Data Analyst vs Data Scientist: trova la differenza

Con i posti di lavoro in Data Science in aumento, c'è una domanda che spesso si cela nella mente degli aspiranti: qual è la differenza tra un Data Scientist e un Data Analyst?

questi 2 sono uguali?

Tali domande sono state fonte di grande confusione tra i giovani che desiderano fare carriera di successo nella scienza dei dati. Oggi siamo qui per mettere a tacere queste domande e chiarire l'intera questione per te!

Prima di approfondire il profilo professionale di un Data Scientist e quello di un Data Analyst, comprendiamo innanzitutto la differenza fondamentale tra i 2 ruoli lavorativi.

Ruolo lavorativo di data scientist: i data scientist sono professionisti esperti dotati di una combinazione di competenze di codifica, matematiche, statistiche, analitiche e di machine learning. Anche durante un'intervista di Data Science, la maggior parte delle domande sono all'interno e attorno a questi concetti. Esplorano ed esaminano grandi set di dati raccolti da più fonti, li puliscono, li organizzano e li elaborano per facilitare l'interpretazione. Sebbene possano svolgere attività di analisi di un analista, devono anche lavorare con algoritmi ML avanzati, modelli predittivi, programmazione e strumenti statistici per dare un senso ai dati e sviluppare nuovi processi per la modellazione dei dati. Un Data Scientist può anche essere etichettato come Data Researcher o Data Developer, a seconda delle competenze e della richiesta di lavoro.

Ruolo di lavoro di analista di dati: come suggerisce il nome, gli analisti di dati sono principalmente coinvolti nelle attività quotidiane di raccolta e analisi dei dati. Devono setacciare i dati per identificare approfondimenti significativi dai dati. Esaminano i problemi aziendali e cercano di trovare le risposte a una serie specifica di domande da un determinato insieme di dati. Inoltre, i Data Analyst creano rappresentazioni visive dei dati sotto forma di grafici, diagrammi, ecc., per facilitare la comprensione di ogni stakeholder coinvolto nel processo aziendale. Un Data Analyst può anche essere etichettato come Data Architect o Data Administrator o un Analytics Engineer, a seconda delle competenze e della richiesta di lavoro.

Partendo da questa descrizione dei due profili professionali, è chiaro che un Data Scientist si occupa principalmente di trovare un significato dall'incoerenza (set di dati non strutturati/semi-strutturati), mentre un Data Analyst deve trovare risposte a domande basate sui risultati di un Data Analyst Scienziato. Tuttavia, a volte i ruoli lavorativi si sovrappongono, dando origine a un'area grigia. E mentre Data Analysts e Data Scientist condividono entrambi alcune somiglianze, ci sono alcune differenze fondamentali tra i due ruoli.

Data Scientist e Data Analyst: un confronto

1. Responsabilità

Solo un minuto fa abbiamo parlato in breve delle principali responsabilità lavorative di un Data Scientist e Data Analyst. Ora parleremo in dettaglio delle rispettive responsabilità lavorative.

Data Scientist:

• Crea e definisci programmi per la raccolta, la modellazione, l'analisi e il reporting dei dati.
• Esegui operazioni di pulizia ed elaborazione dei dati per estrarre preziose informazioni dai dati.
• Sviluppa modelli di dati personalizzati e algoritmi ML per soddisfare le esigenze dell'azienda/cliente.
• Estrarre e analizzare i dati dai database aziendali per favorire l'ottimizzazione e il miglioramento delle operazioni aziendali (sviluppo del prodotto, tecniche di marketing e soddisfazione del cliente).
• Per utilizzare la corretta visualizzazione dei dati e gli strumenti di modellazione predittiva per aumentare la generazione di entrate, le strategie di marketing, migliorare le esperienze dei clienti, ecc.
• Sviluppare nuovi metodi di ML e modelli analitici.
• Per correlare diversi set di dati, determinare la validità di nuove fonti di dati e metodi di raccolta dei dati.
• Per coordinare e comunicare con i team IT e di gestione aziendale per implementare modelli di dati e monitorare i risultati.
• Identificare nuove opportunità di business e determinare in che modo i risultati possono essere utilizzati per migliorare le strategie e i risultati aziendali.
• Creare strumenti/processi sofisticati per monitorare e analizzare accuratamente le prestazioni dei modelli di dati.
• Sviluppare framework di test A/B per testare il funzionamento e la qualità del modello.
• Per assumere il ruolo di un visionario che può sbloccare nuove possibilità dai dati.

Analista dati:

• Analizzare ed estrarre dati aziendali per identificare correlazioni e scoprire modelli preziosi da punti dati disparati.
• Per lavorare con modelli di algoritmi incentrati sul cliente e personalizzarli per soddisfare le esigenze dei singoli clienti.
• Per creare e distribuire modelli personalizzati per scoprire le risposte a questioni di business come le strategie di marketing e le loro prestazioni, il gusto dei clienti e i modelli di preferenza, ecc.
• Per mappare e tracciare i dati da più sistemi per risolvere problemi aziendali specifici.
• Scrivere query SQL per estrarre dati dal data warehouse e identificare le risposte a problemi aziendali complessi.
• Applicare metodi di analisi statistica per condurre ricerche e analisi sui dati dei consumatori.
• Per coordinarsi con Data Scientist e Data Engineer per raccogliere nuovi dati da più fonti.
• Per progettare e sviluppare report di visualizzazione dei dati, dashboard, ecc., per aiutare il team di gestione aziendale a prendere decisioni aziendali migliori.
• Per eseguire attività di analisi di routine e analisi quantitative, se e quando richiesto, per supportare il funzionamento quotidiano dell'azienda e il processo decisionale.

