Analityk danych kontra analityk danych – znajdź różnicę

Wraz ze wzrostem liczby miejsc pracy w Data Science, w głowach aspirantów często czai się pytanie – Jaka jest różnica między Data Scientist a Data Analyst?

Czy te 2 są takie same?

Takie pytania były źródłem wielkiego zamieszania wśród młodych ludzi, którzy chcą zrobić karierę w Data Science. Dziś jesteśmy tutaj, aby rozwiać te pytania i wyjaśnić Ci całą sprawę!

Zanim zagłębimy się w profil stanowiska analityka danych i analityka danych, najpierw zrozummy podstawową różnicę między tymi dwiema rolami.

Stanowisko Data Scientist — Data Scientist to doświadczeni profesjonaliści wyposażeni w kombinację umiejętności kodowania, matematyki, statystyki, analizy i uczenia maszynowego. Nawet podczas wywiadu Data Science większość pytań dotyczy tych pojęć i wokół nich. Eksplorują i badają duże zbiory danych zebrane z wielu źródeł, oczyszczają je, organizują i przetwarzają w celu ułatwienia interpretacji. Chociaż potrafią analizować zadania analityka, muszą również pracować z zaawansowanymi algorytmami ML, modelami predykcyjnymi, programowaniem i narzędziami statystycznymi, aby zrozumieć dane i opracować nowe procesy modelowania danych. Data Scientist może być również oznaczony jako Data Researcher lub Data Developer, w zależności od zestawu umiejętności i zapotrzebowania na pracę.

Stanowisko analityka danych — jak sama nazwa wskazuje, analitycy danych zajmują się głównie codziennymi zadaniami związanymi z gromadzeniem i analizą danych. Muszą przesiewać dane, aby zidentyfikować znaczące spostrzeżenia z danych. Przyglądają się problemom biznesowym i starają się znaleźć odpowiedzi na określony zestaw pytań z danego zestawu danych. Ponadto analitycy danych tworzą wizualną reprezentację danych w postaci wykresów, wykresów itp., aby ułatwić zrozumienie każdego interesariusza zaangażowanego w proces biznesowy. Analityk danych może być również oznaczony jako architekt danych lub administrator danych lub inżynier ds. analityki, w zależności od zestawu umiejętności i zapotrzebowania na pracę.

Biorąc pod uwagę ten opis dwóch profili zawodowych, jasne jest, że analityk danych zajmuje się głównie znajdowaniem znaczenia z niespójności (nieustrukturyzowane/częściowo ustrukturyzowane zbiory danych), podczas gdy analityk danych musi znaleźć odpowiedzi na pytania oparte na ustaleniach danych Naukowiec. Czasami jednak role zawodowe nakładają się na siebie, co powoduje powstanie szarej strefy. I chociaż analitycy danych i naukowcy zajmujący się danymi mają pewne podobieństwa, istnieją pewne zasadnicze różnice między tymi dwiema rolami.

Naukowiec i analityk danych — porównanie

1. Obowiązki

Zaledwie minutę temu rozmawialiśmy w skrócie o podstawowych obowiązkach zawodowych analityka danych i analityka danych. Teraz porozmawiamy szczegółowo o ich obowiązkach zawodowych.

Naukowiec ds. danych:

• Twórz i definiuj programy do gromadzenia, modelowania, analizowania i raportowania danych.
• Wykonuj operacje czyszczenia i przetwarzania danych, aby wydobyć cenne spostrzeżenia z danych.
• Opracuj niestandardowe modele danych i algorytmy ML, aby dopasować je do potrzeb firmy/klienta.
• Wydobywanie i analizowanie danych z firmowych baz danych w celu optymalizacji i doskonalenia działań biznesowych (rozwój produktów, techniki marketingowe i satysfakcja klienta).
• Korzystanie z odpowiednich narzędzi do wizualizacji danych i modelowania predykcyjnego w celu zwiększenia generowania przychodów, strategii marketingowych, poprawy doświadczeń klientów itp.
• Opracowanie nowych metod ML i modeli analitycznych.
• Aby skorelować różne zbiory danych, określ ważność nowych źródeł danych i metod gromadzenia danych.
• Koordynować i komunikować się z zespołami IT i zarządzania biznesowego w celu wdrażania modeli danych i monitorowania wyników.
• Identyfikacja nowych możliwości biznesowych i określenie, w jaki sposób wyniki można wykorzystać do ulepszenia strategii biznesowych i wyników.
• Tworzenie zaawansowanych narzędzi/procesów do dokładnego monitorowania i analizowania wydajności modeli danych.
• Opracowanie ram testów A/B do testowania funkcjonowania i jakości modeli.
• Wcielić się w rolę wizjonera, który może uwolnić nowe możliwości z danych.

Analityk danych:

• Analizowanie i wydobywanie danych biznesowych w celu identyfikowania korelacji i odkrywania cennych wzorców z różnych punktów danych.
• Pracować z modelami algorytmów zorientowanymi na klienta i dostosowywać je do indywidualnych wymagań klienta.
• Tworzenie i wdrażanie niestandardowych modeli w celu znalezienia odpowiedzi na kwestie biznesowe, takie jak strategie marketingowe i ich wydajność, gust klientów i wzorce preferencji itp.
• Do mapowania i śledzenia danych z wielu systemów w celu rozwiązania określonych problemów biznesowych.
• Pisanie zapytań SQL w celu wyodrębnienia danych z hurtowni danych i identyfikacji odpowiedzi na złożone problemy biznesowe.
• Stosowanie metod analizy statystycznej do prowadzenia badań i analiz danych konsumenckich.
• Koordynacja z naukowcami i inżynierami danych w celu zebrania nowych danych z wielu źródeł.
• Projektowanie i opracowywanie raportów wizualizacji danych, pulpitów nawigacyjnych itp., aby pomóc zespołowi zarządzającemu firmą w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
• Wykonywanie rutynowych zadań analitycznych, a także analiz ilościowych, gdy jest to wymagane, aby wspierać codzienne funkcjonowanie firmy i podejmowanie decyzji.

Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach

2. Umiejętności

Rola Data Scientist jest wysoce wyspecjalizowana i wszechstronna. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi mają głównie wyższe stopnie, takie jak magister lub doktor. Według KDnuggets prawie 88% Data Scientists posiada tytuł magistra, a co najmniej 46% z nich posiada stopień doktora. Przyjrzyjmy się wymaganiom dotyczącym roli Data Scientist:

• Co najmniej tytuł magistra statystyki/matematyki/informatyki. Lepiej, jeśli masz doktorat.
• Biegłość w językach programowania, takich jak R, Python, Java, SQL, żeby wymienić tylko kilka.
• Dogłębna znajomość technik uczenia maszynowego, w tym klastrowania, drzew decyzyjnych, sztucznych sieci neuronowych itp.
• Dogłębna znajomość zaawansowanych technik i pojęć statystycznych (regresja, właściwości rozkładów, testy statystyczne itp.).
• Doświadczenie w pracy z technikami statystycznymi i data mining (regresja liniowa, losowy las, drzewa, text mining, analiza sieci społecznościowych itp.).
• Doświadczenie w pracy i tworzeniu architektur danych.
• Doświadczenie w manipulowaniu zbiorami danych i tworzeniu modeli statystycznych.
• Doświadczenie w korzystaniu z serwisów internetowych takich jak S3, Spark, Redshift, DigitalOcean itp.
• Doświadczenie w analizie danych od dostawców zewnętrznych, takich jak Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics itp.
• Doświadczenie w pracy z narzędziami do przetwarzania danych rozproszonych, takimi jak Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL itp.
• Doświadczenie w wizualizacji danych z wykorzystaniem narzędzi takich jak ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 itp.

W przypadku stanowiska analityka danych minimalnym wymogiem jest posiadanie stopnia licencjata STEM (nauka, technologia, inżynieria lub matematyka). Posiadanie wyższych stopni naukowych jest doskonałe, ale nie jest konieczne. Jeśli masz dobre umiejętności w zakresie matematyki, nauk ścisłych, programowania, baz danych, analityki predykcyjnej i modelowania danych, jesteś gotowy do pracy. Oto lista wszystkich zasadniczych wymagań dla analityka danych:

• Studia licencjackie z matematyki/statystyki/biznesu ze szczególnym uwzględnieniem analityki.
• Biegłość w językach programowania, takich jak R, Python, Java, SQL, żeby wymienić tylko kilka.
• Solidne połączenie umiejętności analitycznych, ciekawości intelektualnej i zmysłu biznesowego.
• Dogłębna znajomość technik eksploracji danych i nowych technologii, w tym MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, sztucznych sieci neuronowych itp.
• Doświadczenie w pracy z metodyką zwinną.
• Doświadczenie w pracy z Microsoft Excel i Office.
• Silne umiejętności komunikacyjne (zarówno werbalne, jak i pisemne).
• Możliwość jednoczesnego zarządzania i obsługi wielu priorytetów.

3. Wynagrodzenie

Według raportu badawczego PwC do 2020 r. pojawi się około 2,7 miliona ofert pracy dla naukowców zajmujących się danymi i analityków danych. Ponadto stwierdza, że ​​kandydaci na te stanowiska pracy muszą mieć kształt litery T, ponieważ muszą posiadać nie tylko umiejętności techniczne i analityczne, ale także umiejętności miękkie, w tym komunikację, pracę zespołową i kreatywność. Ponieważ trudno jest znaleźć taki talent z odpowiednim zestawem umiejętności, a zapotrzebowanie na Data Scientists i Analysts znacznie przewyższa podaż, te role obiecują atrakcyjny pakiet wynagrodzeń.

Jednak praca analityka danych jest znacznie bardziej wymagająca niż praca analityka danych, więc wynagrodzenie analityka danych jest naturalnie niższe niż analityka danych. Glassdoor utrzymuje, że średnia roczna pensja Data Scientists wynosi Rs. 10 000 000, podczas gdy analityka danych to Rs. 4,82,041.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Myśli końcowe

Biorąc pod uwagę wszystkie powyższe punkty, tytuł zawodowy naukowców i analityków danych wydaje się łudząco podobny ze względu na nieliczne podobieństwa w zestawach umiejętności i obowiązkach zawodowych. Na przykład, jeśli masz doświadczenie w dziedzinie STEM z talentem do programowania, analityki i statystyki, idealnie nadajesz się do kariery w Data Science. Jednak subtelne różnice między nimi prowadzą do znacznej dysproporcji w poziomie wynagrodzeń.

Jeśli nadal nie możesz dokonać wyboru, uprośćmy to sobie — załóżmy, że świetnie radzisz sobie z liczbami, ale nadal musisz przejść długą drogę, aby udoskonalić swoje umiejętności kodowania i modelowania danych, lepiej zacznij swoją karierę jako Analityk danych. Stopniowo możesz podnosić swoje umiejętności, a następnie zostać naukowcem zajmującym się danymi. W ten sposób praca analityka danych może stać się odskocznią do zostania naukowcem danych. Podsumowując, obie opcje pojawiają się i są bardzo lukratywnymi wyborami zawodowymi, więc bez względu na to, co wybierzesz, będziesz mieć obiecującą karierę w dziedzinie Data Science.