Не існує загальноприйнятого визначення ролей в організації. Однак на практиці назви посад часто не відповідають фактичним обов’язкам. Думки щодо завдань і здібностей, необхідних для багатьох робочих місць у бізнесі, розходяться, що викликає загальний жах. Data scientist проти data analyst — це два добре відомі приклади, коли багато людей, здається, вважають, що data scientist — це просто зловживана фраза для аналітика даних. Читайте далі, щоб побачити різницю між фахівцем із обробки даних, аналітиком даних та інженером із обробки даних та їх зарплатою. Ми також додали детальну інформацію про відмінності між аналітиком даних і бізнес-аналітиком, щоб ви не заплуталися в цих двох професіях. Насолоджуйся поїздкою!
Що робить аналітик даних?
Основною функцією аналітика даних є збір інформації, яка може бути використана керівництвом вищого рівня для прийняття обґрунтованих рішень. Статистичний аналіз є основним напрямком цієї галузі, яка має на меті надати відповіді та рішення для широкого кола проблем. Аналітик даних надсилає запити до реляційних баз даних за допомогою таких методів, як мова структурованих запитів. Аналітик даних також може нести відповідальність за «очищення» даних або перетворення їх у придатний для використання формат шляхом видалення будь-якої зайвої чи неточної інформації або визначення того, як врахувати будь-які прогалини в наборі даних.
Крім того, типова роль аналітика даних полягає в нагляді за видобутком, очищенням і аналізом даних у складі міждисциплінарної команди, яка відповідає за визначення цілей організації. Аналітик даних розробляє та представляє свої висновки за допомогою комп’ютерних мов, таких як R і SAS, інструментів візуалізації даних, таких як Power BI і Tableau, і навичок ефективного спілкування.
Що робить науковець з даних?
Основна увага фахівця з даних зазвичай зосереджена на розробці процедур моделювання даних. Для прогнозування використовується зовнішня розробка обчислювальних моделей. Тому цілком можливо, що дослідники даних можуть приділяти більше часу розробці нових інструментів, систем автоматизації та інфраструктури даних.
У порівнянні з аналітиком даних, науковець з даних може бути більш зацікавлений у створенні нових підходів до збору даних, необхідних для вирішення складних бізнес-завдань. Володіння діловою інтуїцією та здатністю критично мислити також допомагає робити висновки на основі фактів. Досвід у математиці та статистиці є важливим для науковця з даних, але також важливі творчі здібності хакера до вирішення проблем.
Що таке Data Scientist проти Data Analyst?
Аналітик даних аналізує вже зібрану інформацію, а дослідники даних розробляють нові підходи до збору та вивчення інформації. Якщо ви вмієте працювати з цифрами, статистикою та комп’ютерами, це може бути чудовою сферою роботи для вас. Нижче наведено відмінності між аналітиком даних і науковцем з даних:
- Хоча від аналітика даних не вимагається мати ділову хватку чи розширені здібності до візуалізації даних, фахівець із обробки даних повинен мати і те, і інше, щоб перетворити розуміння в бізнес-історію.
- У той час як аналітик даних може переглядати дані з одного джерела, наприклад із системи управління взаємовідносинами з клієнтами, фахівець із обробки даних розглядатиме дані з різних джерел.
- У той час як аналітик даних відповідатиме на будь-які запити компанії, спеціаліст із обробки даних придумуватиме запитання, які дійсно допоможуть компанії.
- Хоча аналітику даних лише іноді необхідно мати безпосередній досвід роботи з машинним навчанням або володіти статистикою, це головний обов’язок спеціаліста з обробки даних.
- Фахівці з обробки даних та аналітики ефективніші у своїй роботі, коли вони мають доступ до сховища попередньо розв’язаних прикладів коду.
- Обов'язки аналітика даних включають часте представлення звітів і застосування аналітичних методів. Однак науковець з даних зосереджується на структурах даних і автоматизації завдань, щоб вирішувати складні завдання.
