Non esiste una definizione universalmente accettata dei ruoli all'interno di un'organizzazione. In pratica, tuttavia, i titoli di lavoro spesso non corrispondono ai doveri effettivi. Le opinioni divergono sui compiti e sulle capacità richieste per numerosi lavori nel mondo degli affari, il che porta a una diffusa costernazione. Scienziato di dati vs analista di dati sono due esempi ben noti in cui molte persone sembrano pensare che uno scienziato di dati sia semplicemente una frase abusata per un analista di dati. Continua a leggere per vedere le differenze tra uno scienziato di dati, un analista di dati e un ingegnere di dati e il loro stipendio. Abbiamo anche aggiunto informazioni dettagliate sulle differenze tra un analista di dati e un analista aziendale in modo da non confonderti sulle due occupazioni. Godetevi il viaggio!
Cosa fa un analista di dati?
La funzione principale di un analista di dati è compilare informazioni che possono essere utilizzate dal management di alto livello per prendere decisioni informate. L'analisi statistica è l'enfasi di questo campo, che mira a fornire risposte e soluzioni a una vasta gamma di sfide. Un analista di dati interroga i database relazionali utilizzando tecniche come Structured Query Language. Un analista di dati può anche essere responsabile della "pulizia" dei dati o della loro trasformazione in un formato utilizzabile rimuovendo qualsiasi informazione ridondante o imprecisa o determinando come tenere conto di eventuali lacune nel set di dati.
Inoltre, il ruolo tipico di un analista di dati è quello di supervisionare l'estrazione, la pulizia e l'analisi dei dati come parte di un team interdisciplinare incaricato di determinare gli obiettivi dell'organizzazione. L'analista di dati sviluppa e presenta i propri risultati utilizzando linguaggi informatici come R e SAS, strumenti di visualizzazione dei dati come Power BI e Tableau e capacità di comunicazione efficaci.
Cosa fa un data scientist?
L'obiettivo principale di un data scientist è solitamente lo sviluppo di procedure di modellazione dei dati. Sta facendo uso di modelli computazionali in via di sviluppo esterni per la previsione. Pertanto, è possibile che i data scientist dedichino più tempo allo sviluppo di nuovi strumenti, sistemi di automazione e framework di dati.
Rispetto a un analista di dati, un data scientist può essere più interessato a creare nuovi approcci per raccogliere i dati necessari per affrontare difficili sfide aziendali. Possedere l'intuizione degli affari e la capacità di pensare in modo critico è anche utile per trarre conclusioni dai fatti. La competenza in matematica e statistica è essenziale per uno scienziato dei dati, ma lo sono anche le capacità creative di risoluzione dei problemi di un hacker.
Cos'è Data Scientist vs Data Analyst?
Un analista di dati analizza le informazioni già raccolte, mentre i data scientist sviluppano nuovi approcci alla raccolta e allo studio delle informazioni. Se sei abile con numeri, statistiche e computer, questo potrebbe essere un ottimo campo di lavoro per te. Di seguito sono riportate le differenze tra un analista di dati e uno scienziato di dati:
- Mentre un analista di dati non è tenuto ad avere acume per gli affari o capacità avanzate di visualizzazione dei dati, un data scientist deve avere entrambi per tradurre l'intuizione in una storia aziendale.
- Mentre un analista di dati può esaminare i dati da un'unica fonte, come un sistema di gestione delle relazioni con i clienti, un data scientist esaminerà i dati da una varietà di fonti.
- Mentre un analista di dati risponderà a tutte le domande che l'azienda pone loro, un data scientist presenterà domande che aiuteranno effettivamente l'azienda.
- Sebbene solo a volte sia necessario per un analista di dati avere un'esperienza diretta con l'apprendimento automatico o essere esperto di statistica, è l'obbligo principale di un data scientist farlo.
- I data scientist e gli analisti sono più efficienti nel loro lavoro quando hanno accesso a un repository di esempi di codice prerisolti.
- I compiti di un analista di dati includono la presentazione frequente di report e l'applicazione di metodi analitici. Tuttavia, uno scienziato di dati si concentra sui framework di dati e sull'automazione delle attività per affrontare sfide complicate.
