Аналитик данных против специалиста по данным: окончательное сравнение

Различные компании используют разные подходы к определению должностных ролей, в результате чего названия должностей должны более точно отражать обязанности человека. В отрасли часто существует множество интерпретаций обязанностей и навыков, связанных с различными должностями, что приводит к значительной путанице. Роли аналитика данных и специалиста по данным хорошо иллюстрируют эту проблему, поскольку распространено заблуждение, что специалист по данным — это просто более продвинутая версия аналитика данных.

Хотите стать аналитиком данных? Учитесь у экспертов! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Чем занимается аналитик данных?

Роль аналитика данных жизненно важна в любой организации, которая имеет дело с данными. Вот разбивка того, что обычно делают аналитики данных:

1. Сбор данных. Аналитики данных собирают информацию из различных источников, включая внутренние базы данных, отзывы клиентов, исследования рынка или общедоступные данные.
2. Обработка данных: они обеспечивают правильное форматирование и очистку данных, удаляя любые неточности или ненужную информацию. Это может включать обработку больших наборов данных и использование методов очистки данных для обеспечения точности.
3. Анализ данных. Аналитики данных интерпретируют данные, используя статистические инструменты и методы для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей внутри них. Это может включать методы статистического анализа, прогнозирования и прогнозного моделирования.
4. Визуализация данных и отчетность. Аналитики создают визуальные представления данных, такие как диаграммы, графики и информационные панели, чтобы сделать данные понятными. Эти визуализации помогают заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения на основе анализа данных.
5. Делайте рекомендации: на основе своих выводов аналитики данных предоставляют действенные идеи и рекомендации заинтересованным сторонам. Это может включать в себя предложение способов улучшения процессов, повышения производительности, повышения эффективности или сокращения затрат.
6. Используйте инструменты и программное обеспечение. Аналитики данных владеют конкретными инструментами и программным обеспечением, такими как SQL для управления базами данных, Excel для электронных таблиц и более продвинутыми инструментами, такими как Python или R, для статистического анализа, а также инструментами визуализации данных, такими как Tableau или PowerBI.
7. Сотрудничайте с другими: они часто тесно сотрудничают с другими командами в организации, такими как отделы маркетинга, финансов и операций, чтобы гарантировать, что выводы, полученные на основе данных, соответствуют бизнес-целям и потребностям.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Чем занимается специалист по данным?

Специалист по данным играет в организациях многогранную роль, помимо анализа данных для прогнозирования будущих тенденций, создания продуктов, управляемых данными, и создания сложных алгоритмов для решения сложных проблем. Вот подробное описание того, чем обычно занимаются специалисты по данным:

1. Сбор и управление данными. Как и аналитики данных, ученые, работающие с данными, собирают данные из нескольких источников, но они часто имеют дело с большими объемами и более сложными наборами данных, включая неструктурированные данные, такие как текст, изображения или видео. Они также управляют и контролируют архитектуру баз данных и хранилищ данных, чтобы обеспечить эффективный доступ к данным и их безопасность.
2. Расширенный анализ данных: ученые, работающие с данными, используют более совершенные статистические методы и методы машинного обучения, чем аналитики данных. Они строят прогнозные модели и используют машинное обучение для автоматизации процессов или прогнозирования будущих тенденций.
3. Разработка алгоритмов и моделей. Одной из основных обязанностей специалистов по обработке данных является разработка алгоритмов, которые могут быстро и эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Эти алгоритмы помогают давать рекомендации и решения на основе данных.
4. Визуализация и коммуникация данных. Ученые, работающие с данными, также создают визуализации, но они часто более сложны и интерактивны и предназначены для того, чтобы помочь заинтересованным сторонам понять результаты моделей машинного обучения или сложные взаимосвязи данных. Передача этих выводов, часто нетехнической аудитории, является важной частью их работы.
5. Разработка и улучшение продуктов. Ученые, работающие с данными, тесно сотрудничают с продуктовыми командами, чтобы интегрировать принятие решений на основе данных в продукты, услуги или процессы. Это может включать создание пользовательских инструментов аналитики, разработку автоматизированных систем принятия решений или улучшение функций продукта на основе анализа данных.
6. Машинное обучение и искусственный интеллект. Они обладают навыками искусственного интеллекта и машинного обучения и используют эти технологии для создания систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эти задачи включают обработку естественного языка, распознавание изображений и прогнозирование рынка.
7. Эксперименты и исследования. Ученые, работающие с данными, часто проводят исследования для проверки гипотез и анализа экспериментальных данных. Это может включать контролируемые эксперименты и внедрение новых методологий статистического или машинного обучения.
8. Межфункциональное сотрудничество: они часто сотрудничают с различными командами в организации, включая инженеров, операторов, маркетинга и высшее руководство, чтобы гарантировать, что разрабатываемые ими идеи и модели эффективно интегрируются в бизнес-операции.

