В чем отличие аналитика данных от data scientist

Чем отличается аналитик данных (Data Analyst) от Data Scientist

По мнению экспертов IDC и Seagate, к 2025 году общий объем данных на плане увеличится до 175 зеттабайт. На фоне таких огромных цифр особенно востребованными становятся две профессии – аналитик данных (Data Analyst) и исследователь данных (Data Scientist). С чем работают эти специалисты и какая разница между ними, будем подробно разбираться в статье. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

С чем работает Data Analyst

Data-driven («управляемый данными») подход к ведению бизнеса использует все больше компаний. Корпорации и фирмы, которые анализируют информацию о своих клиентах и рыночных процессах, хорошо знают, как что работает, и используют это знание для получения прибыли. На основе данных специалисты могут не только прогнозировать изменения климата или результаты выборов, но и оптимизировать рабочие процессы, определять пожелания и предпочтения потенциальных покупателей.

Данные, на основе которых принимаются решения, собирает Data Analyst.

Аналитик не просто собирает информацию, он:

• оценивает широкий спектр данных, отбирает существенные для принятия решений;
• обрабатывает их, визуализирует и предоставляет заказчикам или руководству;
• разрабатывает рекомендации, как действовать на основе полученных данных, предлагает концепции ведения бизнеса.

Data Analyst должен хорошо разбираться в основных инструментах анализа данных и уметь работать с большим объемом разнородной информации.

С чем работает Data Scientist

Специалисты по Data Science имеют дело с различными источниками информации, используя для обработки данных самые передовые методы. Они могут автоматизировать алгоритмы машинного обучения или разработать программы моделирования прогнозов как структурированных, так и неструктурированных данных. Эта профессия считается более продвинутой, чем Data Analyst, и, соответственно, более высокооплачиваемой.

• 

НОВОГОДНЯЯ РАСПРОДАЖА SKILLBOX
При покупке курса со скидкой до 60% выберите второй курс в подарок.

Скидки 70% и подарки на сумму до 260 000 ₽
Покупаете один курс — получаете два. Год английского от Skyeng +1 профессия в подарок.

Яндекс.Практикум, скидки 20%
Приходите учиться любой профессии со скидкой 20% в честь сами знаете чего!

Хорошему исследователю данных нужны:

• знание математических и статистических методов обработки информации;
• IT-навыки, особенно программирование на языке сценариев Python;
• умение пользоваться графическими инструментами визуализации данных.

Желательно знание предметной области, для которой делается аналитика. Но разбираться во всем и сразу невозможно, поэтому «погружение в предмет» приходит с опытом работы в конкретной сфере деятельности (например, в здравоохранении, цифровом маркетинге или розничной торговле).

Лучше, в чем разница между Data Analyst и Data Scientist, покажет круг их обязанностей.

Читайте также

Что делает Data Analyst

Основная задача аналитика данных – анализировать и оценивать информацию, обобщать результаты в ясной и понятной форме. Полученные необработанные данные Data Analyst преобразовывает в подходящий формат и представляет их руководству. Также в его обязанности входит обслуживание и очистка информационных баз компании. Через равные промежутки времени аналитик ищет возможные ошибки и исправляет их. В зону его ответственности также входит оценка того, какие данные вообще могут быть обработаны.

Таким образом, в круг задач Data Analyst входит:

• определение целей анализа данных совместно с руководством компании или руководителями соответствующих подразделений;
• сбор структурированной и неструктурированной информации из внешних и внутренних источников;
• внедрение соответствующих систем для организации и моделирования данных;
• анализ и интерпретация закономерностей полученной информации, определение корреляций и тенденций;
• обобщение результатов в отчетах и ​​презентациях;
• очистка баз данных, анализ и исправление ошибок.

Аналитики тесно сотрудничают с разработчиками и программистами компании для создания баз данных.

Читайте также

Что делает Data Scientist

Если проводить сравнение с аналитиками данных, которые работают больше как журналисты-расследователи, Data Scientist гораздо больше сосредоточен на разработке продукта (модели прогнозирования), чем на консультировании. Тем не менее эти специалисты также обязаны формулировать для руководства коммерческие рекомендации.

В повседневные задачи дата-сайентиста, в частности, входит:

• сбор, очистка и обработка «сырых» данных;
• разработка прогностических моделей и машинных алгоритмов для оперирования с большими объемами информации;
• создание инструментов визуализации данных, информационных панелей и отчетов;
• разработка инструментов и процессов для мониторинга и анализа точности данных;
• написание программ для автоматизации сбора и обработки информации.