Data Analyst vs Data Scientist - Istruzione
Per lavorare come analista di dati vs scienziato di dati, non è necessaria alcuna formazione formale oltre il liceo. Dovresti avere una laurea o una laurea in una materia correlata, come informatica, informatica, ingegneria elettrica o meccanica. È accettabile anche il completamento di un corso di laurea in matematica, statistica o economia. Devi conoscere i dettagli del tuo settore attuale o del settore in cui ti stai candidando per lavorare. C'è spazio per il progresso nei campi dell'analisi dei dati rispetto alla scienza dei dati anche senza un master.
Data Analyst vs Data Scientist - Competenze
Alcune delle capacità richieste a un analista di dati rispetto a un data scientist sono simili, ma i due ruoli sono ancora distinti. Entrambe le posizioni richiedono competenza in matematica elementare, familiarità con algoritmi, competenza nella comunicazione scritta e orale e familiarità con l'ingegneria del software.
SQL e le espressioni regolari sono due degli strumenti principali nel toolkit dell'analista di dati. Gli analisti possono creare una narrazione dai dati con un po' di curiosità scientifica. Tuttavia, uno scienziato di dati va oltre le capacità di un analista di dati avendo un solido background in modellazione, analisi, matematica, statistica e informatica. I data scientist si distinguono dagli analisti di dati per il loro giudizio superiore e le capacità di narrazione, che consentono loro di convincere i dirigenti IT e gli stakeholder aziendali a cambiare il loro approccio a un problema.
Data Analyst vs Data Scientist: ruoli e responsabilità
I compiti di un analista di dati rispetto a uno scienziato di dati possono cambiare in base al settore in cui sono impiegati e alla loro posizione fisica. Trovare la causa principale di un problema, come un calo delle vendite, o lo sviluppo di dashboard KPI potrebbe occupare la giornata di un analista di dati. I data scientist, d'altra parte, utilizzano framework di big data come Spark e approcci di modellazione dei dati per prevedere eventi futuri.
Se vuoi sapere cosa aspettarti da un'azienda, potrebbe essere utile studiare la descrizione del lavoro. Agli analisti di dati può essere chiesto di svolgere il lavoro di data scientist e viceversa in situazioni specifiche. Ecco i ruoli e le responsabilità di un analista di dati rispetto a uno scienziato di dati.
Ruoli e responsabilità degli analisti di dati
- Interrogazione dei dati basata su SQL.
- Analisi dei dati e proiezioni basate su Excel.
- Sviluppo dashboard software di business intelligence.
- Vengono eseguite analisi di diversi sapori, come descrizione, diagnosi, previsione e prescrizione.
Ruoli e responsabilità dei Data Scientist
- La pulizia dei dati potrebbe richiedere fino al 60% dello sforzo di un data scientist.
- Estrazione di informazioni costruendo pipeline ETL o utilizzando API.
- I linguaggi di codifica (come Python e R) vengono utilizzati per la pulizia dei dati.
- I metodi di apprendimento automatico, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la regressione logistica, kNN, la foresta casuale e l'aumento del gradiente, vengono utilizzati per eseguire analisi statistiche.
- Utilizzo di software come Tensorflow per creare e addestrare modelli di apprendimento automatico e quindi utilizzare tali modelli per semplificare attività di routine come la creazione di librerie.
- Hadoop, Spark e altri strumenti di infrastruttura per big data come Pig e Hive sono in fase di sviluppo.
- Ogni posizione utilizza l'analisi dei dati per informare le scelte strategiche. SQL, strumenti BI e SAS sono i pilastri del toolkit di un analista di dati, mentre Python, JAVA e machine learning sono gli strumenti preferiti dai data scientist.
Data Analyst vs Data Scientist - Crescita della carriera
Dovresti cercare un lavoro come analista di dati a livello base se vuoi avviare una carriera nell'analisi. Questo ti darà una certa esperienza con l'analisi dei dati di aziende reali. Metterai a frutto la tua conoscenza di database, strumenti di business intelligence e generazione di report mentre analizzi informazioni vitali. Un analista di dati senior o un consulente di dati è qualcuno che ha aggiornato le proprie capacità, utilizza metodologie avanzate di analisi dei dati e applica la matematica nel proprio lavoro.
Sanità, e-commerce, produzione, logistica e molti altri campi sono solo alcuni dei tanti che si avvalgono dei data scientist. I data scientist sono molto richiesti in tutto il mondo poiché le aziende cercano esperti in grado di utilizzare i dati per informare le scelte strategiche e promuovere l'espansione aziendale. C'è una carenza di data scientist competenti e le aziende stanno lottando per colmare il divario di competenze che ne deriva. Con la pratica, l'istruzione e l'esposizione al mondo aziendale, chiunque può apprendere gli strumenti necessari per diventare un data scientist competente. Le opportunità per avanzare di grado e diventare un ricercatore sono vaste.
