Если вы ищете хорошо оплачиваемую работу, которая будет включать большие возможности карьерного роста, аналитик данных (Data Analyst) или исследователь данных (Data Scientist), возможно, были бы двумя профессиями, которые отвечают этим требованиям. И 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 исследователем данных (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 общей информацией 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.
Содержание
Бонусы Работы с Данными
Прежде чем мы продолжим наше описание, анализ и сравнение, я хотел бы поговорить еще об одном. Будь 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?
Последняя сделка действительна прямо сейчас:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enroll now for way less!
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. Всё 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.
И ещё одно. 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 одним из 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 Analyst (Аналитик Данных)
Когда мы сравниваем аналитика данных и исследователя данных, анализ данных, безусловно, является наиболее популярным из двух. Причина проста, 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.
К примеру, одним из ключевых навыков, которым должен обладать аналитик данных - знание SQL. SQL является одним из самых популярных языков программирования в мире, хотя технически это язык запросов (SQL означает Стандартный Язык Запросов). Если вы стремитесь стать Data Scientist, то изучение SQL отличное начала. Такие курсы как DataCamp Основы Навыка SQL были разработаны как раз для новичков. Если вас интересует, то можете записаться на курсе здесь.
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, рекламируетесь как традиционно, так и в Интернете, тратите много времени на свою аудиторию и т. д. Проходит месяц, и вы хотите узнать, как показывает себя 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 недостатки 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 в дело вступает "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 упрощённая 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 исследователь данных" и поговорим о том, что делают Data Scientist.
Самые понравившиеся находки
Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!
Data Scientist (Исследователь Данных)
В обсуждении "Data Analytics и Data Scientist" наука о данных считается более сложной из двух. Всё из-за того, что эта профессия по сравнению с анализом данных включает в себя некоторые дополнительные сложные задачи. Но давайте рассматривать все по порядку - что делают исследователи данных?
На первый взгляд, наука о данных очень похожа на аналитику данных. Эти специальности имеют дело с одним и тем же - огромными объемами информации представлеными 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 с помощью SQL или Tableau, а затем представляют ее компании. Обязанности исследователей данных распространяются на оба этих процесса. Прежде всего, тогда как аналитику данных задается конкретная проблема, ожидается, что исследователи, работающие с данными, сформулируют проблему самостоятельно. Чтобы привести 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 исследователя по данным. Скорее, это будет обязанность этого человека взглянуть на бизнес-модель вашей компании, выделить возможные (и потенциальные) проблемы и решить вопрос самостоятельно.
Эти люди также имеют более широкие обязанности, когда дело доходит до процессов, которые проходят после предоставления проанализированной информации. В то время как аналитик данных завершит на этом свою работу, исследователь должен также сделать определенные выводы из представленных данных и разработать дальнейший бизнес-план действий для компании.
Знание языков программирования важно для Data Scientist. Они работают с помощью специальных библиотке, вроде NumPy, что позволяет им эффективно работать с данными. Если есть желание узнать о том, как это работает на практике, то загляните в курсы DataCamp Python.
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 довольно часто 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 аспекта: популярность, сложность и зарплату.
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 конкуренции! Это также важный момент в сравнении Data Scientist и Data Analyst.
Сложность довольно очевидна - мы посмотрим, насколько сложны работы по сравнению друг с другом. Однако данный аспект напрямую связан с последним - зарплатой. Работа, которая является более сложной и требует больше времени и усилий, часто является той, за которую 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 исследователем данных с самого первого пункта - популярности.
Какая Профессия Более Популярна?
Популярность может быть непростой задачей для определения. Тем не менее, отличный способ взглянуть определить её - 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 у этого может быть целый ряд причин, 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 гораздо сложнее. Специалисты по исследованию данных имеют те же обязанности, что и аналитики данных, но имеют 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.
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. Это $5,620 в месяц. Это неплохая зарплата! Тем не менее, средняя годовая зарплата исследователя данных, работающего с данными, оценивается примерно в $117,400, или почти $9,800 в месяц!
Это огромная разница! При этом, если мы примем во внимание разницу между обеими сложностями работы, это имеет большой смысл.
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Самые трендовые находки
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Заключение
Как вы можете увидеть, 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 способностями.
С учетом вышесказанного мы подошли к концу нашей сравнительной статьи "Data Analyst и Data Scientist". Если эта информация была для вас полезной, не стесняйтесь почитать и другие статьи!
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
