Общепринятого определения ролей внутри организации не существует. Однако на практике названия должностей не всегда соответствуют реальным обязанностям. Мнения о задачах и способностях, необходимых для многочисленных должностей в бизнесе, расходятся, что вызывает всеобщий ужас. Специалист по данным против аналитика данных — это два хорошо известных примера, когда многие люди думают, что специалист по данным — это просто заезженная фраза для аналитика данных. Читайте дальше, чтобы увидеть разницу между специалистом по данным, аналитиком данных и инженером данных, а также их зарплатой. Мы также добавили подробную информацию о различиях между аналитиком данных и бизнес-аналитиком, чтобы вы не запутались в этих двух профессиях. Насладиться поездкой!
Чем занимается аналитик данных?
Основная функция аналитика данных заключается в сборе информации, которая может использоваться высшим руководством для принятия обоснованных решений. Статистический анализ находится в центре внимания этой области, целью которой является предоставление ответов и решений для широкого круга задач. Аналитик данных запрашивает реляционные базы данных, используя такие методы, как язык структурированных запросов. Аналитик данных также может нести ответственность за «очистку» данных или преобразование их в пригодный для использования формат путем удаления любой избыточной или неточной информации или определения того, как учитывать любые пробелы в наборе данных.
Кроме того, типичная роль аналитика данных заключается в надзоре за добычей, очисткой и анализом данных в составе междисциплинарной группы, отвечающей за определение целей организации. Аналитик данных разрабатывает и представляет свои результаты, используя компьютерные языки, такие как R и SAS, инструменты визуализации данных, такие как Power BI и Tableau, а также эффективные коммуникативные навыки.
Что делает Data Scientist?
Основное внимание специалиста по данным обычно уделяется разработке процедур моделирования данных. Он использует внешние разработки вычислительных моделей для прогнозирования. Таким образом, вполне возможно, что специалисты по данным могут уделять больше времени разработке новых инструментов, систем автоматизации и сред данных.
По сравнению с аналитиком данных, специалист по данным может быть более заинтересован в создании новых подходов к сбору данных, необходимых для решения сложных бизнес-задач. Деловая интуиция и умение критически мыслить также помогают делать выводы из фактов. Опыт в математике и статистике важен для специалиста по обработке и анализу данных, но не менее важны творческие способности хакера в решении проблем.
Что такое Data Scientist и Data Analyst?
Аналитик данных анализирует уже собранную информацию, а специалисты по данным разрабатывают новые подходы к сбору и изучению информации. Если вы хорошо разбираетесь в числах, статистике и компьютерах, это может стать для вас отличным полем деятельности. Ниже приведены различия между аналитиком данных и специалистом по данным:
- Хотя от аналитика данных не требуется деловой хватки или продвинутых способностей к визуализации данных, специалист по данным должен иметь и то, и другое, чтобы воплотить понимание в бизнес-историю.
- В то время как аналитик данных может просматривать данные из одного источника, такого как система управления взаимоотношениями с клиентами, специалист по данным будет просматривать данные из различных источников.
- В то время как аналитик данных будет отвечать на любые вопросы, которые им задает компания, специалист по данным придумает вопросы, которые действительно помогут компании.
- Хотя аналитику данных лишь иногда необходимо иметь непосредственный опыт машинного обучения или хорошо разбираться в статистике, это является основной обязанностью специалиста по данным.
- Специалисты по данным и аналитики более эффективны в своей работе, когда у них есть доступ к репозиторию предварительно решенных примеров кода.
- В обязанности аналитика данных входит частое представление отчетов и применение аналитических методов. Однако специалист по данным сосредотачивается на структурах данных и автоматизации задач для решения сложных задач.
Аналитик данных против специалиста по данным — образование
Чтобы работать аналитиком данных или специалистом по данным, вам не нужно никакого формального образования, кроме средней школы. У вас должна быть степень бакалавра или выше в смежных областях, таких как компьютерные науки, информационные технологии, электротехника или машиностроение. Завершение программы степени в области математики, статистики или экономики также является приемлемым. Вам нужно знать все тонкости вашей текущей отрасли или отрасли, в которой вы претендуете на работу. Есть возможности для продвижения в области анализа данных по сравнению с наукой о данных даже без степени магистра.
