Data Analyst vs Data Scientist - Obțineți diferența

Odată cu creșterea locurilor de muncă în domeniul științei datelor, există o întrebare care deseori pândește în mintea aspiranților – Care este diferența dintre un Data Scientist și un Data Analyst?

Acestea 2 sunt la fel?

Astfel de întrebări au fost o sursă de mare confuzie în rândul tinerilor care doresc să facă o carieră de succes în știința datelor. Astăzi, suntem aici pentru a pune capăt acestor întrebări și pentru a vă clarifica întreaga problemă!

Înainte de a pătrunde în profunzime în profilul postului unui Data Scientist și cel al unui Data Analyst, să înțelegem mai întâi diferența de bază dintre cele 2 posturi.

Rolul de job de Data Scientist – Data Scientists sunt profesioniști experți, echipați cu o combinație de abilități de codificare, matematice, statistice, analitice și ML. Chiar și în timpul unui interviu pentru Data Science, majoritatea întrebărilor sunt în și în jurul acestor concepte. Ei explorează și examinează seturi mari de date colectate din mai multe surse, le curățează, le organizează și le procesează pentru a facilita interpretarea. Deși pot face sarcini de analiză ale unui analist, ei trebuie, de asemenea, să lucreze cu algoritmi ML avansați, modele predictive, instrumente de programare și statistice pentru a înțelege datele și pentru a dezvolta noi procese pentru modelarea datelor. Un Data Scientist poate fi, de asemenea, etichetat ca Data Researcher sau Data Developer, în funcție de setul de abilități și de cererea de locuri de muncă.

Rolul postului de analist de date – După cum sugerează și numele, analiștii de date sunt implicați în principal cu sarcinile de zi cu zi de colectare și analiză a datelor. Ei trebuie să cerceteze datele pentru a identifica perspective semnificative din date. Ei se uită la problemele de afaceri și încearcă să găsească răspunsuri la un anumit set de întrebări dintr-un anumit set de date. Mai mult, analiștii de date creează reprezentări vizuale ale datelor sub formă de grafice, diagrame etc., pentru ușurința de înțelegere a tuturor părților interesate implicate în procesul de afaceri. Un analist de date poate fi, de asemenea, etichetat ca arhitect de date sau administrator de date sau inginer analitic, în funcție de setul de abilități și de cererea de locuri de muncă.

Din această descriere a celor două profiluri de post, este clar că un Data Scientist se ocupă în principal de găsirea semnificației din incoerență (seturi de date nestructurate/semistructurate), în timp ce un Data Analyst trebuie să găsească răspunsuri la întrebări pe baza constatărilor unui Data. Om de stiinta. Cu toate acestea, uneori rolurile postului se suprapun, dând astfel naștere unei zone gri. Și, în timp ce analiștii de date și oamenii de știință ai datelor împărtășesc unele asemănări, există anumite diferențe esențiale între cele două roluri.

Data Scientist și Data Analyst – O comparație

1. Responsabilități

Cu doar un minut în urmă, am vorbit despre responsabilitățile principale ale unui Data Scientist și Data Analyst pe scurt. Acum, vom vorbi în detaliu despre responsabilitățile lor respective.

Data Scientist:

• Creați și definiți programe pentru colectarea datelor, modelare, analiză și raportare.
• Efectuați operațiuni de curățare și procesare a datelor pentru a extrage informații valoroase din date.
• Dezvoltați modele de date personalizate și algoritmi ML pentru a se potrivi nevoilor companiei/clientului.
• Să extragă și să analizeze datele din bazele de date ale companiei pentru a promova optimizarea și îmbunătățirea operațiunilor de afaceri (dezvoltarea produselor, tehnici de marketing și satisfacția clienților).
• Pentru a utiliza instrumentele potrivite de vizualizare a datelor și modelare predictivă pentru a stimula generarea de venituri, strategiile de marketing, îmbunătățirea experienței clienților etc.
• Dezvoltarea de noi metode ML și modele analitice.
• Pentru a corela diferite seturi de date, determinați validitatea noilor surse de date și a metodelor de colectare a datelor.
• Să coordoneze și să comunice atât cu echipele IT, cât și cu echipele de management de afaceri pentru a implementa modele de date și a monitoriza rezultatele.
• Pentru a identifica noi oportunități de afaceri și a determina modul în care rezultatele pot fi utilizate pentru a îmbunătăți strategiile și rezultatele de afaceri.
• Pentru a crea instrumente/procese sofisticate pentru a monitoriza și analiza cu precizie performanța modelelor de date.
• Pentru a dezvolta cadre de testare A/B pentru a testa funcționarea și calitatea modelului.
• Să-și asume rolul unui vizionar care poate debloca noi posibilități din date.

Analist de date:

• Să analizeze și să extragă datele de afaceri pentru a identifica corelații și a descoperi modele valoroase din puncte de date disparate.
• Pentru a lucra cu modele de algoritmi centrate pe client și a le personaliza pentru a se potrivi cerințelor individuale ale clienților.
• Pentru a crea și implementa modele personalizate pentru a descoperi răspunsuri la probleme de afaceri, cum ar fi strategiile de marketing și performanța acestora, gustul clienților și modelele de preferințe etc.
• Pentru a mapa și a urmări date din mai multe sisteme pentru a rezolva probleme specifice de afaceri.
• Pentru a scrie interogări SQL pentru a extrage date din depozitul de date și pentru a identifica răspunsurile la probleme complexe de afaceri.
• Să aplice metode de analiză statistică pentru a efectua cercetări și analize privind datele consumatorilor.
• Să se coordoneze cu oamenii de știință și inginerii de date pentru a colecta date noi din mai multe surse.
• Pentru a proiecta și dezvolta rapoarte de vizualizare a datelor, tablouri de bord etc., pentru a ajuta echipa de management al afacerii să ia decizii de afaceri mai bune.
• Pentru a efectua sarcini de analiză de rutină, precum și analize cantitative, atunci când este necesar, pentru a sprijini funcționarea de zi cu zi a afacerii și luarea deciziilor.