Data Analyst проти Data Scientist – Освіта
Щоб працювати аналітиком даних проти вченого, вам не потрібна формальна підготовка за межами середньої школи. Ви повинні мати ступінь бакалавра або вищу за суміжною темою, як-от інформатика, ІТ, електротехніка чи машинобудування. Завершення програми отримання ступеня з математики, статистики або економіки також є прийнятним. Вам потрібно знати тонкощі вашої поточної галузі або галузі, у якій ви претендуєте на роботу. У сфері аналізу даних проти науки про дані є можливості для просування навіть без ступеня магістра.
Data Analyst проти Data Scientist - навички
Деякі здібності, необхідні для аналітика даних і вченого, подібні, але ці дві ролі все ще відрізняються. Обидві посади вимагають компетенції в елементарній математиці, знайомства з алгоритмами, навичок письмового та усного спілкування та знайомства з розробкою програмного забезпечення.
SQL і регулярні вирази є двома основними інструментами в інструментарії аналітика даних. Аналітики можуть створити наратив із даних лише з трохи наукової цікавості. Однак науковець з даних виходить за рамки здібностей аналітика даних, маючи солідний досвід у моделюванні, аналітиці, математиці, статистиці та інформатиці. Науковці даних відрізняються від аналітиків даних своїми чудовими навичками судження та оповідання, що дозволяє їм переконати ІТ-керівників і бізнес-стейкхолдерів змінити свій підхід до проблеми.
Data Analyst проти Data Scientist: ролі та обов’язки
Обов’язки аналітика даних і спеціаліста з обробки даних можуть змінюватися в залежності від галузі, в якій вони працюють, і їх фізичного розташування. Пошук основної причини проблеми, як-от падіння продажів, або розробка інформаційних панелей KPI може скласти день для аналітика даних. З іншого боку, спеціалісти з обробки даних використовують інфраструктури великих даних, як-от Spark, і підходи до моделювання даних, щоб передбачити майбутні події.
Якщо ви хочете знати, чого очікувати від компанії, це може допомогти вивчити посадову інструкцію. У конкретних ситуаціях аналітиків даних можуть попросити виконувати роботу спеціалістів із обробки даних і навпаки. Ось ролі та обов’язки аналітика даних проти вченого.
Ролі та обов’язки аналітиків даних
- Запит даних на основі SQL.
- Аналіз даних і прогнози на основі Excel.
- Розробка інформаційної панелі програмного забезпечення бізнес-аналітики.
- Проводяться аналізи різних смаків, такі як опис, діагностика, прогноз і рецепт.
Ролі та обов’язки спеціалістів із обробки даних
- Очищення даних може займати до 60% зусиль аналітика.
- Отримання інформації шляхом побудови конвеєрів ETL або за допомогою API.
- Для очищення даних використовуються мови кодування (наприклад, Python і R).
- Для статистичного аналізу використовуються такі методи машинного навчання, як обробка природної мови, логістична регресія, kNN, випадковий ліс і посилення градієнта.
- Використання такого програмного забезпечення, як Tensorflow, для створення та навчання моделей машинного навчання, а потім використання цих моделей для оптимізації рутинних завдань, як-от створення бібліотек.
- Розробляються Hadoop, Spark та інші інструменти інфраструктури великих даних, такі як Pig і Hive.
- Кожна посада використовує аналіз даних для інформування про стратегічний вибір. SQL, інструменти BI та SAS є основою інструментарію аналітика даних, тоді як Python, JAVA та машинне навчання є інструментами вибору для спеціалістів із обробки даних.
Data Analyst проти Data Scientist – кар’єрний ріст
Вам слід шукати роботу аналітика даних початкового рівня, якщо ви хочете почати кар’єру в аналітиці. Це дасть вам певний досвід аналізу даних реальних підприємств. Ви з користю використаєте свої знання про бази даних, інструменти бізнес-аналітики та створення звітів, аналізуючи важливу інформацію. Старший аналітик даних або консультант із даних — це людина, яка вдосконалила свої здібності, використовує передові методології аналізу даних і застосовує математику у своїй роботі.