Аналитик данных против специалиста по данным — Навыки
Некоторые способности, необходимые аналитику данных и специалисту по данным, схожи, но эти две роли все же различаются. Обе должности требуют компетентности в элементарной математике, знакомства с алгоритмами, навыков письменного и устного общения и знакомства с разработкой программного обеспечения.
SQL и регулярные выражения — два основных инструмента в наборе инструментов аналитика данных. Аналитики могут создать повествование на основе данных, проявив немного научного любопытства. Однако ученый данных выходит за рамки способностей аналитика данных, имея солидный опыт в области моделирования, аналитики, математики, статистики и компьютерных наук. Специалистов по данным отличают от аналитиков их превосходные суждения и навыки рассказывания историй, которые позволяют им убедить ИТ-руководителей и заинтересованных лиц изменить свой подход к проблеме.
Аналитик данных против специалиста по данным: роли и обязанности
Обязанности аналитика данных и специалиста по данным могут меняться в зависимости от сектора, в котором они работают, и их физического местоположения. Поиск первопричины проблемы, такой как падение продаж или разработка информационных панелей KPI, может составить день аналитика данных. Специалисты по данным, с другой стороны, используют платформы больших данных, такие как Spark, и подходы к моделированию данных для прогнозирования будущих событий.
Если вы хотите знать, чего ожидать от компании, вам может помочь изучение описания работы. Аналитикам данных может быть предложено выполнять работу специалистов по данным и наоборот в определенных ситуациях. Вот роли и обязанности аналитика данных и специалиста по данным.
Роли и обязанности аналитиков данных
- Опрос данных на основе SQL.
- Анализ данных и прогнозы на основе Excel.
- Разработка информационной панели программного обеспечения для бизнес-аналитики.
- Проводятся анализы различных вкусов, таких как описание, диагностика, предсказание и предписание.
Роли и обязанности специалистов по данным
- Очистка данных может занимать до 60% усилий специалиста по данным.
- Извлечение информации путем построения конвейеров ETL или использования API.
- Языки кодирования (например, Python и R) используются для очистки данных.
- Методы машинного обучения, такие как обработка естественного языка, логистическая регрессия, kNN, случайный лес и повышение градиента, используются для статистического анализа.
- Использование программного обеспечения, такого как Tensorflow, для создания и обучения моделей машинного обучения, а затем использование этих моделей для оптимизации рутинных задач, таких как создание библиотек.
- Разрабатываются Hadoop, Spark и другие инструменты инфраструктуры больших данных, такие как Pig и Hive.
- Каждая позиция использует анализ данных для обоснования стратегического выбора. SQL, инструменты BI и SAS составляют основу набора инструментов аналитика данных, тогда как Python, JAVA и машинное обучение являются предпочтительными инструментами для специалистов по данным.
Аналитик данных против специалиста по данным — карьерный рост
Вам следует искать работу аналитика данных на начальном уровне, если вы хотите начать карьеру в области аналитики. Это даст вам некоторый опыт анализа данных реальных предприятий. Вы с пользой примените свои знания о базах данных, инструментах бизнес-аналитики и создании отчетов при анализе важной информации. Старший аналитик данных или консультант по данным — это тот, кто повысил свои способности, использует передовые методологии анализа данных и применяет математику в своей работе.
Здравоохранение, электронная коммерция, производство, логистика и многие другие области — это лишь некоторые из многих областей, в которых используются специалисты по обработке и анализу данных. Специалисты по данным пользуются большим спросом во всем мире, поскольку компании ищут экспертов, которые могут использовать данные для информирования о стратегических решениях и стимулирования расширения компании. Существует нехватка компетентных специалистов по данным, и предприятия изо всех сил пытаются восполнить образовавшийся пробел в навыках. С практикой, образованием и знакомством с корпоративным миром любой может освоить необходимые инструменты, чтобы стать компетентным специалистом по данным. Возможности повысить свой ранг и стать ученым-исследователем огромны.