Checkout: Salariu de analist de date în India

2. Abilități

Rolul unui Data Scientist este foarte specializat și versatil. Prin urmare, oamenii de știință în date au în mare parte diplome avansate, cum ar fi un master sau un doctorat. Potrivit KDnuggets, aproape 88% dintre cercetătorii de date au o diplomă de master, iar cel puțin 46% dintre ei dețin un doctorat. Să aruncăm o privire la cerințele rolului unui Data Scientist:

• Un minim de diplomă de master în statistică/matematică/informatică. Mai bine dacă ai un doctorat.
• Cunoștințe în limbaje de programare precum R, Python, Java, SQL, pentru a numi câteva.
• Cunoașterea aprofundată a tehnicilor ML, inclusiv clustering, arbori de decizie, rețele neuronale artificiale etc.
• Cunoașterea aprofundată a tehnicilor și conceptelor statistice avansate (regresiune, proprietăți ale distribuțiilor, teste statistice etc.).
• Experiență în lucrul cu tehnici statistice și de extragere a datelor (regresie liniară, pădure aleatoare, copaci, text mining, analiza rețelelor sociale etc.).
• Experiență în lucrul cu precum și în crearea de arhitecturi de date.
• Experiență în manipularea seturilor de date și dezvoltarea modelelor statistice.
• Experiență în utilizarea serviciilor web precum S3, Spark, Redshift, DigitalOcean etc.
• Experiență în analiza datelor de la furnizori terți precum Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics etc.
• Experiență în lucrul cu instrumente de calcul/date distribuite precum Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL etc.
• Experiență în vizualizarea datelor folosind instrumente precum ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 etc.

Pentru funcția de analist de date, cerința minimă este de a avea o diplomă de licență STEM (știință, tehnologie, inginerie sau matematică). A avea diplome avansate este excelent, dar nu este o necesitate. Dacă aveți abilități puternice de matematică, știință, programare, baze de date, analiză predictivă și modelare a datelor, sunteți gata. Iată o listă cu toate cerințele esențiale pentru un analist de date:

• Licență în Matematică/Statistică/Afaceri, cu accent pe analiză.
• Cunoștințe în limbaje de programare precum R, Python, Java, SQL, pentru a numi câteva.
• O combinație solidă de abilități analitice, curiozitate intelectuală și perspicacitate pentru afaceri.
• Cunoaștere aprofundată a tehnicilor de extragere a datelor și a tehnologiilor emergente, inclusiv MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, rețele neuronale artificiale etc.
• Experiență în lucrul cu metodologia agilă.
• Experiență în lucrul cu Microsoft Excel și Office.
• Abilități puternice de comunicare (atât verbal cât și scris).
• Abilitatea de a gestiona și gestiona mai multe priorități simultan.

3. Salariul

Potrivit unui raport al unui studiu PwC, până în 2020 vor exista aproximativ 2,7 milioane de locuri de muncă deschise pentru oamenii de știință și analiști de date. De asemenea, se precizează că solicitanții pentru aceste posturi trebuie să aibă „forma de T”, deoarece trebuie să posede nu numai abilități tehnice și analitice, ci și abilități soft, inclusiv comunicare, lucru în echipă și creativitate. Deoarece este dificil să găsești un astfel de talent cu setul de abilități potrivite, iar cererea de oameni de știință și analiști de date depășește oferta cu o marjă mare, aceste roluri promit un pachet salarial frumos.

Totuși, meseria de Data Scientist fiind mult mai solicitantă decât cea de Data Analyst, salariul Data Analyst-ului este în mod firesc mai mic decât Data Scientists. Glassdoor susține că salariul mediu anual al cercetătorilor de date este de Rs. 10.00.000, în timp ce cea a unui analist de date este de Rs. 4.82.041.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Gânduri de încheiere

Luând în considerare toate punctele menționate mai sus, titlul postului de Data Scientists și Data Analysts pare în mod înșelător de asemănător din cauza puținelor asemănări în seturile de abilități și responsabilitățile postului. De exemplu, dacă aveți un fundal STEM cu un fler în programare, analiză și statistică, sunteți ideal pentru o carieră în știința datelor. Cu toate acestea, diferențele subtile dintre cele două dau naștere unei disparități semnificative în nivelul salariului.

Dacă încă nu poți face o alegere, hai să o simplificăm pentru tine – să presupunem că ești grozav cu numerele, dar tot trebuie să faci un drum lung pentru a-ți perfecționa abilitățile de codare și modelare a datelor, ar fi bine să-ți începi cariera ca Analist de date. Treptat, puteți îmbunătăți abilitățile și apoi puteți deveni Data Scientist. În acest fel, slujba unui Data Analyst poate deveni o piatră de temelie pentru a deveni Data Scientist. Per total, ambele opțiuni sunt alegeri de carieră în curs de dezvoltare și extrem de profitabile, așa că veți avea o carieră promițătoare în știința datelor, indiferent de ceea ce alegeți.