Охорона здоров’я, електронна комерція, виробництво, логістика та багато інших сфер – це лише деякі з багатьох сфер, у яких використовуються вчені з обробки даних. Науковці даних користуються великим попитом у всьому світі, оскільки компанії шукають експертів, які можуть використовувати дані для інформування про стратегічний вибір і стимулювання розширення компанії. Існує дефіцит компетентних спеціалістів із обробки даних, і компанії намагаються заповнити прогалину в навичках, що утворилася. Завдяки практиці, освіті та знайомству з корпоративним світом будь-хто може навчитися інструментам, необхідним для того, щоб стати компетентним спеціалістом із обробки даних. Можливості просування в ранзі та стати вченим-дослідником величезні.
3. Зарплата Data Scientist проти Data Analyst
Аналітик даних проти вченого — дві з найбільш високооплачуваних професій у всьому світі. Зарплата спеціаліста з обробки даних і аналітика залежить від отриманого ступеня та місця розташування.
За даними Glassdoor, середня зарплата аналітика даних у Сполучених Штатах становить близько 70,000 100,000 доларів на рік. Glassdoor також повідомляє, що в Сполучених Штатах Data Scientist може розраховувати на заробіток в середньому XNUMX XNUMX доларів на рік.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer
Численні робочі обов’язки та можливості, пов’язані з даними, з’явилися по всьому світу як прямий результат стрімкого зростання економіки даних. Згідно з нещодавнім дослідженням, приблизно 28% усіх очікуваних цифрових вакансій будуть у сфері Data Science. Через зростаючий попит на розуміння цих полів постійно зростає кількість. Науковий спеціаліст проти аналітика даних проти інженера даних стає все більш прибутковим. Однак це ж дослідження також підкреслює критичну нестачу талантів у цій сфері.
Відсутність консенсусу щодо конкретних здібностей, необхідних для кожної посади, є основною причиною нестачі талантів у галузі. Компанії сьогодні намагаються заповнити посади не «майстрами на всі руки», а фахівцями в певних галузях. Знання відмінностей між трьома основними посадами в області даних (фахівець з обробки даних проти аналітика даних проти інженера даних) є важливим, якщо ви не хочете, щоб вас зарахували до загального профілю. Також часто помилково вважають, що вищезгадані функції еквівалентні.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer - Посадові інструкції та організаційні ролі
З метою прийняття обґрунтованих бізнес-рішень спеціаліст із даних використовуватиме складні методи аналізу даних, такі як кластеризація, нейронні мережі, дерева рішень тощо. Ви повинні бути фахівцем із машинного навчання, статистики та обробки даних, і ви будете керівником команди на цій посаді. Отримавши вхідні дані від аналітиків даних та інженерів даних, ви відповідатимете за створення дієвих бізнес-аналізів. Ви повинні володіти як аналізом даних, так і розробкою даних. Однак науковець з даних потребує більш комплексних і глибоких наборів навичок.
Аналітик даних – це молодший член команди, яка виконує аналіз даних. Щоб досягти успіху на цій посаді, вам потрібно бути фахівцем у цифрах, оскільки ви відповідатимете за те, щоб перевести їх до решти компанії. Крім того, ви повинні добре знати низку тем, як-от принципи обробки даних, звітності та моделювання, а також такі популярні мови програмування, як Python, і такі інструменти, як Excel. З часом і практикою ви можете просунутися вгору від аналітика даних до інженера з даних і, нарешті, до науковця з даних.
І аналітики даних організації, і дослідники даних можуть скористатися послугами інженера даних. Ваша робота як інженера даних передбачатиме зіставлення та очищення інформації для використання в аналізі чи операціях. На цю посаду потрібен хтось із великим досвідом створення, розробки та підтримки архітектури даних. Робота з великими даними, створення звітів і передача їх науковцям із обробки даних — усе це звичайні обов’язки цієї посади.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer, – Набір навичок
Наприклад, спеціалісти з обробки даних мають вільно володіти кількома мовами програмування (Java, Python, SQL, R, SAS тощо), оскільки кодування є фундаментальним для їхньої роботи. Також необхідні знання фреймворків великих даних, таких як Hadoop, Spark і Pig. Знання основ суміжних технологій, таких як глибоке та машинне навчання, допоможе вам просунутися у вашій позиції.
