นักวิเคราะห์ข้อมูล vs นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – ค้นหาความแตกต่าง

ด้วยงาน Data Science ที่เพิ่มขึ้น มีคำถามที่มักจะแฝงอยู่ในจิตใจของผู้แสวงหา – อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Data Scientist และ Data Analyst?

2 ตัวนี้เหมือนกันมั้ยคะ?

คำถามดังกล่าวเป็นที่มาของความสับสนอย่างมากในหมู่เยาวชนที่ต้องการประสบความสำเร็จในอาชีพการงานด้าน Data Science วันนี้ เราจึงขอนำคำถามเหล่านี้มาพักผ่อนและชี้แจงเรื่องทั้งหมดให้คุณทราบ!

ก่อนที่จะเจาะลึกลงไปในโปรไฟล์งานของ Data Scientist และของ Data Analyst เรามาทำความเข้าใจความแตกต่างหลักระหว่างบทบาทงาน 2 ตำแหน่งกันก่อน

บทบาทหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ สถิติ การวิเคราะห์ และ ML แม้แต่ในระหว่างการสัมภาษณ์ Data Science คำถามส่วนใหญ่จะอยู่ในและรอบๆ แนวคิดเหล่านี้ พวกเขาสำรวจและตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมจากหลายแหล่ง ล้างข้อมูล จัดระเบียบ และประมวลผลเพื่อให้ง่ายต่อการตีความ ในขณะที่พวกเขาสามารถวิเคราะห์งานของนักวิเคราะห์ได้ พวกเขายังต้องทำงานกับอัลกอริธึม ML ขั้นสูง โมเดลเชิงทำนาย การเขียนโปรแกรมและเครื่องมือทางสถิติเพื่อให้เข้าใจข้อมูลและพัฒนากระบวนการใหม่สำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถระบุได้ว่าเป็นผู้วิจัยข้อมูลหรือนักพัฒนาข้อมูล ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับชุดทักษะและความต้องการของงาน

บทบาทงานของนักวิเคราะห์ข้อมูล – ตามชื่อที่แนะนำ นักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับงานการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลแบบวันต่อวัน พวกเขาต้องกลั่นกรองข้อมูลเพื่อระบุข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล พวกเขาพิจารณาปัญหาทางธุรกิจและพยายามค้นหาคำตอบสำหรับชุดคำถามเฉพาะจากชุดข้อมูลที่กำหนด นอกจากนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลยังสร้างการแสดงภาพแทนข้อมูลในรูปแบบของกราฟ แผนภูมิ ฯลฯ เพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกรายที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทางธุรกิจเข้าใจได้ง่ายขึ้น นักวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถระบุว่าเป็น Data Architect หรือ Data Administrator หรือ Analytics Engineer โดยขึ้นอยู่กับชุดทักษะและความต้องการของงาน

การรวบรวมจากคำอธิบายของโปรไฟล์งานทั้งสองนี้ เป็นที่ชัดเจนว่า Data Scientist ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการค้นหาความหมายจากความไม่ต่อเนื่องกัน (ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง/กึ่งโครงสร้าง) ในขณะที่ Data Analyst ต้องหาคำตอบสำหรับคำถามโดยพิจารณาจากข้อมูลที่ค้นพบ นักวิทยาศาสตร์. อย่างไรก็ตาม บางครั้งหน้าที่งานทับซ้อนกัน ทำให้เกิดพื้นที่สีเทา และในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างก็มีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองบทบาท

