Раскройте весь потенциал своих данных с помощью «Data Scientist, эксперта в области расширенного анализа и прогнозирования. Поднимите анализ данных на новый уровень с аналитиком данных, профессионалом в интерпретации данных и принятии решений».
Введение
Наука о данных сегодня является одной из самых популярных и востребованных областей с широким спектром карьерных возможностей для тех, кто обладает нужными навыками и опытом. Одной из наиболее распространенных ролей в науке о данных является роль ученого по данным, и хотя это может показаться похожим на роль аналитика данных, на самом деле между ними есть много ключевых различий.
Наука о данных и аналитик данных — две тесно связанные области, которым в последние годы уделяется большое внимание. Обе роли связаны с работой с данными, но между ними есть несколько ключевых различий, которые могут повлиять на типы проектов и задач, за которые отвечает каждая роль. В этом сообщении блога мы обсудим основные различия между ученым данными и аналитиком данных, чтобы помочь вам лучше понять уникальные характеристики каждой роли.
Набор навыков
Ученые по данным обладают более широким набором навыков, включая программирование, статистику и машинное обучение, тогда как аналитики данных больше сосредоточены на анализе и визуализации данных.
Роль и обязанности
Ученый по данным обычно отвечает за выявление и решение сложных проблем с использованием данных, в то время как аналитик данных сосредоточен на сборе, очистке и анализе данных для поддержки принятия решений.
Образование и квалификация
Ученый по данным обычно имеет степень доктора философии или магистра в таких областях, как статистика, информатика или физика, а аналитик данных может иметь степень бакалавра в области таких областях, как экономика, бизнес или математика.
Технические навыки
Ученый по данным имеет большой опыт работы с такими языками программирования, как Python и R, и обладает навыками машинного обучения и статистического моделирования, а аналитик данных имеет опыт визуализации данных. и инструменты анализа, такие как Excel и Tableau.
Деловая хватка
Ученый по данным способен мыслить стратегически и преобразовывать сложные данные в действенные бизнес-рекомендации, в то время как аналитик данных сосредоточен на предоставлении основанной на данных поддержки для принятия решений.
Навыки решения проблем
Ученый по данным способен выявлять и решать сложные проблемы с использованием данных, в то время как аналитик данных сосредоточен на выявлении закономерностей и тенденций в данных для поддержки принятия решений.
Коммуникативные навыки
Ученый по данным может эффективно передавать сложные аналитические данные как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам, в то время как аналитик данных сосредоточен на четком и эффективном обмене аналитическими данными, основанными на данных. для поддержки принятия решений.
Командная работа
Ученый по данным часто работает в межфункциональных командах и может сотрудничать с различными отделами и заинтересованными сторонами, в то время как аналитик данных обычно работает в тесном контакте с другими членами команды по обработке данных.
Управление данными
Ученый по данным отвечает за сбор и очистку данных, а также создание и обслуживание баз данных, а аналитик данных занимается анализом и интерпретацией данных.
Инструменты и технологии
Ученый по данным владеет передовыми инструментами и технологиями, такими как библиотеки Машинного обучения и платформы больших данных, а аналитик данных владеет инструментами визуализации и анализа данных. такие как Excel и Tableau.
Управление проектами
Ученый по данным может руководить крупными и сложными проектами по работе с данными и управлять ими, в то время как аналитик данных занимается поддержкой принятия решений на основе данных в рамках конкретного проекта или команды.
Креативность
Ученый по данным способен мыслить творчески и предлагать новые и инновационные решения проблем, в то время как аналитик данных сосредоточен на выявлении закономерностей и тенденций в данных.
Аналитические навыки
Ученый по данным владеет передовыми методами статистического моделирования и машинного обучения, а аналитик данных владеет описательной статистикой и логической статистикой.
Специалист в предметной области
Ученый по данным может применять экспертные знания в предметной области для решения сложных проблем с использованием данных, в то время как аналитик данных сосредоточен на анализе данных для поддержки принятия решений в определенной области.
Навыки моделирования
Ученый по данным может создавать и внедрять сложные статистические модели и модели машинного обучения, в то время как аналитик данных фокусируется на использовании готовых моделей для анализа данных.
Исследования
Data Scientist проводит исследования для разработки новых методов и приемов решения проблем, а Data Analyst занимается использованием существующих методов и приемов для анализа данных.
Инновации
Специалист по данным способен выявлять новые возможности для инноваций и внедрять новые технологии и методологии, в то время как аналитик данных сосредоточен на использовании устоявшихся технологий и методологий для анализа данных.
Техническое письмо
Data Scientist может писать технические документы, публикации и делать презентации, чтобы сообщать о своих выводах и решениях, в то время как Data Analyst сосредоточен на создании четких и кратких отчетов для передачи данных. управляемые инсайты.
Производство
Ученый по данным может использовать модели и алгоритмы от прототипа до производства, в то время как аналитик данных сосредоточен на анализе данных для поддержки принятия решений.
Заключение
В заключение, ученые и аналитики данных играют важную роль в области анализа данных, но у них разные обязанности и наборы навыков. Специалисты по данным отвечают за разработку и внедрение передовых аналитических моделей, в то время как аналитики данных сосредоточены на более практических аспектах анализа данных, таких как очистка и визуализация данных. Обе роли требуют прочной основы в математике, статистике и программировании, но специалисты по данным обычно имеют более продвинутый уровень знаний в этих областях. В конечном счете, выбор между тем, чтобы стать специалистом по данным или аналитиком данных, будет зависеть от личных интересов и карьерных целей.
Мы надеемся, что вам понравилось читать этот блог, и если вам понравилась эта статья, аплодисменты 👏 и подписка будут 🤘объединяющими🤘, и для Medium полезно продвигать эту статью, чтобы другие могли ее прочитать.