3. Зарплата специалиста по данным и аналитика данных
Аналитик данных и специалист по данным — две самые высокооплачиваемые профессии в мире. И зарплата специалиста по данным и аналитика данных варьируется в зависимости от полученной степени и местоположения.
По данным Glassdoor, средняя зарплата аналитика данных в США составляет около 70,000 100,000 долларов в год. Glassdoor также сообщает, что в Соединенных Штатах Data Scientist может рассчитывать на заработок в среднем XNUMX XNUMX долларов в год.
Специалист по данным, аналитик данных и инженер данных
Многочисленные рабочие обязанности и возможности, связанные с данными, появились во всем мире как прямой результат стремительного роста экономики данных. Согласно недавнему исследованию, примерно 28% всех ожидаемых цифровых рабочих мест будут в области науки о данных. В связи с растущим спросом на понимание постоянно увеличивается количество этих полей. Специалист по данным против аналитика данных против инженера по данным становится все более прибыльным. Однако в том же исследовании подчеркивается острая нехватка талантов в этой области.
Отсутствие единого мнения о конкретных способностях, необходимых для каждой должности, является основной причиной нехватки кадров в отрасли. Компании сегодня стараются заполнить позиции не «мастерами на все руки», а скорее специалистами в конкретных областях. Знание различий между тремя основными позициями в области данных (ученый по данным, аналитик данных и инженер по данным) необходимо, если вы не хотите, чтобы вас считали универсалом. Также часто ошибочно полагают, что вышеупомянутые функции эквивалентны.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer — должностные инструкции и организационные роли
Для принятия обоснованных бизнес-решений Data Scientist будет использовать сложные методы анализа данных, такие как кластеризация, нейронные сети, деревья решений и т. д. Вы должны быть специалистом по машинному обучению, статистике и обработке данных, и вы будете руководителем группы на этой должности. Получив информацию от аналитиков данных и инженеров данных, вы будете нести ответственность за создание практических бизнес-идей. Вы должны хорошо разбираться как в анализе данных, так и в обработке данных. Однако специалисту по данным требуются более всесторонние и глубокие навыки.
Аналитик данных — это младший член команды, которая занимается анализом данных. Вам нужно быть гением чисел, чтобы преуспеть в этой должности, так как вы будете нести ответственность за то, чтобы донести их до остальной части компании. Кроме того, вы должны хорошо разбираться в ряде тем, таких как принципы обработки данных, отчетности и моделирования, а также в популярных языках программирования, таких как Python, и таких инструментах, как Excel. Со временем и практикой вы можете подняться по служебной лестнице от аналитика данных до инженера данных и, наконец, специалиста по данным.
Аналитики данных организации и специалисты по данным могут воспользоваться услугами инженера данных. Ваша работа в качестве инженера данных будет включать сопоставление и очистку информации для использования в анализе или операциях. На эту должность требуется человек с обширным опытом построения, разработки и обслуживания архитектуры данных. Работа с большими данными, создание отчетов и передача их специалистам по данным — все это общие обязанности этой должности.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer — наборы навыков
Специалисты по данным, например, должны свободно владеть несколькими языками программирования (Java, Python, SQL, R, SAS и т. д.), потому что программирование является основой их работы. Также требуется знание фреймворков больших данных, таких как Hadoop, Spark и Pig. Знание основ смежных технологий, таких как глубокое обучение и машинное обучение, поможет вам продвинуться в своей должности.
Что вам нужно знать о функции аналитика данных, так это то, что она менее техническая. Это позиция начального уровня, требующая знакомства с таким программным обеспечением, как SAS Miner, Excel, SPSS и SSAS. Владение хотя бы фундаментальными знаниями Python, SQL, R, SAS и JavaScript было бы преимуществом.