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล – การเปรียบเทียบ

1. ความรับผิดชอบ

เมื่อหนึ่งนาทีที่แล้ว เราได้พูดคุยเกี่ยวกับความรับผิดชอบงานหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยสังเขป ตอนนี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดเกี่ยวกับความรับผิดชอบในงานที่เกี่ยวข้องกัน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• สร้างและกำหนดโปรแกรมสำหรับการรวบรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ และการรายงาน
• ดำเนินการล้างข้อมูลและประมวลผลเพื่อขุดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล
• พัฒนาแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดเองและอัลกอริทึม ML เพื่อให้เหมาะกับความต้องการของบริษัท/ลูกค้า
• เพื่อขุดและวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานข้อมูลของบริษัทเพื่อส่งเสริมการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ (การพัฒนาผลิตภัณฑ์ เทคนิคการตลาด และความพึงพอใจของลูกค้า)
• เพื่อใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลและการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มการสร้างรายได้ กลยุทธ์ทางการตลาด ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ฯลฯ
• เพื่อพัฒนาวิธีการ ML ใหม่และรูปแบบการวิเคราะห์
• หากต้องการเชื่อมโยงชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ให้กำหนดความถูกต้องของแหล่งข้อมูลใหม่และวิธีการรวบรวมข้อมูล
• เพื่อประสานงานและสื่อสารกับทั้งฝ่ายไอทีและทีมบริหารธุรกิจเพื่อใช้โมเดลข้อมูลและติดตามผล
• เพื่อระบุโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และกำหนดว่าการค้นพบนี้สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์และผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างไร
• เพื่อสร้างเครื่องมือ/กระบวนการที่ซับซ้อนเพื่อติดตามและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวแบบข้อมูลได้อย่างแม่นยำ
• เพื่อพัฒนากรอบการทดสอบ A/B เพื่อทดสอบการทำงานและคุณภาพของแบบจำลอง
• สวมบทบาทเป็นผู้มีวิสัยทัศน์ที่สามารถปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ จากข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูล:

• เพื่อวิเคราะห์และขุดข้อมูลทางธุรกิจเพื่อระบุความสัมพันธ์และค้นหารูปแบบที่มีค่าจากจุดข้อมูลที่แตกต่างกัน
• เพื่อทำงานกับโมเดลอัลกอริธึมที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางและปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย
• เพื่อสร้างและปรับใช้โมเดลที่กำหนดเองเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับเรื่องธุรกิจ เช่น กลยุทธ์ทางการตลาดและประสิทธิภาพ รสนิยมของลูกค้า และรูปแบบความชอบ เป็นต้น
• เพื่อทำแผนที่และติดตามข้อมูลจากหลายระบบเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
• เพื่อเขียนคำสั่ง SQL เพื่อดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลและเพื่อระบุคำตอบสำหรับปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน
• เพื่อใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อดำเนินการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภค
• เพื่อประสานงานกับ Data Scientists และ Data Engineer เพื่อรวบรวมข้อมูลใหม่จากหลายแหล่ง
• เพื่อออกแบบและพัฒนารายงานการแสดงภาพข้อมูล แดชบอร์ด ฯลฯ เพื่อช่วยทีมจัดการธุรกิจในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น
• เพื่อดำเนินการวิเคราะห์งานประจำตลอดจนการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเมื่อจำเป็นเพื่อรองรับการทำงานและการตัดสินใจทางธุรกิจในแต่ละวัน

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

2. ทักษะ

บทบาทของ Data Scientist นั้นมีความเชี่ยวชาญและหลากหลาย ดังนั้น Data Scientists ส่วนใหญ่มีปริญญาขั้นสูง เช่น ปริญญาโทหรือปริญญาเอก จากข้อมูลของ KDnuggets นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกือบ 88% สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโท และอย่างน้อย 46% ของพวกเขาจบปริญญาเอก มาดูข้อกำหนดเกี่ยวกับบทบาทของ Data Scientist:

• ไม่ต่ำกว่าปริญญาโทในสาขาสถิติ/คณิตศาสตร์/วิทยาการคอมพิวเตอร์ ดีกว่าถ้าคุณมีปริญญาเอก
• ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น R, Python, Java, SQL เป็นต้น
• ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเทคนิค ML รวมถึงการจัดกลุ่ม ต้นไม้ตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม เป็นต้น
• ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเทคนิคและแนวคิดทางสถิติขั้นสูง (การถดถอย คุณสมบัติของการกระจาย การทดสอบทางสถิติ ฯลฯ)
• ประสบการณ์ในการทำงานกับเทคนิคทางสถิติและการขุดข้อมูล (การถดถอยเชิงเส้น, ฟอเรสต์สุ่ม, ต้นไม้, การขุดข้อความ, การวิเคราะห์โซเชียลเน็ตเวิร์ก ฯลฯ )
• มีประสบการณ์ในการทำงานรวมทั้งสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูล
• มีประสบการณ์ในการจัดการชุดข้อมูลและการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติ
• มีประสบการณ์ในการใช้บริการเว็บ เช่น S3, Spark, Redshift, DigitalOcean เป็นต้น
• มีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม เช่น Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics เป็นต้น
• มีประสบการณ์ในการทำงานกับเครื่องมือข้อมูล/คอมพิวเตอร์แบบกระจาย เช่น Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL เป็นต้น
• มีประสบการณ์ในการสร้างภาพข้อมูลโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 เป็นต้น

