데이터 분석가와 데이터 과학자 – 차이점 발견

데이터 과학 직업이 증가함에 따라 지망생의 마음 속에 종종 도사리고 있는 질문이 있습니다. 데이터 과학자와 데이터 분석가의 차이점은 무엇입니까?

이 2개가 같은건가요?

이러한 질문은 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓고자 하는 젊은이들 사이에서 큰 혼란의 원인이 되었습니다. 오늘, 우리는 이러한 질문을 쉬고 전체 문제를 명확하게 하기 위해 여기 있습니다!

데이터 과학자의 직업 프로필과 데이터 분석가의 직업 프로필에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 두 가지 직업 역할의 핵심 차이점을 이해합시다.

데이터 과학자 직업 역할 - 데이터 과학자는 코딩, 수학, 통계, 분석 및 ML 기술의 조합을 갖춘 전문 전문가입니다. 데이터 과학 인터뷰 중에도 대부분의 질문은 이러한 개념 안팎에 있습니다. 그들은 여러 소스에서 수집된 대규모 데이터 세트를 탐색 및 검사하고, 정리하고, 구성하고, 해석을 용이하게 하기 위해 처리합니다. 그들은 분석가의 분석 작업을 수행할 수 있지만 고급 ML 알고리즘, 예측 모델, 프로그래밍 및 통계 도구를 사용하여 데이터를 이해하고 데이터 모델링을 위한 새로운 프로세스를 개발해야 합니다. 데이터 과학자는 기술 세트 및 작업 요구 사항에 따라 데이터 연구원 또는 데이터 개발자로 분류될 수도 있습니다.

데이터 분석가의 역할 – 이름에서 알 수 있듯이 데이터 분석가는 주로 일상적인 데이터 수집 및 분석 작업에 관여합니다. 그들은 데이터에서 의미 있는 통찰력을 식별하기 위해 데이터를 조사해야 합니다. 그들은 비즈니스 문제를 살펴보고 주어진 데이터 세트에서 특정 질문 세트에 대한 답을 찾으려고 노력합니다. 또한 데이터 분석가는 비즈니스 프로세스에 관련된 모든 이해 관계자가 쉽게 이해할 수 있도록 그래프, 차트 등의 형태로 데이터를 시각적으로 표현합니다. 데이터 분석가는 기술 세트 및 작업 요구 사항에 따라 데이터 설계자, 데이터 관리자 또는 분석 엔지니어로 레이블이 지정될 수도 있습니다.

두 가지 직업 프로필에 대한 이 설명을 종합하면 데이터 과학자는 주로 불일치(비정형/반정형 데이터 세트)에서 의미를 찾는 일을 처리하는 반면 데이터 분석가는 과학자. 그러나 때때로 직무 역할이 중복되어 회색 영역이 발생합니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자는 모두 몇 가지 유사점을 공유하지만 두 역할 사이에는 중요한 차이점이 있습니다.

데이터 과학자 및 데이터 분석가 – 비교

1. 책임

잠시 전, 우리는 데이터 과학자와 데이터 분석가의 주요 직무에 대해 간단히 이야기했습니다. 이제 각자의 직무에 대해 자세히 이야기하겠습니다.

데이터 과학자:

• 데이터 수집, 모델링, 분석 및 보고를 위한 프로그램을 만들고 정의합니다.
• 데이터 정리 및 처리 작업을 수행하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 회사/고객의 요구 사항에 맞는 맞춤형 데이터 모델 및 ML 알고리즘을 개발합니다.
• 비즈니스 운영(제품 개발, 마케팅 기술 및 고객 만족도)의 최적화 및 개선을 촉진하기 위해 회사 데이터베이스에서 데이터를 마이닝 및 분석합니다.
• 수익 창출, 마케팅 전략, 고객 경험 향상 등을 위해 올바른 데이터 시각화 및 예측 모델링 도구를 사용합니다.
• 새로운 ML 방법 및 분석 모델을 개발합니다.
• 서로 다른 데이터 세트의 상관 관계를 파악하려면 새 데이터 소스 및 데이터 수집 방법의 유효성을 확인하십시오.
• 데이터 모델을 구현하고 결과를 모니터링하기 위해 IT 및 비즈니스 관리 팀 모두를 조정하고 통신합니다.
• 새로운 비즈니스 기회를 식별하고 결과를 비즈니스 전략 및 결과를 향상시키는 데 사용할 수 있는 방법을 결정합니다.
• 데이터 모델의 성능을 정확하게 모니터링하고 분석하기 위한 정교한 도구/프로세스를 생성합니다.
• 모델 기능 및 품질을 테스트하기 위해 A/B 테스트 프레임워크를 개발합니다.
• 데이터에서 새로운 가능성을 열 수 있는 비전가의 역할을 맡습니다.