3. Salario Data Scientist vs Data Analyst
Analista di dati vs scienziato di dati sono due delle occupazioni più pagate in tutto il mondo. E lo stipendio di data scientist vs data analyst varia a seconda del grado ottenuto e della posizione.
Secondo Glassdoor, lo stipendio medio per un Data Analyst negli Stati Uniti è vicino a $ 70,000 all'anno. Glassdoor riferisce inoltre che negli Stati Uniti un Data Scientist può aspettarsi di guadagnare una media di $ 100,000 all'anno.
Data Scientist contro Analista di dati contro Ingegnere di dati
Numerose responsabilità e possibilità lavorative legate ai dati sono emerse in tutto il mondo come risultato diretto della rapida ascesa dell'economia dei dati. Secondo uno studio recente, circa il 28% di tutti i posti di lavoro digitali previsti sarà nel campo della scienza dei dati. A causa della crescente domanda di comprensione di quantità sempre crescenti di questi campi. Scienziato di dati vs analista di dati vs ingegnere di dati sta diventando sempre più redditizio. La stessa ricerca, tuttavia, sottolinea anche la grave carenza di talenti in questo settore.
La mancanza di consenso sulle capacità specifiche necessarie per ciascuna posizione contribuisce in modo determinante al divario di talenti nel settore. Le aziende oggi non stanno cercando di occupare posizioni con "tuttofare", ma piuttosto con specialisti in campi specifici. Conoscere le distinzioni tra le tre posizioni di dati primarie (Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer) è essenziale se non vuoi essere incasellato come generalista. Inoltre, spesso si presume erroneamente che le suddette funzioni siano equivalenti.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer - Descrizioni dei lavori e ruoli organizzativi
Allo scopo di prendere decisioni aziendali informate, un Data Scientist utilizzerà sofisticati metodi di analisi dei dati come clustering, reti neurali, alberi decisionali e così via. Dovresti essere uno specialista in machine learning, statistica ed elaborazione dati e sarai il caposquadra in questa posizione. Dopo aver ricevuto input da analisti di dati e ingegneri di dati, sarai responsabile della creazione di approfondimenti aziendali attuabili. Devi essere esperto sia nell'analisi dei dati che nell'ingegneria dei dati. Tuttavia, uno scienziato di dati richiede set di competenze più completi e approfonditi.
Un Data Analyst è un membro junior di un team che esegue l'analisi dei dati. Dovrai essere un mago dei numeri per avere successo in questa posizione, poiché sarai responsabile di portarli al resto dell'azienda. Inoltre, dovresti essere esperto in una serie di argomenti come i principi di elaborazione dei dati, reporting e modellazione, nonché linguaggi di programmazione popolari come Python e strumenti come Excel. Puoi salire di livello da analista di dati a ingegnere di dati e infine scienziato di dati con il tempo e la pratica.
Gli analisti di dati e gli scienziati di dati di un'organizzazione possono entrambi beneficiare dei servizi di un ingegnere di dati. Il tuo lavoro come ingegnere dei dati comporterà la corrispondenza e la pulizia delle informazioni da utilizzare nell'analisi o nelle operazioni. Questa posizione richiede qualcuno con una vasta esperienza nella costruzione, sviluppo e manutenzione dell'architettura dei dati. Lavorare con i Big Data, creare report e trasmetterli ai data scientist sono tutte responsabilità comuni di questa posizione.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer, - Le competenze
I data scientist, ad esempio, devono essere fluenti in più linguaggi di programmazione (Java, Python, SQL, R, SAS, ecc.) perché la codifica è fondamentale per il loro lavoro. È inoltre richiesta la conoscenza di framework Big Data come Hadoop, Spark e Pig. Conoscere i fondamenti delle tecnologie correlate come il deep learning e il machine learning ti aiuterà ad avanzare nella tua posizione.
Quello che devi sapere sulla funzione dell'analista di dati è che è meno tecnica. Questa è una posizione entry-level che richiede familiarità con software come SAS Miner, Excel, SPSS e SSAS. Possedere anche una familiarità fondamentale con Python, SQL, R, SAS e JavaScript sarebbe vantaggioso.