По сути, Data Scientist′ы – это разработчики, которые используют расширенное программирование, делают прогнозы и дают рекомендации с почти идеальной точностью.

Итак, в чем отличие дата-аналитика от дата-сайентиста

• Суть работы Data Analyst (аналитика) заключается в визуализации результатов сбора и обработки данных и формулировании выводов на их основе. Специалист по Data Science (исследователь) должен уметь делать то же самое, но еще и обладать большими техническими знаниями и уметь программировать.

• Аналитик работает с меньшими объемами данных. Дата-сайентист исследует и систематизирует гораздо больше информации из разных источников, которые не связаны между собой, разрабатывает модели машинного обучения.

• Итог работы дата-аналитика всегда один – это эффективное бизнес-решение, принятое с его подачи. Результат работы дата-сайентиста – модель машинного обучения, которую можно использовать в бизнесе и в науке.

• У дата-аналитика и дата-сайентиста разные временные рамки для выполнения работы. Data Analyst делает отчет за несколько дней и несколько раз за неделю, а Data Scientist может работать над одним проектом полгода и больше. Это обусловлено тем, что отчеты аналитика нужны бизнесу для принятия оперативных решений, а модели, которые создает сайентист, сначала надо обучить, чтобы они выдавали эффективные прогнозы и действительно помогали решать проблемы.

• Data Analyst и Data Scientist работают с данными из прошлого, но главное отличие состоит в том, что опираясь на них, дата-аналитик помогает бизнесу принимать решения здесь и сейчас, а дата-сайентист нацелен на будущее и помогает выстроить стратегию развития.

Сравнение Data Analyst и Data Scientist

Навыки

Data Analyst

Data Scientist

Data scientist, data analyst, data engineer

Некоторые считают, что data scientist, дата-аналитик и дата-инженер занимаются одним и тем же. На самом деле все не так просто. У каждого из них — свои задачи и функции, которые могут пересекаться.

Вместе с Ольгой Матевой, Analyst в Preply, Максимом Натальчишиным, Data Engineer в AutoDoc, и Виталием Радченко, Data Scientist в YouScan, рассказываем, в чем различие позиций и может ли один человек совмещать компетенции.

Кто за что отвечает

Дата-аналитик — позиция для тех, кто хочет начать работать с данными. Технические навыки важны, но главное — знание статистических методов.

Ольга: «Дата-аналитики ищут инсайты в данных , создают визуализации и дают ответы на запросы от бизнеса (например, какую метрику лучше использовать для этого функционала). В работе аналитиков больше коммуникации, чем в работе инженеров и специалистов по data science.

Ключевые навыки дата-аналитика:

• знание языков Python/R, математики/статистики, SQL,
• опыт работы с платформами для аналитики и визуализаций Tableau/Power BI
• любовь к цифрам и усидчивость. Часто нужно довольно долго копать, чтобы найти что-то интересное.
• способность решать проблемы, искать новые идеи и решения.
• коммуникабельность (важны и коммуникация в команде, и правильная подача результатов анализа)».

Data scientist чаще работает с большими массивами данных. Он ищет в них закономерности, строит прогнозные модели, создает рекомендательные алгоритмы. Также data scientist может визуализировать данные.

Виталий: «Data scientist должен подстроиться под определенную задачу и решить ее. Если нужно, он может совмещать и компетенции дата-аналитика, и компетенции дата-инженера. Но это не значит, что data scientist справится лучше дата-инженера с задачей оптимизации пайплайна или найдет аномалии в данных быстрее дата-аналитика.

Сложнее всего для data scientist собрать качественные данные. Почти всегда качество данных — это определяющий критерий, без которого техническая часть не имеет смысла.

Ключевые навыки data scientist’а:

• умение анализировать. Нужно проанализировать задачу перед ее выполнением, подумать над тем, какие данные нужны и как их лучше всего собрать. После сбора данных нужно оценить их качество, потом — качество моделей и вероятность их использования в реальном мире. На каждом этапе можно допустить ошибку. Поэтому нужно анализировать промежуточные результаты. Иначе вы рискуете не заметить ошибку и потратить время зря, обнаружив ее в финале.
• способность учиться от задачи к задаче, чтобы предыдущий опыт помогал вам справляться с новыми вызовами быстрее».