Магистерская программа Data ScientistВ сотрудничестве с IBMПосмотреть курс

Аналитик данных против специалиста по данным: образование и опыт работы

Сравнение требований к образованию и опыту работы для аналитиков данных и ученых, занимающихся данными, выявляет некоторые ключевые различия в уровне знаний и характере навыков, необходимых для каждой роли. Вот подробный обзор этих различий:

Образование

Аналитики данных

• Требования к ученой степени: Как правило, аналитикам данных требуется степень бакалавра в области статистики, математики, информатики, экономики или смежных областей.
• Соответствующие курсы: их курсовая работа включает в себя статистику, управление данными и базовые навыки программирования. Владение такими инструментами, как Excel и SQL, а также начальные знания языка программирования, такого как Python или R, являются обычным явлением.

Специалисты по данным

• Требования к ученой степени: ученым, работающим с данными, часто требуется более высокая степень, например степень магистра или доктора философии, особенно в более технических или исследовательских должностях. Области обучения аналогичны тем, что используются для аналитиков данных, но с более глубоким погружением в науку о данных, информатику или инженерию.
• Соответствующие курсы: их образование включает углубленную статистику, машинное обучение, компьютерное программирование, управление данными и часто курсы по искусственному интеллекту. Ожидается знание языков программирования (Python, R, Scala), расширенной аналитики, сред машинного обучения и технологий больших данных (Hadoop, Spark).

Опыт работы

Аналитики данных

• Позиционирование начального уровня: многие аналитики данных могут начать свою карьеру сразу после окончания бакалавриата. Роли начального уровня могут быть сосредоточены на очистке, обработке и статистическом анализе данных.
• Развитие навыков. По мере приобретения опыта они могут брать на себя больше обязанностей, например разработку сложных моделей или изучение дополнительных инструментов визуализации данных, таких как Tableau или PowerBI.

Специалисты по данным

• Продвинутый старт: ученые, работающие с данными, обычно приходят в эту область с предшествующим опытом или углубленным образованием, включая знание сложного анализа данных и машинного обучения. Стажировки, стипендии или соответствующие академические проекты могут послужить трамплином.
• Карьерный рост: ожидается, что на ранних этапах своей карьеры они будут заниматься более крупными проектами или разрабатывать новые методологии или продукты. Постоянное обучение, позволяющее идти в ногу с новейшими достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, также имеет решающее значение для их профессионального развития.

Вступайте в ряды первоклассных аналитиков данных! Магистерская программа Data AnalystИзучите программу

Аналитик данных против специалиста по данным: роли и обязанности

При сравнении ролей и обязанностей аналитиков данных и ученых, занимающихся данными, становится ясно, что, хотя оба они работают с данными, объем, сложность и цели их задач могут значительно различаться. Вот обзор того, как обычно складываются их роли и обязанности:

Аналитики данных

• Сбор и подготовка данных. Аналитики данных собирают, обрабатывают и очищают данные, чтобы обеспечить их точность и удобство использования. Они работают в основном со структурированными данными.
• Регулярный анализ: они выполняют рутинный анализ, такой как запросы к базам данных и проведение базового статистического анализа для выявления тенденций и взаимосвязей в данных.
• Отчеты и визуализация. Значительная часть работы аналитика данных заключается в создании отчетов и информационных панелей с использованием таких инструментов, как Excel, Tableau или PowerBI. Эти визуализации помогают предприятиям понимать исторические данные и принимать обоснованные решения.
• Описательная аналитика: их основное внимание уделяется описательной аналитике, которая включает описание того, что произошло, на основе исторических данных.
• Сотрудничество. Аналитики данных часто сотрудничают с различными бизнес-подразделениями для поддержки процессов принятия решений и обеспечения соответствия анализа данных бизнес-целям.