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2. Abilità

Il ruolo di un Data Scientist è altamente specializzato e versatile. Quindi, i data scientist hanno per lo più diplomi avanzati come un master o un dottorato di ricerca. Secondo KDnuggets, quasi l'88% dei data scientist ha un master e almeno il 46% di loro ha un dottorato di ricerca. Diamo un'occhiata ai requisiti del ruolo di un Data Scientist:

• Un minimo di una laurea magistrale in Statistica/Matematica/Informatica. Meglio se hai un dottorato di ricerca.
• Conoscenza di linguaggi di programmazione come R, Python, Java, SQL, solo per citarne alcuni.
• Conoscenza approfondita delle tecniche di ML, inclusi clustering, alberi decisionali, reti neurali artificiali, ecc.
• Conoscenza approfondita di tecniche e concetti statistici avanzati (regressione, proprietà delle distribuzioni, test statistici, ecc.).
• Esperienza nel lavoro con tecniche statistiche e di data mining (regressione lineare, foresta casuale, alberi, text mining, analisi di social network, ecc.).
• Esperienza nel lavoro e nella creazione di architetture di dati.
• Esperienza nella manipolazione di set di dati e nello sviluppo di modelli statistici.
• Esperienza nell'utilizzo di servizi web come S3, Spark, Redshift, DigitalOcean, ecc.
• Esperienza nell'analisi dei dati di fornitori di terze parti come Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics, ecc.
• Esperienza nel lavorare con dati distribuiti/strumenti di calcolo come Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, ecc.
• Esperienza nella visualizzazione dei dati utilizzando strumenti come ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3, ecc.

Per il ruolo di analista di dati, il requisito minimo è avere una laurea STEM (scienze, tecnologia, ingegneria o matematica). Avere lauree avanzate è eccellente, ma non è una necessità. Se hai forti competenze in matematica, scienze, programmazione, database, analisi predittiva e modellazione dei dati, sei a posto. Ecco un elenco di tutti i requisiti essenziali per un Data Analyst:

• Laurea in Matematica/Statistica/Business con specializzazione in analisi.
• Conoscenza di linguaggi di programmazione come R, Python, Java, SQL, solo per citarne alcuni.
• Una solida combinazione di capacità analitiche, curiosità intellettuale e acume per gli affari.
• Conoscenza approfondita delle tecniche di data mining e delle tecnologie emergenti tra cui MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, reti neurali artificiali, ecc.
• Esperienza nel lavoro con la metodologia agile.
• Esperienza nel lavoro con Microsoft Excel e Office.
• Ottime capacità di comunicazione (sia verbale che scritta).
• Capacità di gestire e gestire più priorità contemporaneamente.

3. Stipendio

Secondo un rapporto di uno studio PwC, entro il 2020 ci saranno circa 2,7 milioni di posti di lavoro per Data Scientist e Data Analyst. Afferma inoltre che i candidati per questi ruoli lavorativi devono essere "a forma di T", poiché devono possedere non solo capacità tecniche e analitiche, ma anche competenze trasversali tra cui comunicazione, lavoro di squadra e creatività. Dal momento che è difficile trovare tale talento con il giusto set di competenze e la domanda di data scientist e analisti supera l'offerta di un ampio margine, questi ruoli promettono un buon pacchetto salariale.

Tuttavia, essendo il lavoro di un Data Scientist molto più impegnativo di quello di un Data Analyst, lo stipendio di un Data Analyst è naturalmente inferiore a quello di un Data Scientist. Glassdoor sostiene che lo stipendio medio annuo dei Data Scientist è di Rs. 10.00.000, mentre quella di un Data Analyst è Rs. 4.82.041.

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Pensieri conclusivi

Considerando tutti i punti sopra menzionati, il titolo di lavoro di Data Scientist e Data Analyst sembra ingannevolmente simile a causa delle poche somiglianze nelle competenze e nelle responsabilità lavorative. Ad esempio, se hai un background STEM con un talento in programmazione, analisi e statistica, sei l'ideale per una carriera nella scienza dei dati. Tuttavia, le sottili differenze tra i due danno origine alla notevole disparità nel livello salariale.

Se non sei ancora in grado di fare una scelta, rendiamola più semplice per te: supponiamo che tu sia bravo con i numeri, ma devi ancora fare molta strada per perfezionare le tue capacità di codifica e modellazione dei dati, faresti meglio a iniziare la tua carriera come Analista dati. A poco a poco, puoi migliorare le competenze e poi diventare un Data Scientist. In questo modo, il lavoro di un Data Analyst può diventare un trampolino di lancio per diventare un Data Scientist. Tutto sommato, entrambe le opzioni sono scelte di carriera emergenti e altamente redditizie, quindi avrai una carriera promettente in Data Science, qualunque cosa tu scelga.