Кроме этого, data scientist должен иметь опыт программирования на Python, уметь работать с SQL, создавать визуализации данных и обладать хотя бы базовыми знаниями в области machine learning.

курсы по теме:

Прогнозирование и анализ временных рядов

Data Analyst vs. Data Scientist — в чем различие?

О различиях между профессиями, которые часто путают или вообще считают тремя названиями одной и той же деятельности.

Вот они, эти профессии:

• Data Analyst (аналитик данных)
• Data Mining Specialist (специалист по интеллектуальной обработке данных)
• Data Scientist (ученый по данным)

Хочу сразу оговориться, что на самом деле не существует каких-либо официальных определений каждой из этих профессий и, соответственно, непонятно, как их отличать друг от друга.

Поэтому я предлагаю свою версию того, чем же эти профессии отличаются — на основе данных с зарубежных блогов, зарубежных же объявлений о вакансиях и, само собой, своих собственных соображений.

Data Analyst

Итак, Data Analyst (аналитик данных) — это человек, который проводит описательный (дескриптивный) анализ данных, интерпретирует их и представляет отчет заинтересованным лицам.

То есть основными навыками данного персонажа являются:

1. отличное знание предметной области, в пределах которой он анализирует данные. Под предметной областью понимается определенная сфера бизнеса (например, нефтегазовая отрасль или, скажем, торговля элитным алкоголем).

1. знание особенностей ведения бизнеса той компании, где он работает

1. хорошие презентационные навыки

1. знание каких-то средств для визуализации данных (например, Tableau) и умение делать симпатичные и понятные неспециалистам графики-диаграммы

1. базовые знания статистики, умение пользоваться простыми системами для анализа данных (например, Excel)

1. возможно (но совсем необязательно) знание какого-нибудь языка программирования

Если собрать это все в одну картинку, то получится как-то так:

Data Mining Specialist

Data Mining Specialist (специалист по интеллектуальной обработке данных) — это технически подкованный специалист, который проводит полный цикл работы с данными — начиная с поиска этих самых данных и заканчивая созданием предиктивной модели. В процессе обработки данных он фокусируется на выявлении каких-то неизвестных доселе скрытых закономерностей и вовсю применяет технологии машинного обучения (Machine Learning).

То есть основными навыками данного персонажа являются:

1. Неплохая математическая подготовка

1. Умение находить и правильно готовить данные

1. Умение программировать на одном или нескольких языках. Языки эти обычно высокоуровневые, вроде Python, Java, Matlab или R

1. Знание методов и алгоритмов машинного обучения. Сюда могут входить и статистические алгоритмы, и нейросети, и генетические алгоритмы — тысячи их.

1. Возможно (но необязательно), умение работать с большими данными (Big Data) — имеется в виду Hadoop, его стандартные и нестандартные модули.

Если собрать это все в одну картинку, то получится как-то так:

Data Scientist

Data Scientist (ученый по данным) — это универсальный игрок, который может делать как то, что делает аналитик данных, так и то, что делает специалист по интеллектуальной обработке данных. И плюс к этому он имеет какое-то особенное умение или особо узкую специализацию.

То есть основными навыками данного персонажа являются:

1. отличные презентационные навыки, знание предметной области и умение представлять результаты своей работы неспециалистам (это от аналитика данных)

1. хорошая математическая подготовка, навыки подготовки данных, машинное обучение (это от специалиста по интеллектуальному анализу данных)

1. умение работать с Big Data (очень желательно, почти обязательно)

1. какое-то особенное умение или дополнительная специализация (например, познания в области лингвистики — несколько иностранных языков, умение работать с текстом на продвинутом уровне, т.е. Natural Language Processing)

Впрочем, с ученым по данным не все так чисто — он может не иметь и половины указанных выше навыков, но все равно считаться ученым по данным, если, например, другими навыками он владеет в совершенстве. Скажем, он может не очень хорошо знать математику, но быть великолепным знатоком предметной области. Надеюсь, когда-нибудь позже я подробнее рассмотрю классификацию ученых по данным.

Если собрать это все в одну картинку, то получится как-то так:

Надо заметить, что здесь рассмотрены, так сказать, «чистые» представители профессий. В реальной жизни, например, навыков у аналитика данных может быть больше, а у ученого по данным может и не быть какого-нибудь хитрого умения.