Специалисты по данным

• Расширенный сбор и управление данными: ученые, работающие с данными, работают со структурированными и неструктурированными данными. Они участвуют в создании инфраструктуры данных или совершенствовании процессов сбора данных, которые позволяют проводить расширенный анализ и моделирование данных.
• Сложный анализ данных и прогнозное моделирование. Они используют передовые алгоритмы машинного обучения и статистические методы для создания прогнозных моделей, которые прогнозируют будущие результаты на основе исторических данных.
• Разработка моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Ученые, работающие с данными, разрабатывают алгоритмы и модели, которые автоматизируют сложные процессы или моделируют потенциальные результаты, что часто является неотъемлемой частью разработки новых продуктов или услуг.
• Предписывающая аналитика и принятие решений. Помимо прогнозирования результатов, они предлагают предписывающую аналитику, которая включает в себя рекомендации по возможным действиям для достижения желаемых результатов.
• Межфункциональные проекты: они часто возглавляют или участвуют в межфункциональных проектах, в которых участвуют заинтересованные стороны из нескольких отделов, включая инженерное дело, разработку продуктов и исполнительное руководство.
• Инновации и исследования. Ученые, работающие с данными, часто проводят исследования для изучения новых методологий или технологий, которые могут расширить возможности их организаций по обработке данных или аналитике.

Магистерская программа Data ScientistВ сотрудничестве с IBMПосмотреть курс

Аналитик данных и специалист по данным: сравнение навыков

Наборы навыков аналитиков данных и ученых, занимающихся данными, пересекаются, особенно в области обработки и анализа данных. Тем не менее, они также существенно расходятся, особенно в области продвинутой аналитики, программирования и применения методов машинного обучения. Вот подробное сравнение навыков, обычно связанных с каждой ролью:

Навыки аналитика данных

1. Статистический анализ и математика. Аналитикам данных необходимы прочные знания в области статистики и математики, чтобы точно понимать и интерпретировать данные.
2. Визуализация данных. Крайне важно владение инструментами визуализации, такими как Tableau, PowerBI или даже расширенными функциями Excel. Эти инструменты помогают создавать убедительные визуальные представления данных для принятия бизнес-решений.
3. Инструменты манипулирования и анализа данных: знание SQL для запроса данных, Excel для анализа электронных таблиц и базовое понимание статистического программного обеспечения, такого как R или Python, для более детального анализа данных.
4. Отчетность: Навыки подготовки подробных отчетов, в которых выводы четко и эффективно объясняются заинтересованным сторонам.
5. Деловая хватка: понимание бизнес-контекста, связанного с данными, имеет решающее значение. Это включает в себя знание того, какие данные важны для бизнеса и как их можно использовать для решения бизнес-задач.
6. Коммуникация: Сильные устные и письменные коммуникативные навыки для передачи результатов и идей нетехническим членам команды и заинтересованным сторонам.

Навыки специалиста по данным

1. Расширенный статистический анализ и математика. Ученые, работающие с данными, требуют более глубоких знаний в области статистики и математики, поскольку им необходимо разрабатывать новые алгоритмы и модели, которые прогнозируют, классифицируют и прогнозируют.
2. Машинное обучение и прогнозное моделирование: навыки использования алгоритмов машинного обучения для создания прогнозных моделей на основе больших наборов данных. Это требует хорошего понимания теории и практической реализации этих моделей.
3. Программирование: знание языков программирования, таких как Python, R, а иногда и Java или Scala, особенно для обработки больших наборов данных и выполнения сложного анализа.
4. Технологии больших данных. Опыт работы с платформами больших данных, такими как Apache Hadoop, Spark и другими, часто необходим для управления и анализа огромных объемов данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов работы с базами данных.
5. Искусственный интеллект. Знание методов искусственного интеллекта, включая глубокое обучение и нейронные сети, становится все более важным, особенно в таких отраслях, как технологии и финансы, где эти передовые навыки имеют решающее значение.
6. Инновации и решение проблем: способность внедрять инновации и разрабатывать новые методы анализа данных и решения сложных проблем.
7. Коммуникация и рассказывание историй. Как и аналитики данных, ученые, работающие с данными, должны иметь возможность сообщать о своих выводах, но часто в контексте влияния на стратегические решения и инновации.

