Data Analyst vs Data Scientist – В чем отличие?

data scientist

Если вы ищете хорошо оплачиваемую работу, которая будет включать большие возможности карьерного роста, анализ данных (Data Analyst) или исследователь данных (Data Scientist), возможно, были бы двумя профессиями, которые отвечают этим требованиям. И это не без причины - сфера информационных технологий в целом считается очень прибыльной.

Все, что вам нужно сделать, - это взглянуть на заработные платы, и понять, что это невероятные цифры. Многие люди, как правило, путаются и не знают различий между аналитиком данных (Data Analyst) и ученого-аналитика (Data Scientist). Если у вас есть похожая проблема, не беспокойтесь - эта статья сравнения Data Analyst vs Data Scientist поможет вам.

В конечном счете, это руководство предназначено для ответа на два больших вопроса - в чем разница между двумя профессиями и какую из них вы должны выбрать для освоения? Однако, чтобы иметь возможность ответить на эти вопросы, нам сначала нужно познакомиться с областями. Итак, в самом начале мы кратко поговорим об обеих специальностях по отдельности. После этого мы также определим критерии для сравнения. Как только это будет сделано, мы сможем эффективно анализировать, оценивать и сравнивать аналитику данных с наукой о данных.

Введение

Прежде чем мы продолжим наше описание, анализ и сравнение, я хотел бы поговорить еще об одном. Если вы уже начинающий разработчик или аналитик, или эта статья - ваш первый взгляд на мир информационных технологий, есть кое-что, о чем наверняка все задумываются в тот или иной момент - почему выбирают область ИТ в качестве карьерного пути?

Последний Найденный Купон Coursera:

В большинстве случаев самое первое, о чем вы подумаете, услышав этот вопрос, это зарплата. И давайте будем честными - у ИТ-специалистов действительно высокая зарплата. Не имеет значения, являетесь ли вы графическим дизайнером, программистом или специалистом, который имеет дело с данными (так или иначе) - заработная плата, связанная с ИТ, обычно колеблется выше среднего. Это потому, что сама отрасль постоянно развивается и видит различные новые возможности и идеи. Вот почему, вероятно, никогда не будет недостатка в спросе на ИТ-специалистов.

На данный момент, почти наверняка, если вы хотите чувствовать себя в безопасности и быть уверенными в выборе профессии. Все, что связано с ИТ, вероятно, является одной из ваших лучших решений. Поскольку отрасль постоянно развивается, рынок труда заполнен предложениями работы, связанными с ИТ. И это вряд ли изменится, поскольку, как я упоминал ранее, некоторые нововведения появляются ежедневно.

Весь смысл, который я пытаюсь донести, заключается в том, что быть ИТ-профессионалом гораздо больше, чем просто получать большую зарплату (хотя это уже много). Об этом стоит помнить, когда мы сравниваем Data Analyst и Data Scientist между собой. Теперь мы можем перейти к разговору о том, что делает аналитик данных.

Data Analytics (Аналитик данных)

data scientist

Когда мы сравниваем аналитика данных и исследователя данных, интеллектуальный анализ данных, безусловно, является более популярным из двух. Это в основном потому, что это немного проще и встречается чаще. Итак, что же делает аналитик данных?

Data Analyst (Аналитики данных) - это люди, которые работают с огромным количеством информации. Их работа заключается в том, чтобы взять часть данных и затем «перевести» цифры на повседневный язык. Это делается для того, чтобы аналитик мог затем представить данные своим работодателям, которые затем приняли бы адекватные бизнес-решения на основе результатов анализа.

Аналитики данных являются важными членами любой команды, которая хочет развивать свой бизнес. Тем не менее, эти люди чаще всего встречаются в огромных корпорациях, которые ежедневно обрабатывают огромные объемы данных. Хотя это может показаться непонятным, аналитики данных имеют очень конкретные и четкие должностные обязанности (что не может не радовать!). Их главная ответственность заключается в том, чтобы иметь возможность разбирать предоставленную информацию и делать четкие решения, которые затем могут быть интерпретированы компанией.

