Veri Analisti ve Veri Bilimcisi – Farkı Bulun

Veri Bilimi işlerinin artmasıyla, adayların kafasında genellikle gizlenen bir soru var - Veri Bilimcisi ile Veri Analisti arasındaki fark nedir?

Bu 2'si aynı mı?

Bu tür sorular, Veri Biliminde başarılı bir kariyer yapmak isteyen gençler arasında büyük bir kafa karışıklığı kaynağı olmuştur. Bugün, bu soruları sizin için tüm konuyu açıklığa kavuşturmak ve netleştirmek için buradayız!

Bir Veri Bilimcisi ve Veri Analistinin iş profiline derinlemesine dalmadan önce, önce 2 iş rolü arasındaki temel farkı anlayalım.

Veri Bilimcisi İş Rolü – Veri Bilimcileri, kodlama, matematiksel, istatistiksel, analitik ve ML becerilerinin bir kombinasyonu ile donatılmış uzman profesyonellerdir. Bir Veri Bilimi görüşmesi sırasında bile, soruların çoğu bu kavramların içinde ve çevresindedir. Birden çok kaynaktan toplanan büyük veri kümelerini keşfeder ve inceler, temizler, düzenler ve yorumlamayı kolaylaştırmak için işlerler. Bir analistin analiz görevlerini yerine getirebildikleri gibi, verileri anlamlandırmak ve veri modelleme için yeni süreçler geliştirmek için gelişmiş ML algoritmaları, tahmine dayalı modeller, programlama ve istatistiksel araçlarla da çalışmak zorundadırlar. Bir Veri Bilimcisi, beceri setine ve iş talebine bağlı olarak Veri Araştırmacısı veya Veri Geliştirici olarak da etiketlenebilir.

Veri Analisti İş Rolü - Adından da anlaşılacağı gibi, Veri Analistleri öncelikle günlük veri toplama ve analiz görevleriyle ilgilenir. Verilerden anlamlı içgörüler belirlemek için verileri gözden geçirmeleri gerekir. İş sorunlarına bakarlar ve belirli bir veri kümesinden belirli bir dizi soruya yanıt bulmaya çalışırlar. Ayrıca, Veri Analistleri, iş sürecine dahil olan her paydaşın anlaşılmasını kolaylaştırmak için verilerin grafikler, çizelgeler vb. şeklinde görsel temsillerini oluşturur. Bir Veri Analisti, beceri setine ve iş talebine bağlı olarak Veri Mimarı veya Veri Yöneticisi veya Analitik Mühendisi olarak da etiketlenebilir.

İki iş profilinin bu tanımından yola çıkarak, bir Veri Bilimcisinin temel olarak tutarsızlıktan (yapılandırılmamış/yarı yapılandırılmış veri kümeleri) anlam bulmakla uğraştığı, oysa bir Veri Analistinin bir Verinin bulgularına dayalı sorulara yanıt bulması gerektiği açıktır. Bilim adamı. Bununla birlikte, bazen iş rolleri örtüşür ve bu nedenle gri bir alana yol açar. Hem Veri Analistleri hem de Veri Bilimcileri bazı benzerlikleri paylaşırken, iki rol arasında bazı önemli farklılıklar vardır.

Veri Bilimcisi ve Veri Analisti – Bir Karşılaştırma

1. Sorumluluklar

Bir dakika önce, kısaca bir Veri Bilimcisi ve Veri Analistinin birincil iş sorumluluklarından bahsetmiştik. Şimdi, ilgili iş sorumluluklarından ayrıntılı olarak bahsedeceğiz.