Хотите стать аналитиком данных? Учитесь у экспертов! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Аналитик данных и специалист по данным: сравнение зарплат

Разница в зарплате между аналитиками данных и учеными, работающими с данными, обычно отражает различия в их навыках, обязанностях и сложности их задач. Обычно специалисты по обработке данных зарабатывают больше благодаря своим передовым техническим навыкам, требованиям к высшему образованию и стратегическому характеру своей работы. Вот обзор сравнения зарплат между двумя должностями:

Зарплата аналитика данных

США: Средняя зарплата аналитика данных в США может варьироваться от примерно 60 000 до 80 000 долларов в год, в зависимости от опыта, отрасли и географического положения. Должности начального уровня могут начинаться с более низкой цены, в то время как аналитики данных на руководящих должностях или специалисты со специальными навыками в отраслях с высоким спросом (таких как финансы или технологии) могут зарабатывать значительно больше (Источник).

В глобальном масштабе: Зарплаты сильно различаются в разных странах. Например, аналитики данных в Великобритании могут рассчитывать на начальный заработок от 25 000 до 40 000 фунтов стерлингов в год, который будет увеличиваться по мере накопления опыта и специализации. В других регионах, например в Индии, средняя зарплата может составлять около 500 000 фунтов стерлингов, но она может быстро вырасти с опытом и в конкретных отраслях, таких как ИТ и бизнес-аналитика.

Зарплата специалиста по данным

США: ученые, работающие с данными, как правило, имеют более высокую среднюю зарплату: от 85 000 до 120 000 и более долларов. Имея опыт работы в конкретных конкурентных отраслях, таких как технологии и финансы, зарплата может превышать 150 000 долларов в год. Старшие должности и те, кто занимается передовым искусственным интеллектом и машинным обучением, получают самые высокие зарплаты (Источник).

В глобальном масштабе: например, в Великобритании стартовая зарплата специалиста по данным может варьироваться от 35 000 до 60 000 фунтов стерлингов и существенно увеличивается с увеличением опыта и специальных знаний, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Средняя стартовая зарплата в Индии может составлять около 700 000 фунтов стерлингов, со значительным потенциалом роста в зависимости от опыта и отрасли.

Факторы, влияющие на заработную плату

• Опыт: Опыт существенно влияет на зарплату на обеих должностях. Более опытные специалисты получают более высокую зарплату.
• Промышленность. Отрасли, которые больше полагаются на анализ данных, такие как технологии, финансы и здравоохранение, часто предлагают более высокие зарплаты аналитикам и ученым, работающим с данными.
• Местоположение: географическое положение играет решающую роль: зарплаты в крупных городах или технологических центрах обычно выше, чем в других регионах.
• Образование и навыки. Высшее образование и специальные навыки, особенно в области новых технологий и инструментов, могут значительно повысить потенциальный доход.

Овладейте наукой о данных и разблокируйте роли высшего уровня с помощью магистерской программы Data ScientistНачните обучение

Аналитик данных против специалиста по данным: перспективы работы

Перспективы трудоустройства аналитиков данных и ученых, занимающихся данными, исключительно позитивны, что отражает растущую важность принятия решений на основе данных во всех секторах экономики. Вот более детальный взгляд на перспективы каждой роли:

Перспективы работы аналитика данных

• Рост и спрос. Анализ данных имеет основополагающее значение для бизнес-операций практически в каждой отрасли. Поскольку предприятия все больше полагаются на данные для оптимизации своих операций, улучшения взаимодействия с клиентами и улучшения процессов принятия решений, спрос на аналитиков данных продолжает расти. Компаниям нужны профессионалы, которые могут интерпретировать данные, предоставлять полезную информацию и помогать разрабатывать бизнес-стратегии.
• Адаптация и эволюция. Роль аналитиков данных также меняется вместе с технологическими достижениями. Поскольку аналитические инструменты становятся более сложными, ожидается, что аналитики данных будут адаптироваться к новым технологиям и методологиям, таким как изучение основных методов машинного обучения или передовых инструментов визуализации данных. Эта адаптация открывает больше возможностей для аналитиков данных в областях, которые традиционно отводились более технически продвинутым должностям.

Перспективы работы специалиста по данным

• Рост и спрос. Ученые, работающие с данными, являются одними из самых востребованных специалистов в технологической отрасли. Спрос на эту роль за последнее десятилетие вырос в геометрической прогрессии, что обусловлено растущей потребностью в сложных возможностях анализа данных, прогнозном моделировании и решениях на основе искусственного интеллекта. Эта тенденция сохранится, поскольку все больше отраслей используют большие данные и искусственный интеллект.
• Специализация и инновации. Область науки о данных быстро развивается, появляются новые специальности и подобласти, такие как глубокое обучение, обработка естественного языка и этика искусственного интеллекта. Ученые, работающие с данными, специализирующиеся в этих передовых областях, вероятно, откроют для себя еще большие возможности. Более того, поскольку предприятиям все чаще требуется интеграция ИИ в свои продукты и услуги, специалисты по обработке данных с инновационными навыками и способностью руководить стратегическими инициативами будут пользоваться большим спросом.

