データアナリストとデータサイエンティスト–違いを見つける

データサイエンスの仕事が増えている中で、志願者の心にしばしば潜んでいる質問があります–データサイエンティストとデータアナリストの違いは何ですか？

これら2つは同じですか？

このような質問は、データサイエンスでのキャリアを成功させたいと考えている若者の間で大きな混乱の原因となっています。 今日、私たちはこれらの質問を休ませて、あなたのために全体の問題を明確にするためにここにいます！

データサイエンティストとデータアナリストの職務プロファイルを深く掘り下げる前に、まず2つの職務の主な違いを理解しましょう。

データサイエンティストの職務–データサイエンティストは、コーディング、数学的、統計、分析、およびMLのスキルを組み合わせた専門家です。 データサイエンスのインタビュー中であっても、ほとんどの質問はこれらの概念とその周辺にあります。 彼らは、複数のソースから収集された大規模なデータセットを調査および調査し、クリーンアップして整理し、処理して解釈を容易にします。 アナリストの分析タスクを実行できますが、高度なMLアルゴリズム、予測モデル、プログラミング、統計ツールを使用して、データを理解し、データモデリングの新しいプロセスを開発する必要があります。 データサイエンティストは、スキルセットと仕事の需要に応じて、データ研究者またはデータ開発者としてラベル付けすることもできます。

データアナリストの職務–名前が示すように、データアナリストは主に日常のデータ収集および分析タスクに関与します。 データから意味のある洞察を特定するには、データをふるいにかける必要があります。 彼らはビジネス上の問題を調べ、特定のデータセットから特定の一連の質問に対する答えを見つけようとします。 さらに、データアナリストは、ビジネスプロセスに関与するすべての利害関係者の理解を容易にするために、グラフやチャートなどの形式でデータの視覚的表現を作成します。 データアナリストは、スキルセットと仕事の需要に応じて、データアーキテクト、データ管理者、または分析エンジニアとしてラベルを付けることもできます。

この2つのジョブプロファイルの説明から、データサイエンティストは主にインコヒーレンス（非構造化/半構造化データセット）から意味を見つけることを扱っているのに対し、データアナリストはデータの結果に基づいて質問に対する回答を見つける必要があることは明らかです。科学者。 ただし、職務が重複する場合があり、それによって灰色の領域が生じます。 また、データアナリストとデータサイエンティストはどちらもいくつかの類似点を共有していますが、2つの役割の間には重要な違いがあります。

データサイエンティストとデータアナリスト–比較

1.責任

ほんの少し前に、データサイエンティストとデータアナリストの主な職務について簡単に説明しました。 次に、それぞれの職務について詳しく説明します。

データサイエンティスト：

• データ収集、モデリング、分析、およびレポート作成のためのプログラムを作成および定義します。
• データクレンジングおよび処理操作を実行して、データから貴重な洞察をマイニングします。
• 企業/顧客のニーズに合わせてカスタムデータモデルとMLアルゴリズムを開発します。
• 企業データベースからのデータをマイニングおよび分析して、事業運営（製品開発、マーケティング手法、および顧客満足度）の最適化と改善を促進します。
• 適切なデータ視覚化および予測モデリングツールを使用して、収益の創出、マーケティング戦略を強化し、顧客体験を向上させるなど。
• 新しいMLメソッドと分析モデルを開発する。
• さまざまなデータセットを相互に関連付けるには、新しいデータソースとデータ収集方法の有効性を判断します。
• ITチームとビジネス管理チームの両方と調整および通信して、データモデルを実装し、結果を監視します。
• 新しいビジネスチャンスを特定し、その結果を使用してビジネス戦略と成果を向上させる方法を決定する。
• データモデルのパフォーマンスを正確に監視および分析するための高度なツール/プロセスを作成するため。
• モデルの機能と品質をテストするためのA/Bテストフレームワークを開発する。
• データから新しい可能性を解き放つことができる先見の明のある役割を引き受けること。

データアナリスト：

• ビジネスデータを分析およびマイニングして、相関関係を特定し、異なるデータポイントから価値のあるパターンを発見します。
• 顧客中心のアルゴリズムモデルを使用して、個々の顧客の要件に合うようにそれらをパーソナライズします。
• カスタムモデルを作成して展開し、マーケティング戦略とそのパフォーマンス、顧客の好み、好みのパターンなどのビジネス上の問題に対する回答を明らかにする。
• 特定のビジネス上の問題を解決するために、複数のシステムからのデータをマッピングおよびトレースします。
• SQLクエリを記述して、データウェアハウスからデータを抽出し、複雑なビジネス上の問題に対する回答を特定します。
• 統計分析手法を適用して、消費者データの調査と分析を実施します。
• データサイエンティストおよびデータエンジニアと調整して、複数のソースから新しいデータを収集します。
• データ視覚化レポート、ダッシュボードなどを設計および開発して、ビジネス管理チームがより良いビジネス上の意思決定を行えるようにします。
• 日常のビジネス機能と意思決定をサポートするために、必要に応じて、必要に応じて、日常的な分析タスクと定量分析を実行します。