Теперь, с учетом всего вышесказанного - почему важно наше сравнение? Или, скорее, почему аналитика данных важна для успеха компании? Позвольте мне привести пример.

Представьте, что у вас есть небольшая компания, которая продает определенный тип кофе. Вы следуете всем золотым правилам маркетинга, рекламируете как традиционно, так и в Интернете, тратите много времени на свою аудиторию и т. д. Проходит месяц, и вы хотите узнать, как работает ваш бизнес. Это не значит просто посмотреть на доход (который вы надеетесь получить!). Если вы хотите, чтобы ваш бизнес был успешным, вам нужно будет определить возможные узкие места и проблемы, выяснить, какие группы вашей целевой аудитории не покупают продукт (и почему), а затем принять определенные решения, основанные на предоставленной информации. Однако вся информация, которая вам потребуется, генерируется в виде числовых строк - вам нужно обладать определенными знаниями, чтобы понимать данные. Здесь начинает работать «специалист по анализу данных и интеллектуальный анализ данных» - аналитики данных возьмут всю эту информацию, проанализируют ее и затем вернутся к вам с результатами.

Несмотря на то, что это очень простая версия (пример) ответа на вопрос «что делает аналитик данных?» у вас теперь должно быть достаточно приличное представление об обязанностях этих профессионалов. С учетом вышесказанного давайте перейдем к следующей части нашей статьи о сравнении «аналитик данных и специалист по данным» и поговорим о том, что делают ученые.

Data Science (Исследователь данных)

data scientist

В обсуждении «Data Analytics и Data Scientist» наука о данных считается более сложной из двух. Это происходит потому, что эта профессия по сравнению с анализом данных включает в себя некоторые дополнительные сложные задачи. Но давайте рассматривать все по порядку - что делают ученые данных?

На первый взгляд, наука о данных очень похожа на аналитику данных. Эти специальности имеют дело с одним и тем же - огромные объемы информации представлены в цифрах. Однако основное различие между ними заключается в степени ответственности.

Мы уже поняли, что аналитики данных (как следует из названия) извлекают и анализируют информацию, а затем представляют ее компании. Обязанности ученых-исследователей данных распространяются на оба этих процесса. Прежде всего, хотя аналитику данных задается конкретная проблема, ожидается, что ученые, работающие с данными, сформулируют проблему самостоятельно. Чтобы дать вам пример, мы могли бы вернуться в ранее упомянутую кофейню.

Если бы вы наняли аналитика данных, вам нужно было бы задать им конкретный вопрос, на который вы хотите получить ответ. Примером такого вопроса может быть «покупает ли группа людей Х больше кофе, чем группа Y?». Аналитик данных ответит на ваш вопрос и найдет ответ, основываясь на результатах вашей компании. Тем не менее, в сравнении Data Scientist и Data Analyst вам не нужно формулировать какие-либо вопросы для специалиста по данным. Скорее, это будет обязанность этого человека взглянуть на бизнес-модель вашей компании, вычесть возможные (и потенциальные) проблемы и решить вопрос самостоятельно.

Однако это не единственное в обсуждении Data Scientist, где исследователи данных отлично справляются со своими обязанностями. Эти люди также имеют более широкие обязанности. В то время как аналитик данных завершит свою работу там, ученый должен также сделать определенные выводы из представленных данных и разработать дальнейший бизнес-план действий для компании.

Итак, после всего вышесказанного вы теперь знаете не только то, что делают исследователи данных, но и основные различия между двумя профессиями. Теперь, прежде чем мы начнем обсуждать фактическое сравнение Data Scientist и Data Analyst, давайте кратко рассмотрим критерии, которые мы будем использовать для анализа обеих профессий.

Критерии сравнения

Большинство профессий, которые хотя бы в чем-то похожи друг на друга, можно проанализировать, применяя различные критерии. Так как это может быть непродуктивно и займет много времени, мы будем использовать только пару основных критериев, чтобы провести различие между аналитиком данных и исследователем данных.

Мы будем использовать три момента: популярность, сложность и зарплата.