Сравнительные данные

• Спрос на образование. Растущая сложность ролей и используемых технологий означает, что аналитики данных и ученые, работающие с данными, должны постоянно учиться. В частности, ученым, работающим с данными, могут потребоваться более ученые степени и постоянное повышение квалификации, чтобы оставаться актуальными в своей области.
• Расширение сектора. Хотя технологический и финансовый секторы традиционно были основными работодателями на этих должностях, другие сектора, такие как здравоохранение, розничная торговля и правительство, все больше полагаются на специалистов по данным. Такое расширение рынка служит хорошим предзнаменованием для перспектив трудоустройства в обеих областях.
• Последствия для заработной платы: высокий спрос приводит к увеличению заработной платы. Ученые, работающие с данными, в частности, вероятно, выиграют от более высокой средней заработной платы из-за специализированного характера их работы и прямого влияния их роли на эффективность и стратегию компании.

Сходства между аналитиками данных и учеными, работающими с данными

Сдайте экзамен PL-300 с первой попытки! Сертификационное обучение PL-300 Microsoft Power BIИзучите программу

Заключение

Выбор между карьерой в области науки о данных и анализа данных в конечном итоге зависит от ваших интересов и сильных сторон. Если вы склонны решать более технические, алгоритмические задачи и любите глубоко погружаться в машинное обучение и прогнозное моделирование, то программа Data Scientist Masters может быть правильным путем. Это требует сильных навыков программирования и четкого понимания расширенной статистики.

С другой стороны, программа Data Analyst Masters может подойти лучше, если вы предпочитаете получать четкую информацию из данных и эффективно представлять их, уделяя меньше внимания тяжелому программированию и сложным алгоритмам. Этот путь включает в себя освоение манипулирования данными, инструментов визуализации и статистического анализа, но обычно не требует такого глубокого погружения в программирование, как наука о данных. Оценка ваших способностей к математике, энтузиазма к технологическим инновациям и карьерных целей поможет вам принять решение.

Часто задаваемые вопросы

1. Кто лучше аналитик данных или специалист по данным?

Ни одна из ролей не является универсально «лучшей», поскольку она зависит от индивидуальных интересов и навыков. Аналитики данных обычно интерпретируют существующие данные, чтобы помочь компаниям принимать обоснованные решения, используя такие инструменты, как Excel и SQL. Однако ученые, работающие с данными, часто создают сложные модели для прогнозирования будущих тенденций и требуют навыков владения такими языками программирования, как Python, и методами машинного обучения. Лучшая роль для вас зависит от ваших карьерных целей и технических склонностей.

2. Может ли аналитик данных стать специалистом по данным?

Да, аналитик данных может стать специалистом по данным, приобретя дополнительные навыки в области статистики, машинного обучения, программирования (особенно Python или R), а иногда и приобретая более глубокие знания в конкретной предметной области. Многие ученые, работающие с данными, начинают свою карьеру в качестве аналитиков данных и переходят, получая дальнейшее образование и практический опыт.

3. Зарабатывают ли аналитики данных больше, чем специалисты по обработке данных?

Ученые, работающие с данными, зарабатывают больше, чем аналитики данных, из-за более высокого уровня требуемых технических знаний и более сложного характера их работы. Разница может существенно различаться в зависимости от отрасли, местоположения и индивидуального уровня опыта.

4. Заменит ли ИИ аналитиков данных?

Хотя ИИ может автоматизировать задачи, традиционно выполняемые аналитиками данных, такие как очистка данных и создание базовых отчетов, он вряд ли заменит их полностью. Аналитики данных по-прежнему будут необходимы для интерпретации результатов, предоставления бизнес-информации и руководства процессами принятия решений.

5. Является ли аналитик данных стрессовой работой?

Работа аналитиком данных может быть стрессовой, особенно когда речь идет о сжатых сроках, высоких ожиданиях и сложных проблемах с данными. Однако уровни стресса могут сильно различаться в зависимости от культуры компании, конкретных требований к работе и существующих структур поддержки сотрудников.