Решения

_{До 2023 года компания BI Consult обладала официальным партнерским статусом Qlik в России. В настоящий момент деятельность QlikTech на территории России прекращена, BI Consult не имеет партнерских отношений и никаким иным образом более не связана с QlikTech и не предлагает к продаже системы бизнес-анализа QlikView, Qlik Sense и иные продукты бренда Qlik. Все материалы о продукции бренда Qlik на сайте приведены исключительно в описательных целях и для информирования пользователей о существующих в мире системах бизнес-анализа. Для приобретения продукции Qlik необходимо обратиться к правообладателю программного обеспечения QlikTech или дистрибьюторам.}

Клиенты

Компания FORTGROUP – один из лидеров рынка коммерческой недвижимости Северо-Запада.

Создание комплекса бизнес-анализа, позволяющего автоматически по расписанию получать показатели работы сети и качества сервисов групп абонентов CS/PS сервисов, выполнять различные виды сегментации, отслеживать пороговые значения и отправлять уведомления; Реализация отображения на географической карте осуществляется при помощи 2-х инструментов: QlikView и Tableau (геоаналитика).

• Решения
  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Нефтегазовый сектор
  • Сеть ресторанов
  • Qlik Sense
  • QlikView
  • Tableau
  • Microsoft Power BI
  • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
  • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
  • NPrinting
  • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
  • KliqPlanning Suite
  • Qlik WebConnectors
  • QlikView R Коннектор
  • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
  • Alteryx
  • Qlik Data Catalog
  • Документация ATK BiView
  • Консалтинг
  • Пилотный проект
  • Поддержка
  • План обучения и сертификации Qlik
  • Бесплатное обучение
  • Учебные курсы
  • Сертификация Qlik
  • Аудит приложений
  • Учебный курс по Qlik Sense
  • Учебный курс по Tableau
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
  • Учебный курс Информационная грамотность
  • Учебный курс для бизнес-аналитиков
  • Учебный курс по NPrinting
  • Учебный курс по Azure Databricks
  • Учебный курс по Google BigQuery
  • О нас
  • Руководство
  • Новости
  • Клиенты
  • Скачать
  • Контакты
  • Продажи
  • Финансы
  • Склад
  • HR
  • S&OP и прогнозная аналитика
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика
  • Категорийный менеджмент
  • Построение хранилища данных
  • Система управления KPI и BSC
  • Управление цепочками поставок
  • Маркетинг
  • Цифровая трансформация
  • Сквозная аналитика
  • Process Mining

  В чем отличие аналитика данных от data scientist

  Преподаватель курса Data Analytics

  Senior DW/BI Engineer в Softserve

  

  • Главная
  • Блог
  • Data analyst, data engineer и data scientist — в чем разница?
  • 1 Основные термины
  • 2 Кто такой дата-аналитик?
  • 3 Кто такой инженер данных?
  • 4 Кто такой исследователь данных?
  • 5 Заработная плата каждого из специалистов
  • 6 Заключение

  Если ты хоть раз задумывался о работе с данными, то точно сталкивался с понятиями data analyst, data engineer и data scientist и думал: кто все эти люди, чем они занимаются, есть ли разница или это все один специалист? Небольшой спойлер: это все разные специалисты и их отличительный фактор — основные задачи, над которыми они работают.

  Например, задача Data Scientist состоит в том, чтобы извлекать идеи из необработанных данных. Инженер данных занимается разработкой и обслуживанием конвейеров данных. Аналитик данных в основном предпринимает действия, которые влияют на сферу деятельности компании.

  В статье мы детальнее рассмотрим каждое понятие и разберем основные навыки, которыми должны обладать все три специалиста.

  Основные термины

  Data analyst, data engineer и data scientist — это три разные роли в сфере анализа данных со своими особенностями и зоной ответственности.

  Кто такой дата-аналитик?

  Data analyst использует данные для выявления трендов, получения инсайтов и формулирования выводов. Они занимаются обработкой, анализом и визуализацией данных, используют статистические методы и инструменты для выявления зависимостей и делают прогнозы на основе данных. Аналитики данных выполняют задачи отчетности, разрабатывают дашборды и готовят аналитические отчеты, которые помогают бизнесу принимать решения.

  Есть несколько отраслей, где используется аналитика данных, например, технологии, медицина, социальные науки, бизнес и не только. Разные бизнесы могут анализировать тенденции на рынке, требования своих клиентов и изучать свои показатели с помощью анализа данных. Это позволяет им принимать взвешенные решения на основе данных.

