Чем отличается аналитик данных (Data Analyst) от Data Scientist

Автор: ПрофГид
Обновлено
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.

Содержание:

С чем работает Data Analyst

Тест Кем стать: Data Scientist или 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.

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

Программирование

Не требуется

Обязательно, Python

Математика/статистика

Необходимо

Обязательно

Визуализация, графические навыки

Продвинутый уровень, инструменты BI, PowerPoint, инструменты для построения дашбордов

Программирование на языке Python

Машинное обучение

Не нужно

Обязательно

Big Data, Spar, Hadoop

Редко

Обязательно

Гибкие навыки

Продвинутые

Базовый уровень

Что касается зарплаты Data Analyst и Data Scientist: она у них достаточно высокая. Но поскольку специалист по данным несет большую ответственность, чем аналитик, и обладает более широкими навыками, получает он значительно больше. Зарплата Data Analyst в зависимости от нанимающей компании варьируется от 100 до 250 тысяч рублей в месяц, специалист по Data Science может получать 350–450 тысяч рублей и выше.

Читайте также :
star_rate star_rate star_rate star_rate star_rate