В то время как инженеры данных должны свободно владеть многими языками программирования, включая Java, SQL, SAS, Python и другие. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL и Data Streaming — это лишь некоторые из фреймворков, с которыми вам должно быть комфортно работать.
Аналитик данных против бизнес-аналитика
Аналитик данных и бизнес-аналитик имеют общее внимание к фактам и цифрам. То, что они делают с этим, имеет значение. Аналитики в этой области в значительной степени полагаются на данные, чтобы делать обоснованные деловые суждения. Их конечной целью является анализ данных.
Обе позиции требуют страсти к данным, аналитического склада ума, способности методично продумывать проблемы и фокусироваться на более широкой картине. Однако знание различий между этими двумя профессиями одинаково важно, если вы пытаетесь сделать выбор между ними. Ниже приведены различия между аналитиком данных и бизнес-аналитиком:
- Бизнес-аналитики используют данные для поиска проблем и ответов, но они не вникают в технические подробности данных. Они заинтересованы в последствиях данных для бизнеса и работают на концептуальном уровне, разрабатывая стратегии и взаимодействуя с заинтересованными сторонами. Но аналитики данных тратят большую часть своего времени на противоположное: собирают данные из множества разных мест, обрабатывают и очищают их, а затем используют различные аналитические инструменты, чтобы делать выводы.
- Опыт в определенной области или отрасли, такой как электронная коммерция, производство или здравоохранение, является общим требованием для бизнес-аналитиков. Хотя они меньше полагаются на техническую часть исследования, чем аналитики данных, люди этой профессии, тем не менее, требуют прочного знания распространенных языков программирования, баз данных и инструментов статистического анализа.
- Сильная образовательная база в области делового администрирования является неоценимым преимуществом для бизнес-аналитиков. Многие бизнес-аналитики имеют предшествующее образование или опыт работы в области управления, коммерции, информационных технологий, информатики или смежных дисциплин. Аналитики данных, с другой стороны, должны хорошо разбираться в сложной статистике, алгоритмах и базах данных, поэтому им выгодно иметь математический или ИТ-фон.
Кто лучше Data Analyst против Data Scientist?
Если вы хотите проникнуть в область аналитики, роль аналитика данных — это хорошее место для начала. Если вы хотите создавать сложные модели машинного обучения и применять подходы глубокого обучения для упрощения работы человека, вам следует выбрать карьеру специалиста по данным.
Легче ли устроиться на работу аналитиком данных или специалистом по данным?
Существует существенное различие между двумя категориями должностей в науке о данных, несмотря на некоторые общие черты с точки зрения инструментов и задач. Обе позиции очень желательны, но специалисты по данным сразу же зарабатывают больше денег.
Требуется ли аналитику данных кодирование?
Навыки кодирования обычно не требуются для должностей в области анализа данных, хотя некоторым из них приходится это делать в рамках своей повседневной работы.
Может ли аналитик данных стать специалистом по данным?
Да, человек, который работал аналитиком данных, может перейти на роль специалиста по данным, научившись программировать, улучшая свои математические и аналитические способности и знакомясь с алгоритмами машинного обучения.
Заключение
Навыки в области аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта очень востребованы в рабочей силе. И специалисты по данным, и аналитики данных пользуются большим спросом и получают заработную плату выше среднего из-за растущей важности данных в мировом бизнесе, экономике и других секторах. Вы можете выбрать тот, к которому у вас есть страсть, между ними двумя.
Статьи по теме
- КЛИНИЧЕСКИЙ ЛАБОРАТОРНЫЙ УЧЕНЫЙ: определение, требования, программа и работа
- АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
- АНАЛИТИК БИЗНЕС-СИСТЕМ: Заработная плата, Должностная инструкция, Навыки, Степень
- ИНЖЕНЕР ПО ДАННЫМ: требования к навыкам и зарплата в 2023 году
- УЧЕНЫЙ ПО ДАННЫМ: определение, обязанности, зарплата, квалификация и отличия
Рекомендации