  Двумя наиболее важными методами, используемыми в анализе данных, являются описательная и логическая статистика. Аналитик данных также хорошо разбирается в нескольких методах и инструментах визуализации. Для такого специалиста крайне необходимо иметь навыки презентации.

  Аналитика данных позволяет отраслям обрабатывать быстрые запросы для получения действенных результатов, которые необходимы в короткие сроки.

  Два популярных и распространенных инструмента, которые используют аналитики данных, — SQL и Microsoft Excel.

  Кто такой инженер данных?

  Data engineer (инженер данных) — отвечает за разработку и поддержку инфраструктуры хранения и обработки данных. Они строят и управляют системами сбора, хранения и обработки данных, разрабатывают и воплощают решения по базам данных, ETL (extract, transform, load) процессов и других инструментов для эффективной работы с большими объемами данных. Инженеры данных также отвечают за обеспечение надлежащего качества данных, их интеграцию и обеспечение доступности для аналитиков и других заинтересованных сторон. Data Engineering также включает в себя разработку платформ и архитектур для обработки данных.

  Инженер данных разрабатывает основу для различных операций с данными, он отвечает за разработку формата, над которым будут работать исследователи и аналитики данных.

  Data Engineers должны работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Поэтому им нужен опыт работы с базами данных SQL и NoSQL.

  Такие специалисты имеют дело с большими данными и участвуют в многочисленных операциях, таких как очистка данных, управление, преобразование, дедупликация данных и не только.

  Инженер данных более опытен в основных концепциях и алгоритмах программирования. Роль инженера данных также тесно связана с ролью инженера-программиста. Почему? Потому что инженер данных разрабатывает платформы и архитектуру, которые используют рекомендации по разработке программного обеспечения.

  Например, разработка облачной инфраструктуры для облегчения анализа данных в реальном времени требует различных принципов разработки. Поэтому построение интерфейсного API — одна из должностных обязанностей дата-инженера. Кроме того, инженер данных хорошо разбирается в инструментах проектирования и тестирования.

  Кто такой исследователь данных?

  Data scientist — специалист, который занимается использованием данных для выявления новых знаний, разработки моделей прогнозирования и решения сложных проблем. Они используют методы машинного обучения, статистики и алгоритмы для анализа данных, разработки моделей и прогнозирования будущих событий.

  Хотя наука о данных все еще очень молода, она уже успела занять почти все отрасли промышленности. Каждая компания ищет специалистов по данным, чтобы повысить свою производительность и оптимизировать производство. Компании извлекают данные для анализа и получения информации о различных тенденциях и практиках. Для этого они нанимают специализированных специалистов по данным, которые обладают знаниями в области статистических инструментов и навыками программирования. Более того, специалист по данным обладает знаниями алгоритмов машинного обучения.

  Эти алгоритмы отвечают за предсказание будущих событий. Таким образом, науку о данных можно рассматривать как океан, который включает в себя все операции с данными, такие как извлечение данных, обработка данных, анализ данных и прогнозирование данных для получения необходимой информации.

  Однако наука о данных не является единственной областью. Это количественная область, которая имеет общие корни с математикой, статистикой и компьютерным программированием.

  Заработная плата каждого из специалистов

  Ниже мы рассмотрим статистику средней заработной платы junior-специалистов по данным dou.ua:

  Data scientist — $950.

  Data Analyst — $785.

  Data engineer — $815.

  Заключение

  В этом материале мы разобрали, кто такие data analyst, data engineer и data scientist и какими навыками они должны обладать. Несмотря на то, что сфера данных все еще активно развивается, такие специалисты очень востребованы на рынке труда и уже со старта в этом направлении можно зарабатывать от $700, если обладать необходимыми навыками. Если ты находишься в поиске курсов по данному направлению, советуем обратить внимание на курсы от DAN.IT , где за 6 месяцев студент получит базовые знания по обслуживанию баз данных, будет иметь продвинутые знания по обработке и нормализации данных, работать с инструментами PowerBI, Tableau и смогут на практике понимать потребности бизнеса и разрабатывать соответствующие бизнес-решения.

  Похожие публикации:

  1. Как напечатать массив java
  2. Как отформатировать диск через uefi
  3. Как посмотреть удаленные на айфоне
  4. Как сократить имя отчество до инициалов