Аналитик данных и специалист по данным — найдите отличия

В связи с ростом количества рабочих мест в области науки о данных у соискателей часто возникает вопрос: в чем разница между специалистом по данным и аналитиком данных?

Эти 2 одинаковые?

Такие вопросы были источником большого замешательства среди молодежи, которая хочет сделать успешную карьеру в науке о данных. Сегодня мы здесь, чтобы оставить эти вопросы в покое и прояснить для вас все!

Прежде чем углубляться в профиль работы Data Scientist и Data Analyst, давайте сначала разберемся в основных различиях между двумя рабочими ролями.

Должностная роль специалиста по данным. Специалисты по данным — это опытные специалисты, обладающие навыками кодирования, математики, статистики, аналитики и машинного обучения. Даже во время интервью по науке о данных большинство вопросов касаются этих концепций. Они изучают и изучают большие наборы данных, собранные из нескольких источников, очищают их, систематизируют и обрабатывают, чтобы упростить интерпретацию. Хотя они могут выполнять аналитические задачи аналитика, им также приходится работать с передовыми алгоритмами машинного обучения, моделями прогнозирования, инструментами программирования и статистики, чтобы понимать данные и разрабатывать новые процессы для моделирования данных. Data Scientist также может быть помечен как Data Researcher или Data Developer, в зависимости от набора навыков и требований к работе.

Роль аналитика данных. Как следует из названия, аналитики данных в основном занимаются повседневными задачами по сбору и анализу данных. Они должны просеивать данные, чтобы выявить значимые выводы из данных. Они рассматривают бизнес-проблемы и пытаются найти ответы на определенный набор вопросов из заданного набора данных. Кроме того, аналитики данных создают визуальные представления данных в виде графиков, диаграмм и т. д. для простоты понимания каждой заинтересованной стороной, вовлеченной в бизнес-процесс. Аналитик данных также может называться архитектором данных, администратором данных или инженером-аналитиком, в зависимости от набора навыков и требований к работе.

Из этого описания двух профилей работы становится ясно, что специалист по данным в основном занимается поиском смысла в несогласованности (неструктурированные/полуструктурированные наборы данных), в то время как аналитик данных должен находить ответы на вопросы, основанные на результатах анализа данных. Ученый. Однако иногда должностные роли пересекаются, что приводит к возникновению серой зоны. И хотя аналитики данных и специалисты по данным имеют некоторые сходства, между этими двумя ролями есть определенные принципиальные различия.

Data Scientist и Data Analyst — сравнение

1. Обязанности

Буквально минуту назад мы вкратце рассказали об основных должностных обязанностях Data Scientist и Data Analyst. Теперь мы подробно поговорим об их соответствующих должностных обязанностях.

Специалист по данным:

• Создавайте и определяйте программы для сбора данных, моделирования, анализа и составления отчетов.
• Выполняйте операции по очистке и обработке данных, чтобы извлечь ценную информацию из данных.
• Разрабатывайте пользовательские модели данных и алгоритмы машинного обучения в соответствии с потребностями компании/клиента.
• Извлекать и анализировать данные из баз данных компаний, чтобы способствовать оптимизации и улучшению бизнес-операций (разработка продуктов, методы маркетинга и удовлетворенность клиентов).
• Чтобы использовать правильные инструменты визуализации данных и прогнозного моделирования для увеличения доходов, маркетинговых стратегий, улучшения качества обслуживания клиентов и т. д.
• Разработать новые методы машинного обучения и аналитические модели.
• Чтобы сопоставить различные наборы данных, определите достоверность новых источников данных и методов сбора данных.
• Координация и взаимодействие как с ИТ-командами, так и с командами управления бизнесом для внедрения моделей данных и мониторинга результатов.
• Выявить новые возможности для бизнеса и определить, как результаты могут быть использованы для улучшения бизнес-стратегий и результатов.
• Создать сложные инструменты/процессы для точного мониторинга и анализа производительности моделей данных.
• Разработать фреймворки A/B-тестирования для проверки функционирования и качества модели.
• Взять на себя роль провидца, который может открыть новые возможности данных.

Аналитик данных:

• Для анализа и извлечения бизнес-данных для выявления корреляций и обнаружения ценных закономерностей из разрозненных точек данных.
• Работать с моделями алгоритмов, ориентированных на клиента, и персонализировать их в соответствии с индивидуальными требованиями клиента.
• Чтобы создавать и развертывать пользовательские модели, чтобы найти ответы на вопросы бизнеса, такие как маркетинговые стратегии и их эффективность, вкусы клиентов, модели предпочтений и т. д.
• Для сопоставления и отслеживания данных из нескольких систем для решения конкретных бизнес-задач.
• Для написания SQL-запросов для извлечения данных из хранилища данных и определения ответов на сложные бизнес-вопросы.
• Применять методы статистического анализа для проведения исследований и аналитики потребительских данных.
• Координировать свои действия с учеными и инженерами данных для сбора новых данных из нескольких источников.
• Проектировать и разрабатывать отчеты визуализации данных, информационные панели и т. д., чтобы помочь команде управления бизнесом принимать более эффективные бизнес-решения.
• Для выполнения рутинных аналитических задач, а также количественного анализа, когда это необходимо для поддержки повседневного функционирования бизнеса и принятия решений.

