравоохранение. Медицинские организации используют науку о данных и аналитику данных для улучшения результатов лечения пациентов, управления ресурсами и внедрения инноваций в медицинские исследования.
• Электронная коммерция: компании электронной коммерции используют аналитику данных, чтобы лучше понять поведение, предпочтения и покупательские привычки своих клиентов, чтобы улучшить стратегии маркетинга и продаж.
• Маркетинг и реклама. Маркетинговые и рекламные фирмы используют аналитику данных для измерения эффективности своих кампаний, определения целевых аудиторий и оптимизации маркетинговых стратегий. В этой области много вакансий, и менеджеры по найму всегда в поиске новых талантов.
• Технологии. Технологические компании используют науку о данных и аналитику данных для разработки новых продуктов и услуг, улучшения взаимодействия с пользователем, разработки реальных решений и определения областей для инноваций и роста.

Наука о данных и аналитика данных являются критически важными функциями в широком спектре отраслей, которые интерпретируют огромные объемы данных для принятия бизнес-решений, повышения качества обслуживания клиентов и получения конкурентных преимуществ.

Существуют возможности трудоустройства в различных типах компаний, включая стартапы, крупные корпорации, консалтинговые фирмы и государственные учреждения.

Понимание разнообразия отраслей и типов компаний, которые полагаются на профессионалов в области данных, имеет решающее значение для людей, стремящихся построить успешную карьеру в этих областях.

Также важно отметить, что обе области развиваются, и есть новые тенденции, которые стоит учитывать.

Новые тенденции – будущее работы с данными

В дополнение к типам отраслей рассмотрите новые тенденции в науке о данных и анализе данных, которые меняют ландшафт этих двух областей.

Вот некоторые современные тенденции, которые формируют будущее науки о данных и анализа данных:

1. Искусственный интеллект и машинное обучение : ИИ и машинное обучение все чаще используются в науке о данных и аналитике данных для автоматизации обработки данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Эти технологии могут произвести революцию в различных отраслях, начиная от здравоохранения и заканчивая финансами и маркетингом.
2. Облачные вычисления. Облачные вычисления упростили и удешевили хранение, управление и анализ больших объемов данных. Поскольку облачная инфраструктура и технологии продолжают совершенствоваться, ожидается, что облачная аналитика данных и машинное обучение получат более широкое распространение.
3. Этика и конфиденциальность данных. По мере того, как собирается и анализируется все больше и больше данных, на первый план выходят вопросы этики и конфиденциальности данных. Ученые и аналитики данных призваны обеспечить этичное и ответственное использование данных и принять меры по защите конфиденциальных данных.
4. Интернет вещей (IoT): IoT относится к сети взаимосвязанных устройств и датчиков, которые собирают и обмениваются данными. С ростом внедрения технологии IoT растет потребность в специалистах по данным и аналитиках, которые могут управлять и анализировать огромные объемы данных, генерируемых этими устройствами.
5. Обработка естественного языка (NLP) : NLP — это ветвь ИИ , которая фокусируется на взаимодействии между людьми и компьютерами с использованием естественного языка. Ожидается, что по мере развития технологии НЛП она окажет значительное влияние на аналитику данных, особенно в таких областях, как анализ настроений и разработка чат-ботов.

Оставаясь в курсе новых тенденций в науке о данных и анализе данных, профессионалы в этих областях могут лучше подготовиться к успеху и оставаться на шаг впереди в этой быстро развивающейся и постоянно развивающейся отрасли.

Не забудьте проверить наш LinkedIn , чтобы быть в курсе последних тенденций в данных.

Нижняя линия

В мире данных как специалисты по данным, так и аналитики данных играют важную роль в бизнесе на постоянной основе. Хотя между ними есть сходство, они имеют явные различия с точки зрения обязанностей и необходимых навыков.

Аналитики данных в первую очередь сосредотачиваются на работе со структурированными данными для решения реальных бизнес-задач с использованием языков программирования SQL, R или Python, инструментов визуализации данных и статистического анализа. Они помогают организациям выявлять тенденции и извлекать ценную информацию из данных.

С другой стороны, специалисты по данным больше занимаются программированием машин, оптимизацией систем и созданием фреймворков и алгоритмов для сбора полезных данных. Их основные обязанности заключаются в сборе данных и разработке надежных решений на основе данных.

Хотя оба описания работы относятся к сфере больших данных, определение правильного пути зависит от ваших интересов, навыков и карьерных целей. Какой бы путь вы ни выбрали, как специалисты по данным, так и аналитики данных являются востребованными профессиями, что делает их захватывающим и полезным выбором для тех, кто заинтересован в работе с данными.

Чтобы узнать больше об одном из наших любимых инструментов анализа данных, посмотрите наше видео ниже.

Желаем удачи в поиске работы!

Все еще сомневаетесь в карьере в области данных, попробуйте свои силы и .