데이터 분석가:

• 비즈니스 데이터를 분석 및 마이닝하여 상관 관계를 식별하고 서로 다른 데이터 포인트에서 중요한 패턴을 발견합니다.
• 고객 중심 알고리즘 모델로 작업하고 개별 고객 요구 사항에 맞게 개인화합니다.
• 마케팅 전략 및 성과, 고객 취향, 선호도 패턴 등과 같은 비즈니스 문제에 대한 답을 찾기 위해 맞춤형 모델을 만들고 배포합니다.
• 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 여러 시스템의 데이터를 매핑하고 추적합니다.
• SQL 쿼리를 작성하여 데이터 웨어하우스에서 데이터를 추출하고 복잡한 비즈니스 문제에 대한 답변을 식별합니다.
• 소비자 데이터 연구 및 분석을 수행하기 위해 통계 분석 방법을 적용합니다.
• 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어와 협력하여 여러 소스에서 새 데이터를 수집합니다.
• 데이터 시각화 보고서, 대시보드 등을 설계 및 개발하여 비즈니스 관리 팀이 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 일상적인 비즈니스 기능 및 의사 결정을 지원하는 데 필요할 때 정량적 분석뿐 아니라 일상적인 분석 작업을 수행합니다.

체크아웃: 인도의 데이터 분석가 급여

2. 기술

데이터 과학자의 역할은 고도로 전문화되고 다재다능합니다. 따라서 데이터 과학자는 대부분 석사 또는 박사와 같은 고급 학위를 가지고 있습니다. KDnuggets에 따르면 데이터 과학자의 거의 88%가 석사 학위를 보유하고 있으며 그 중 최소 46%가 박사 학위를 보유하고 있습니다. 데이터 과학자의 역할 요구 사항을 살펴보겠습니다.

• 최소 통계/수학/컴퓨터 과학 석사 학위. 박사 학위가 있으면 더 좋습니다.
• R, Python, Java, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 능숙합니다.
• 클러스터링, 의사 결정 트리, 인공 신경망 등을 포함한 ML 기술에 대한 심층 지식
• 고급 통계 기술 및 개념(회귀, 분포 속성, 통계 테스트 등)에 대한 심층 지식.
• 통계 및 데이터 마이닝 기술(선형 회귀, 랜덤 포레스트, 트리, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등) 작업 경험.
• 데이터 아키텍처 생성 및 작업 경험.
• 데이터 세트 조작 및 통계 모델 개발 경험.
• S3, Spark, Redshift, DigitalOcean 등의 웹 서비스 사용 경험
• Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics 등과 같은 타사 제공업체의 데이터 분석 경험
• Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL 등과 같은 분산 데이터/컴퓨팅 도구 작업 경험
• ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 등과 같은 도구를 사용한 데이터 시각화 경험

데이터 분석가의 직무를 수행하려면 최소 요구 사항은 학부 STEM(과학, 기술, 공학 또는 수학) 학위를 소지하는 것입니다. 고급 학위를 갖는 것은 훌륭하지만 필수는 아닙니다. 강력한 수학, 과학, 프로그래밍, 데이터베이스, 예측 분석 및 데이터 모델링 기술이 있다면 합격할 수 있습니다. 다음은 데이터 분석가의 모든 필수 요구 사항 목록입니다.

• 분석에 중점을 둔 수학/통계/경영학 학사 학위.
• R, Python, Java, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 능숙합니다.
• 분석 기술, 지적 호기심 및 비즈니스 통찰력의 견고한 조합.
• MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, 인공 신경망 등 데이터 마이닝 기술 및 신흥 기술에 대한 심층 지식
• 애자일 방법론을 사용한 경험.
• Microsoft Excel 및 Office 사용 경험.
• 강력한 의사 소통 기술(언어 및 서면 모두).
• 여러 우선순위를 동시에 관리하고 처리하는 능력.

3. 급여

PwC 연구 보고서에 따르면 2020년까지 데이터 과학자 및 데이터 분석가를 위해 약 270만 개의 일자리가 생길 것입니다. 또한 이러한 직무에 대한 지원자는 기술 및 분석 기술뿐만 아니라 의사 소통, 팀워크 및 창의성을 포함한 소프트 기술을 보유해야하므로 "T 자형"이어야한다고 명시합니다. 적절한 기술을 갖춘 인재를 찾기 어렵고 데이터 과학자 및 분석가에 대한 수요가 공급을 크게 초과하기 때문에 이러한 역할은 훌륭한 급여 패키지를 약속합니다.

그러나 데이터 과학자의 직업은 데이터 분석가보다 훨씬 더 까다롭기 때문에 데이터 분석가의 급여는 당연히 데이터 과학자보다 낮습니다. Glassdoor는 데이터 과학자의 평균 연봉이 Rs라고 주장합니다. 10,00,000, 반면 데이터 분석가는 Rs입니다. 4,82,041.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

결론

위에서 언급한 모든 사항을 고려할 때 데이터 과학자와 데이터 분석가의 직함은 기술 세트와 직무 책임의 몇 가지 유사성으로 인해 믿을 수 없을 정도로 유사해 보입니다. 예를 들어, 프로그래밍, 분석 및 통계에 재능이 있는 STEM 배경이 있다면 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기에 이상적입니다. 그러나 둘 사이의 미묘한 차이는 급여 수준에서 상당한 격차를 초래합니다.

여전히 선택을 할 수 없다면 더 간단하게 만들겠습니다. 당신이 숫자에 능숙하지만 코딩 및 데이터 모델링 기술을 완벽하게 하려면 아직 먼 길을 가야 한다고 가정해 봅시다. 데이터 분석가. 점차적으로 기술을 향상시킨 다음 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 분석가라는 직업이 데이터 과학자가 되기 위한 디딤돌이 될 수 있습니다. 대체로 두 가지 옵션이 모두 떠오르고 있으며 수익성이 높은 직업 선택이므로 무엇을 선택하든 데이터 과학 분야에서 유망한 직업을 갖게 될 것입니다.