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2.スキル

データサイエンティストの役割は高度に専門化されており、用途が広いです。 したがって、データサイエンティストは、ほとんどの場合、修士号や博士号などの高度な学位を取得しています。 KDnuggetsによると、データサイエンティストの88％近くが修士号を取得しており、少なくとも46％が博士号を取得しています。 データサイエンティストの役割要件を見てみましょう。

• 統計学/数学/コンピュータサイエンスの修士号以上。 あなたが博士号を持っているならより良いです。
• いくつか例を挙げると、R、Python、Java、SQLなどのプログラミング言語に習熟していること。
• クラスタリング、決定木、人工ニューラルネットワークなどを含むML技術に関する深い知識。
• 高度な統計手法と概念（回帰、分布の特性、統計的検定など）に関する深い知識。
• 統計およびデータマイニング技術（線形回帰、ランダムフォレスト、ツリー、テキストマイニング、ソーシャルネットワーク分析など）の使用経験。
• データアーキテクチャの操作と作成の経験。
• データセットの操作と統計モデルの開発の経験。
• S3、Spark、Redshift、DigitalOceanなどのWebサービスの使用経験。
• Google Analytics、AdWords、Facebook Insights、Site Catalyst、Coremetricsなどのサードパーティプロバイダーからのデータを分析した経験。
• Map / Reduce、Hadoop、Spark、Hive、MySQLなどの分散データ/コンピューティングツールの使用経験。
• ggplot、Tableau、Periscope、Business Objects、D3などのツールを使用したデータ視覚化の経験。

データアナリストの職務では、最低限の要件は、学部のSTEM（科学、技術、工学、または数学）の学位を取得することです。 高度な学位を持つことは優れていますが、それは必須ではありません。 数学、科学、プログラミング、データベース、予測分析、およびデータモデリングのスキルが高い場合は、問題ありません。 データアナリストのすべての必須要件のリストは次のとおりです。

• 分析を中心とした数学/統計/ビジネスの学士号。
• いくつか例を挙げると、R、Python、Java、SQLなどのプログラミング言語に習熟していること。
• 分析スキル、知的好奇心、ビジネス感覚の確かな組み合わせ。
• MapReduce、Spark、ML、ディープラーニング、人工ニューラルネットワークなどのデータマイニング技術と新興技術に関する深い知識。
• アジャイル手法を使用した経験。
• MicrosoftExcelおよびOfficeの使用経験。
• 優れたコミュニケーションスキル（口頭および書面の両方）。
• 複数の優先順位を同時に管理および処理する機能。

3.給与

PwCの調査レポートによると、2020年までに、データサイエンティストとデータアナリストの求人は約270万人になります。 さらに、これらの職務の応募者は、技術的および分析的スキルだけでなく、コミュニケーション、チームワーク、創造性などのソフトスキルも備えている必要があるため、「T字型」である必要があると述べています。 適切なスキルセットを備えたそのような人材を見つけることは困難であり、データサイエンティストとアナリストの需要は供給を大幅に上回っているため、これらの役割は見事な給与パッケージを約束します。

ただし、データサイエンティストの仕事はデータアナリストの仕事よりもはるかに要求が厳しく、データアナリストの給与は当然データサイエンティストよりも低くなります。 Glassdoorは、データサイエンティストの平均年収はRsであると主張しています。 データアナリストのそれはRsであるのに対し、10,00,000。 4,82,041。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

上記のすべての点を考慮すると、データサイエンティストとデータアナリストの役職は、スキルセットと職務の責任がほとんど類似していないため、一見類似しているように見えます。 たとえば、プログラミング、分析、統計に精通したSTEMのバックグラウンドがある場合は、データサイエンスでのキャリアに最適です。 ただし、この2つの微妙な違いにより、給与レベルに大きな格差が生じます。

それでも選択できない場合は、簡単にしましょう。数字は得意ですが、コーディングとデータモデリングのスキルを磨くには長い道のりが必要です。キャリアを開始する方がよいでしょう。データアナリスト。 徐々にスキルアップして、データサイエンティストになることができます。 このように、データアナリストの仕事は、データサイエンティストになるための足がかりになる可能性があります。 全体として、どちらのオプションも新しいキャリアの選択肢であり、非常に有利なキャリアの選択肢であるため、何を選択しても、データサイエンスで有望なキャリアを得ることができます。