Оформить заказ: зарплата аналитика данных в Индии

2. Навыки

Роль Data Scientist является узкоспециализированной и универсальной. Следовательно, специалисты по данным в основном имеют ученые степени, такие как степень магистра или доктора наук. По данным KDnuggets, почти 88% специалистов по данным имеют степень магистра, и не менее 46% из них имеют докторскую степень. Давайте посмотрим на требования к роли Data Scientist:

• Минимум степень магистра в области статистики/математики/компьютерных наук. Лучше, если у вас есть докторская степень.
• Знание языков программирования, таких как R, Python, Java, SQL и многих других.
• Глубокие знания методов машинного обучения, включая кластеризацию, деревья решений, искусственные нейронные сети и т. д.
• Глубокие знания передовых статистических методов и концепций (регрессия, свойства распределений, статистические тесты и т. д.).
• Опыт работы со статистическими методами и методами интеллектуального анализа данных (линейная регрессия, случайный лес, деревья, интеллектуальный анализ текста, анализ социальных сетей и т. д.).
• Опыт работы и создания архитектур данных.
• Опыт работы с наборами данных и разработки статистических моделей.
• Опыт использования таких веб-сервисов, как S3, Spark, Redshift, DigitalOcean и др.
• Опыт анализа данных от сторонних поставщиков, таких как Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics и т. д.
• Опыт работы с инструментами распределенных данных/вычислений, такими как Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL и т. д.
• Опыт визуализации данных с использованием таких инструментов, как ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 и др.

Для должности аналитика данных минимальным требованием является наличие степени бакалавра STEM (наука, технология, инженерия или математика). Наличие ученых степеней — это хорошо, но не обязательно. Если у вас есть сильные навыки в области математики, естественных наук, программирования, баз данных, прогнозной аналитики и моделирования данных, вы готовы к работе. Вот список всех основных требований к аналитику данных:

• Степень бакалавра в области математики/статистики/бизнеса с упором на аналитику.
• Знание языков программирования, таких как R, Python, Java, SQL и многих других.
• Надежное сочетание аналитических способностей, любознательности и деловой хватки.
• Глубокие знания методов интеллектуального анализа данных и новых технологий, включая MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, искусственные нейронные сети и т. д.
• Опыт работы по гибкой методологии.
• Опыт работы с Microsoft Excel и Office.
• Сильные коммуникативные навыки (как устные, так и письменные).
• Способность управлять и обрабатывать несколько приоритетов одновременно.

3. Зарплата

Согласно отчету исследования PwC, к 2020 году будет открыто около 2,7 миллиона вакансий для специалистов по данным и аналитиков данных. Далее в нем говорится, что кандидаты на эти должности должны быть «Т-образными», то есть они должны обладать не только техническими и аналитическими навыками, но и навыками межличностного общения, включая общение, работу в команде и творчество. Поскольку трудно найти такой талант с нужным набором навыков, а спрос на специалистов по данным и аналитиков значительно превышает предложение, эти роли обещают солидный пакет заработной платы.

Тем не менее, работа Data Scientist гораздо более требовательна, чем работа Data Analyst, зарплата Data Analysts, естественно, ниже, чем у Data Scientist. Glassdoor утверждает, что средняя годовая зарплата специалистов по данным составляет рупий. 10 00 000, тогда как у аналитика данных - рупий. 4 82 041.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключительные мысли

Принимая во внимание все упомянутые выше моменты, названия должностей специалистов по данным и аналитиков данных кажутся обманчиво похожими из-за небольшого сходства в наборах навыков и должностных обязанностях. Например, если у вас есть опыт работы в области STEM со способностями к программированию, аналитике и статистике, вы идеально подходите для карьеры в области науки о данных. Однако тонкие различия между ними приводят к значительному неравенству в уровне заработной платы.

Если вы все еще не можете определиться с выбором, давайте упростим его для вас — допустим, вы хорошо разбираетесь в числах, но вам еще нужно пройти долгий путь, чтобы усовершенствовать свои навыки кодирования и моделирования данных, вам лучше начать свою карьеру в качестве Аналитик данных. Постепенно вы можете повысить свою квалификацию, а затем стать Data Scientist. Таким образом, работа аналитика данных может стать ступенькой к тому, чтобы стать специалистом по данным. В целом, оба варианта появляются и являются очень прибыльными вариантами карьеры, поэтому у вас будет многообещающая карьера в науке о данных, независимо от того, что вы выберете.