Veri Bilimcisi:

• Veri toplama, modelleme, analiz ve raporlama için programlar oluşturun ve tanımlayın.
• Verilerden değerli içgörüler çıkarmak için veri temizleme ve işleme operasyonları gerçekleştirin.
• Şirket/müşteri ihtiyaçlarına uygun özel veri modelleri ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirin.
• İş operasyonlarının (ürün geliştirme, pazarlama teknikleri ve müşteri memnuniyeti) optimizasyonunu ve iyileştirilmesini teşvik etmek için şirket veri tabanlarından gelen verileri araştırmak ve analiz etmek.
• Gelir yaratmayı, pazarlama stratejilerini artırmak, müşteri deneyimlerini geliştirmek vb. için doğru veri görselleştirme ve tahmine dayalı modelleme araçlarını kullanmak.
• Yeni ML yöntemleri ve analitik modeller geliştirmek.
• Farklı veri kümelerini ilişkilendirmek için yeni veri kaynaklarının ve veri toplama yöntemlerinin geçerliliğini belirleyin.
• Veri modellerini uygulamak ve sonuçları izlemek için hem BT hem de iş yönetimi ekipleriyle koordine etmek ve iletişim kurmak.
• Yeni iş fırsatlarını belirlemek ve bulguların iş stratejilerini ve sonuçlarını geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini belirlemek.
• Veri modellerinin performansını doğru bir şekilde izlemek ve analiz etmek için gelişmiş araçlar/süreçler oluşturmak.
• Model işleyişini ve kalitesini test etmek için A/B test çerçeveleri geliştirmek.
• Verilerden yeni olasılıkların kilidini açabilen bir vizyoner rolünü üstlenmek.

Veri Analisti:

• Korelasyonları belirlemek ve farklı veri noktalarından değerli kalıpları keşfetmek için iş verilerini analiz etmek ve çıkarmak.
• Müşteri odaklı algoritma modelleriyle çalışmak ve bunları bireysel müşteri gereksinimlerine uyacak şekilde kişiselleştirmek.
• Pazarlama stratejileri ve performansları, müşteri zevkleri ve tercih kalıpları gibi iş konularına verilen yanıtları ortaya çıkarmak için özel modeller oluşturmak ve dağıtmak.
• Belirli iş sorunlarını çözmek için birden çok sistemden verileri eşlemek ve izlemek.
• Veri ambarından veri çıkarmak ve karmaşık iş sorunlarının yanıtlarını belirlemek için SQL sorguları yazmak.
• Tüketici veri araştırması ve analitiği yapmak için istatistiksel analiz yöntemlerini uygulamak.
• Birden fazla kaynaktan yeni veriler toplamak için Veri Bilimcileri ve Veri Mühendisleri ile koordinasyon sağlamak.
• İş yönetimi ekibinin daha iyi iş kararları almasına yardımcı olmak için veri görselleştirme raporları, gösterge tabloları vb. tasarlamak ve geliştirmek.
• Günlük iş işleyişini ve karar vermeyi desteklemek için gerektiğinde ve gerektiğinde kantitatif analizin yanı sıra rutin analiz görevlerini gerçekleştirmek.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

2. Beceriler

Bir Veri Bilimcisinin rolü son derece uzmanlaşmış ve çok yönlüdür. Bu nedenle, Veri Bilimcileri çoğunlukla Yüksek Lisans veya Doktora gibi ileri derecelere sahiptir. KDnuggets'a göre, Veri Bilimcilerinin yaklaşık %88'i yüksek lisans derecesine sahiptir ve bunların en az %46'sı doktora derecesine sahiptir. Bir Veri Bilimcisinin rol gereksinimlerine bir göz atalım:

• En az İstatistik/Matematik/Bilgisayar Bilimi alanında yüksek lisans derecesi. Doktora dereceniz varsa daha iyi.
• R, Python, Java, SQL gibi programlama dillerinde yeterlilik, birkaç isim.
• Kümeleme, karar ağaçları, yapay sinir ağları vb. dahil olmak üzere ML teknikleri hakkında derinlemesine bilgi.
• Gelişmiş istatistiksel teknikler ve kavramlar hakkında derinlemesine bilgi (regresyon, dağılımların özellikleri, istatistiksel testler, vb.).
• İstatistik ve veri madenciliği teknikleri (doğrusal regresyon, rastgele orman, ağaçlar, metin madenciliği, sosyal ağ analizi vb.) ile çalışma deneyimi.
• Veri mimarileri oluşturmanın yanı sıra çalışma deneyimi.
• Veri setlerini manipüle etme ve istatistiksel modeller geliştirme konusunda deneyim.
• S3, Spark, Redshift, DigitalOcean vb. web servislerini kullanma deneyimi.
• Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics vb. gibi üçüncü taraf sağlayıcılardan gelen verileri analiz etme deneyimi.
• Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, vb. gibi dağıtılmış veri/bilgi işlem araçlarıyla çalışma deneyimi.
• ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3 vb. araçları kullanarak veri görselleştirme deneyimi.