สำหรับบทบาทหน้าที่ของ Data Analyst ข้อกำหนดขั้นต่ำคือการสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรี STEM (วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ หรือคณิตศาสตร์) การมีปริญญาขั้นสูงนั้นยอดเยี่ยม แต่ก็ไม่จำเป็น หากคุณมีทักษะด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเขียนโปรแกรม ฐานข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการสร้างแบบจำลองข้อมูล คุณก็พร้อม นี่คือรายการข้อกำหนดที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับ Data Analyst:

• ปริญญาตรีสาขาคณิตศาสตร์/สถิติ/ธุรกิจโดยมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์
• ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น R, Python, Java, SQL เป็นต้น
• การผสมผสานที่ลงตัวระหว่างทักษะการวิเคราะห์ ความอยากรู้ทางปัญญา และความเฉียบแหลมทางธุรกิจ
• ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ รวมถึง MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, โครงข่ายประสาทเทียม เป็นต้น
• ประสบการณ์ในการทำงานกับวิธีการแบบเปรียว
• มีประสบการณ์ในการทำงานกับ Microsoft Excel และ Office
• มีทักษะในการสื่อสารที่ดี (ทั้งการพูดและการเขียน)
• ความสามารถในการจัดการและจัดการหลายลำดับความสำคัญพร้อมกัน

3. เงินเดือน

ตามรายงานการศึกษาของ PwC ภายในปี 2020 จะมีตำแหน่งงานว่างประมาณ 2.7 ล้านตำแหน่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ ยังระบุอีกว่าผู้สมัครรับตำแหน่งงานเหล่านี้ต้องเป็น "รูปตัว T" เนื่องจากต้องไม่เพียงแต่มีทักษะด้านเทคนิคและการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังต้องมีทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่น การสื่อสาร การทำงานเป็นทีม และความคิดสร้างสรรค์ เนื่องจากเป็นการยากที่จะหาผู้มีความสามารถดังกล่าวด้วยชุดทักษะที่เหมาะสม และความต้องการ Data Scientists and Analysts นั้นมีมากกว่าอุปทานที่มีส่วนต่างมาก บทบาทเหล่านี้จึงรับประกันว่าจะได้รับค่าตอบแทนที่เหมาะสม

อย่างไรก็ตาม งานของ Data Scientist มีความต้องการมากกว่างานของ Data Analyst มาก เงินเดือนของ Data Analyst นั้นต่ำกว่า Data Scientists อย่างเป็นธรรมชาติ Glassdoor ยืนยันว่าเงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ Data Scientists คือ Rs. 10,00,000 ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลคือ Rs. 4,82,041.

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

สรุปความคิด

เมื่อพิจารณาจากประเด็นทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น ตำแหน่งงานของ Data Scientists และ Data Analysts ดูเหมือนจะคล้ายกันอย่างหลอกลวง เนื่องจากมีความคล้ายคลึงกันเล็กน้อยในชุดทักษะและความรับผิดชอบในงาน ตัวอย่างเช่น หากคุณมีพื้นฐาน STEM และมีไหวพริบในการเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ และสถิติ คุณเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประกอบอาชีพด้าน Data Science อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างที่ลึกซึ้งระหว่างคนทั้งสองทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำอย่างมีนัยสำคัญในระดับเงินเดือน

หากคุณยังไม่สามารถตัดสินใจได้ เรามาทำให้มันง่ายขึ้นสำหรับคุณ สมมติว่าคุณเก่งเรื่องตัวเลข แต่คุณยังคงต้องไปไกลกว่านั้นเพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดและการสร้างแบบจำลองข้อมูลของคุณ คุณควรเริ่มต้นอาชีพในฐานะที่เป็น นักวิเคราะห์ข้อมูล. คุณสามารถเพิ่มทักษะและกลายเป็น Data Scientist ได้ทีละน้อย ด้วยวิธีนี้ งานของ Data Analyst สามารถเป็นก้าวสำคัญในการเป็น Data Scientist โดยรวมแล้ว ทั้งสองทางเลือกถือเป็นทางเลือกใหม่และมีกำไรสูง ดังนั้นคุณจะมีอาชีพที่สดใสใน Data Science ไม่ว่าคุณจะเลือกอะไรก็ตาม