Популярность относится к тому, сколько компаний ищут специалистов определенного типа. Если работа пользуется популярностью в долгосрочной перспективе, вы можете ожидать, что это будет довольно безопасный выбор профессии. Тем не менее, вы также должны иметь в виду, что у популярных рабочих мест больше конкурентов! Это также важный момент в сравнении Data Scientist и Data Analyst.

Сложность довольно очевидна - мы посмотрим, насколько сложны работы по сравнению друг с другом. Эта точка, однако, напрямую коррелирует с последней - зарплатой. Работы, которые являются более сложными и требуют больше времени и усилий, часто являются теми, которые платят более высокую зарплату (часто - не всегда!). Это также верно в области Data Scientist и Data Analyst.

Data Scientist и Data Analyst - Какую профессию освоить?

Не беспокойтесь - я не буду слишком углубляться в сравнения. Информация представлена максимально четко и сжато. С учетом вышесказанного, давайте начнем сравнение данных аналитика с данными ученого с самого первого пункта - популярности.

Какая профессия более популярна?

Популярность может быть непростой задачей. Тем не менее, отличный способ взглянуть на это - просто перейти в поисковую систему (то есть в Google), ввести обе вакансии, а затем сравнить результаты первых двух страниц, которые появятся.

Когда дело доходит до сравнения Data Scientist и Data Analyst, интеллектуальный анализ данных кажется наиболее популярным вариантом. Несмотря на то, что может быть целый ряд причин, по которым это происходит, наиболее заметной из них является тот факт, что некоторые люди даже не знают, что такая штука, как «наука о данных», вообще существует.

Какая профессия сложнее?

Излишне говорить, что наука о данных побеждает по сложности. Специалисты по обработке данных имеют те же обязанности, что и аналитики данных, а затем и дополнительные! Поскольку как объем работы, так и ее сложность выше для исследователей данных, вполне естественно, что их работа намного сложнее, чем у аналитика данных.

Преимущества
  • Professional service
  • Flexible timetables
  • A variety of features to choose from
Основные Функции
  • Professional certificates
  • University-level courses
  • Online degree programs
Преимущества
  • Easy to use
  • Offers quality content
  • Very transparent with their pricing
Основные Функции
  • Free certificates of completion
  • Focused on data science skills
  • Flexible learning timetable
Преимущества
  • Simplistic design (no unnecessary information)
  • Good quality of courses (even the free ones)
  • A few different features to choose from
Основные Функции
  • Nanodegree Program
  • Suitable for enterprises
  • Paid Certificates of completion

У кого выше зарплата?

Как я упоминал ранее в этом сравнении Data Scientist и Data Analyst, более сложная работа обычно означает более высокую зарплату. Наука о данных не является исключением. Тем не менее, насколько больше получают исследователи данных по сравнению с аналитиками данных?

По данным Glassdoor.com, средняя годовая зарплата аналитика данных составляет около 67 400 долларов. Это $ 5620 в месяц. Это неплохая зарплата! Тем не менее, средняя годовая зарплата исследователя, работающего с данными, оценивается примерно в 117 400 долларов, или почти 9800 долларов в месяц!

Это огромная разница! При этом, если мы примем во внимание разницу между обеими сложностями работы, это имеет большой смысл.

Заключение

Как вы, вероятно, можете видеть сами, хотя обе работы имеют сходство, они довольно разные, когда речь идет об определенных критериях работы. При этом, все сводится к вашим личным предпочтениям. Обе работы различаются по своей сложности и рабочей нагрузке и подойдут разным людям с разными потребностями.

С учетом вышесказанного мы подошли к концу нашей сравнительной статьи «Data Analyst и Data Scientist». Если вы нашли эту информацию полезной, не стесняйтесь почитать и другие статьи!

Оставьте ваше честное мнение

Оставьте ваше честное мнение и помогите тысячам людей выбрать лучшую платформу для онлайн обучения. Все отзывы, позитивные или негативные, будут приниматься, если они честны. Мы не публикуем предвзятые отзывы и спам. Поэтому, если вы хотите поделиться вашим опытом, мнением или дать совет - у вас есть всё необходимое!

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями - только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей. То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Дни
Часы
Минуты
Секунды