Що вам потрібно знати про функцію аналітика даних, це те, що вона менш технічна. Це посада початкового рівня, яка вимагає знайомства з такими програмами, як SAS Miner, Excel, SPSS і SSAS. Володіння навіть фундаментальними знаннями Python, SQL, R, SAS і JavaScript буде корисним.
У той час як інженери даних повинні вільно володіти багатьма мовами програмування, включаючи Java, SQL, SAS, Python та інші. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL і Data Streaming – це лише деякі з фреймворків, з якими вам має бути зручно працювати.
Аналітик даних проти бізнес-аналітика
Аналітик даних проти бізнес-аналітика мають спільну зосередженість на фактах і цифрах. Усе залежить від того, що вони з цим роблять. Аналітики в цій галузі значною мірою покладаються на дані, щоб робити обґрунтовані бізнес-судження. Їх кінцевою метою є аналіз даних.
Обидві посади вимагають пристрасті до даних, аналітичного мислення, здатності методично продумувати проблеми та зосередженості на ширшій картині. Однак знання відмінностей між цими двома професіями є однаково важливим, якщо ви намагаєтеся зробити вибір між ними. Нижче наведено відмінності між аналітиком даних і бізнес-аналітиком:
- Бізнес-аналітики використовують дані для пошуку проблем і відповідей, але вони не вникають у технічні деталі даних для цього. Вони зацікавлені в бізнес-наслідках даних і працюють на концептуальному рівні, розробляючи стратегії та взаємодіючи із зацікавленими сторонами. Але аналітики даних витрачають багато часу на протилежне: збирають дані з багатьох різних місць, обробляють і очищають їх, а потім використовують різні аналітичні інструменти, щоб зробити висновки.
- Експертиза в певній галузі чи галузі, як-от електронна комерція, виробництво чи охорона здоров’я, є загальною вимогою для бізнес-аналітиків. Хоча вони менше покладаються на технічну частину дослідження, ніж аналітики даних, людям цієї професії все ж потрібна міцна підготовка до загальних мов програмування, баз даних і інструментів статистичного аналізу.
- Міцна освітня основа з бізнес-адміністрування є неоціненною перевагою для бізнес-аналітиків. Багато бізнес-аналітиків мають попередню освіту або досвід у сфері менеджменту, комерції, інформаційних технологій, інформатики чи тісно пов’язаних дисциплін. З іншого боку, аналітики даних повинні добре знати складну статистику, алгоритми та бази даних, тому їм буде корисно мати знання з математики чи ІТ.
Який аналітик даних кращий від дослідника даних?
Якщо ви хочете проникнути в сферу аналітики, роль аналітика даних є хорошим місцем для початку. Якщо ви хочете створювати складні моделі машинного навчання та застосовувати підходи глибокого навчання для спрощення людської роботи, вам слід вибрати кар’єру спеціаліста з даних.
Чи простіше влаштуватися на роботу аналітика даних, а не спеціаліста з обробки даних?
Існує суттєва різниця між двома категоріями робіт у сфері обробки даних, незважаючи на певну спільність щодо інструментів і завдань. Обидві посади дуже бажані, але спеціалісти з обробки даних заробляють більше грошей відразу.
Чи вимагає Data Analyst кодування?
Навички кодування зазвичай не потрібні для посад у сфері аналізу даних, хоча деякі з них повинні робити це як частину своєї щоденної роботи.
Чи може аналітик даних стати науковцем з даних?
Так, особа, яка працювала аналітиком даних, може просунутися до ролі науковця з даних, навчившись кодувати, покращивши свої математичні та аналітичні здібності та ознайомившись з алгоритмами машинного навчання.
Заключні думки
Навички аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту користуються великим попитом серед робочої сили. І науковці, і аналітики даних користуються великим попитом і отримують вищу за середню зарплату через зростаюче значення даних у світовому бізнесі, економіці та інших секторах. Ви можете вибрати той, до якого ви маєте пристрасть між двома.
Статті по темі
- КЛІНІЧНИЙ ЛАБОРАТОР: визначення, вимоги, програма та посади
- DATA ANALYST: огляд, зарплата, вакансія, резюме та все, що вам потрібно
- АНАЛІТИК БІЗНЕС-СИСТЕМ: зарплата, посадова інструкція, навички, ступінь
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
посилання