Mentre i data engineer devono essere fluenti in numerosi linguaggi di programmazione, inclusi Java, SQL, SAS, Python e altri. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL e Data Streaming sono solo alcuni dei framework con cui dovresti lavorare a tuo agio.
Analista dati vs analista aziendale
Un analista di dati rispetto a un analista aziendale ha un focus comune su fatti e cifre. Quello che ne fanno fa la differenza. Gli analisti in questo campo fanno molto affidamento sui dati per formulare giudizi aziendali affidabili. Il loro scopo ultimo è quello di analizzare i dati.
Entrambe le posizioni richiedono una passione per i dati, una mentalità analitica, la capacità di riflettere metodicamente sui problemi e un'attenzione al quadro più ampio. Tuttavia, conoscere le differenze tra queste due professioni è altrettanto essenziale se stai cercando di fare una scelta tra di loro. Di seguito sono riportate le differenze tra un analista di dati e un analista aziendale:
- Gli analisti aziendali utilizzano i dati per trovare problemi e risposte, ma non entrano nei dettagli tecnici dei dati per farlo. Sono interessati alle implicazioni commerciali dei dati e lavorano a livello concettuale, stabilendo strategie e coinvolgendo le parti interessate. Ma gli analisti di dati trascorrono gran parte del loro tempo facendo il contrario: raccogliendo dati da molti luoghi diversi, elaborandoli e ripulendoli, quindi utilizzando una varietà di strumenti analitici per trarre conclusioni.
- La competenza in un dominio o settore specifico, come l'e-commerce, la produzione o l'assistenza sanitaria, è un requisito comune per gli analisti aziendali. Sebbene facciano meno affidamento sulle parti tecniche della ricerca rispetto agli analisti di dati, le persone in questa professione richiedono comunque una solida base in linguaggi di programmazione comuni, database e strumenti di analisi statistica.
- Una solida base educativa nell'amministrazione aziendale è un vantaggio inestimabile per gli analisti aziendali. Molti analisti aziendali hanno una precedente istruzione o esperienza in gestione, commercio, tecnologia dell'informazione, informatica o una disciplina strettamente correlata. Gli analisti di dati, d'altra parte, devono essere esperti in statistiche, algoritmi e database sofisticati, quindi traggono vantaggio dall'avere un background matematico o informatico.
Qual è il migliore Data Analyst vs Data Scientist?
Se stai cercando di entrare nel campo dell'analisi, un ruolo come Data Analyst è un buon punto di partenza. Se desideri creare sofisticati modelli di machine learning e applicare approcci di deep learning per semplificare il lavoro umano, dovresti scegliere una carriera come data scientist.
È più facile ottenere un lavoro come analista di dati rispetto a scienziato di dati?
Esiste una sostanziale distinzione tra le due categorie di lavoro nella scienza dei dati, nonostante alcuni punti in comune in termini di strumenti e compiti. Entrambe le posizioni sono altamente desiderabili, ma i data scientist guadagnano più soldi subito.
L'analista dei dati richiede la codifica?
Le capacità di codifica non sono normalmente richieste per le posizioni nell'analisi dei dati, sebbene alcuni di loro debbano farlo come parte del loro lavoro quotidiano.
Un analista di dati può diventare un data scientist?
Sì, una persona che ha lavorato come Data Analyst può passare al ruolo di Data Scientist imparando a programmare, migliorando le proprie capacità matematiche e analitiche e acquisendo familiarità con gli algoritmi di apprendimento automatico.
Considerazioni finali
Le competenze in analisi, apprendimento automatico e intelligenza artificiale sono molto richieste dalla forza lavoro. Sia i data scientist che gli analisti di dati sono molto richiesti e guadagnano salari superiori alla media a causa della crescente importanza dei dati nelle imprese, nelle economie e in altri settori del mondo. Puoi scegliere quello per cui hai passione tra i due.
Articoli Correlati
- SCIENZIATO DI LABORATORIO CLINICO: definizione, requisiti, programma e lavori
- ANALISTA DEI DATI: panoramica, stipendio, lavoro, curriculum e tutto ciò di cui hai bisogno
- ANALISTA DI SISTEMI AZIENDALI: Stipendio, Descrizione del lavoro, Competenze, Laurea
- INGEGNERE DEI DATI: requisiti di abilità e stipendio 2023
- SCIENZIATO DEI DATI: definizione, doveri, stipendio, qualifica e differenza
Riferimenti