Bir Veri Analistinin iş rolü için minimum gereklilik, lisans STEM (bilim, teknoloji, mühendislik veya matematik) derecesine sahip olmaktır. İleri derecelere sahip olmak mükemmeldir, ancak bir zorunluluk değildir. Güçlü Matematik, Bilim, Programlama, Veritabanı, Tahmine Dayalı Analitik ve Veri Modelleme becerileriniz varsa, gitmeye hazırsınız. İşte bir Veri Analisti için tüm temel gereksinimlerin bir listesi:

• Analitik odaklı Matematik/İstatistik/İşletme lisans derecesi.
• R, Python, Java, SQL gibi programlama dillerinde yeterlilik, birkaç isim.
• Analitik beceriler, entelektüel merak ve iş zekasının sağlam bir bileşimi.
• MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, yapay sinir ağları vb. dahil olmak üzere veri madenciliği teknikleri ve gelişen teknolojiler hakkında derinlemesine bilgi.
• Çevik metodoloji ile çalışma deneyimi.
• Microsoft Excel ve Office ile çalışma deneyimi.
• Güçlü iletişim becerileri (hem sözlü hem de yazılı).
• Aynı anda birden fazla önceliği yönetme ve yönetme yeteneği.

3. Maaş

Bir PwC araştırma raporuna göre, 2020 yılına kadar Veri Bilimcileri ve Veri Analistleri için yaklaşık 2,7 milyon iş fırsatı olacak. Ayrıca, bu iş rolleri için başvuranların sadece teknik ve analitik becerilere değil, aynı zamanda iletişim, ekip çalışması ve yaratıcılık gibi yumuşak becerilere de sahip olmaları gerektiği gibi “T şeklinde” olmaları gerektiğini belirtmektedir. Doğru becerilere sahip böyle bir yeteneği bulmak zor olduğundan ve Veri Bilimcileri ve Analistlerine olan talep arzı büyük bir farkla aştığından, bu roller yakışıklı maaş paketi vaat ediyor.

Bununla birlikte, bir Veri Bilimcisinin işi bir Veri Analistinden çok daha talepkar olduğundan, Veri Analistlerinin maaşı doğal olarak Veri Bilimcilerinden daha düşüktür. Glassdoor, Veri Bilimcilerinin yıllık ortalama maaşının Rs olduğunu savunuyor. 10,00,000, oysa bir Veri Analistininki Rs'dir. 4,82,041.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Sonuç düşünceleri

Yukarıda belirtilen tüm noktalar göz önüne alındığında, Veri Bilimcileri ve Veri Analistlerinin iş unvanları, beceri setleri ve iş sorumlulukları arasındaki birkaç benzerlik nedeniyle aldatıcı bir şekilde benzer görünmektedir. Örneğin, programlama, analitik ve istatistik konularında yetenekli bir STEM geçmişine sahipseniz, Veri Bilimi alanında bir kariyer için idealsiniz. Bununla birlikte, ikisi arasındaki ince farklar, maaş düzeyinde önemli bir eşitsizliğe yol açmaktadır.

Hâlâ bir seçim yapamıyorsanız, bunu sizin için daha basit hale getirelim – sayılarla aranız çok iyi, ancak kodlama ve veri modelleme becerilerinizi mükemmelleştirmek için hala uzun bir yol kat etmeniz gerekiyor, kariyerinize profesyonel olarak başlasanız iyi olur. Veri Analisti. Yavaş yavaş, becerilerinizi geliştirebilir ve ardından Veri Bilimcisi olabilirsiniz. Bu şekilde, bir Veri Analistinin işi, Veri Bilimcisi olma yolunda bir adım olabilir. Sonuç olarak, hem seçenekler ortaya çıkıyor hem de son derece kazançlı kariyer seçenekleri, bu nedenle ne seçerseniz seçin Veri Biliminde gelecek vaat eden bir kariyere sahip olacaksınız.