Różnice między Data Analyst a Data Scientist
Data Analyst (DA) jest badaczem sposobu patrzenia na indeksy informacyjne, pamiętając o celu końcowym, aby wyciągać wnioski na temat zawartych w nich danych, stopniowo z przewodnikiem po konkretnych frameworkach i programowaniu. Postępy i procedury dochodzenia w zakresie informacji są na ogół wykorzystywane jako część przedsiębiorstw, aby umożliwić stowarzyszeniom podejmowanie bardziej wykształconych wyborów biznesowych oraz przez badaczy i analityków potwierdzanie lub odrzucanie logicznych modeli, spekulacji i teorii. Data Scientist to ktoś, kto jest lepszy w spostrzeżeniach niż jakikolwiek specjalista ds. Produktu i preferowany w tworzeniu oprogramowania w stosunku do dowolnego analityka., Analityk danych może zostać poproszony o prowadzenie nieukierunkowanych badań i rozwiązywanie otwartych pytań branżowych Skoncentruj kolosalne ilości informacji z wielu źródeł wewnętrznych i zewnętrznych.
Analityk danych
- Działania badawcze Data Analyst mogą umożliwić organizacjom zwiększenie dochodów, zwiększenie efektywności operacyjnej, postępy w prezentacji i starania o korzyści dla klientów, szybsze reagowanie na rozwijające się wzorce sektora biznesowego i uzyskanie agresywnej przewagi nad przeciwnikami - wszystko z ostatecznym celem, jakim jest zwiększenie biznesu wykonanie. W zależności od konkretnego zastosowania badane informacje mogą zawierać autentyczne zapisy lub nowe dane, które zostały przetworzone w przypadku stałych pracowników egzaminacyjnych. Co więcej, może pochodzić z połączenia wewnętrznych ram i zewnętrznych źródeł informacji.
- Badanie analityka danych można również odizolować od ilościowego badania informacji i subiektywnego badania informacji. Poprzedni obejmuje badanie informacji liczbowych z kwantyfikowalnymi czynnikami, które można zbadać lub oszacować w sposób wymierny. Podejście subiektywne jest bardziej interpretacyjne - koncentruje się na zrozumieniu istoty informacji nienumerycznych, takich jak treść, obrazy, dźwięk i wideo, w tym wyrażeń regularnych, tematów i perspektyw.
- Na poziomie aplikacji, BI i szczegóły dają administratorom biznesu i innym pracownikom korporacyjnym znaczące dane na temat kluczowych znaczników wykonania, zadań biznesowych, klientów i przestrzeni powietrznej. Wcześniej pytania informacyjne i raporty były zwykle tworzone dla klientów końcowych przez projektantów BI pracujących w IT lub dla włączonej grupy BI; teraz stowarzyszenia stopniowo wykorzystują samoobsługowe urządzenia BI, które pozwalają kierownictwu, pracownikom dochodzeniowym i specjalistom operacyjnym na prowadzenie własnych improwizowanych zapytań i samodzielne tworzenie raportów.
Data Scientist
- Analityk danych Wykorzystaj nowoczesne programy badawcze, statystyki uczenia maszynowego i mierzalne strategie, aby uzyskać gotowe informacje do wykorzystania w przewidywalnym i nakazowym wyświetlaniu Zupełnie nieskazitelne i przycinane informacje w celu pozbywania się nieistotnych danych Zbadaj i popatrz na informacje z zestawu punktów, aby ustalić ukryte niedociągnięcia, wzory lub potencjalne otwory. Opracuj odpowiedzi oparte na informacjach dla najtrudniejszych wyzwań Zaprojektuj nowe obliczenia, aby zająć się problemami i wyprodukuj nowe instrumenty do skomputeryzowania pracy Przekaż oczekiwania i odkrycia działom administracyjnym i informatycznym poprzez atrakcyjne prezentacje informacji i raporty Przepisuj praktyczne zmiany w istniejącej metodologii i systemach
- Każda organizacja będzie miała alternatywną interpretację statusu zatrudnienia. Niektórzy uważają swojego Data Scientist za znanego badacza informacji lub łączą swoje obowiązki z inżynierami informacji; inni wymagają najwyższej klasy specjalistów egzaminacyjnych obdarowanych poważnym uczeniem maszynowym i reprezentacjami informacyjnymi. Gdy badacze informacji osiągają nowy poziom zaangażowania lub zmiany zawodów, ich obowiązki stale się zmieniają. Na przykład mężczyzna pracujący sam w organizacji średniej wielkości może spędzić przyzwoity dzień na czyszczeniu i scalaniu informacji. Nieprawidłowy pracownik stanu w firmie oferującej administrację opartą na informacjach może zostać poproszony o uporządkowanie ogromnych informacji, które rozszerzają lub tworzą nowe elementy.
Bezpośrednie porównanie między Data Analyst a Data Scientist
Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między Data Analyst a Data Scientist 
Kluczowe różnice między Data Analyst a Data Scientist
Zarówno Data Analyst kontra Data Scientist to popularne wybory na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między Data Analyst a Data Scientist:
- Data Analyst to zawód, który polega na analizie danych w celu uzyskania lepszego raportu, podczas gdy Data Scientist jest analitykiem badawczym, który rozumie dane w celu uzyskania lepszej struktury danych.
- Umiejętności Data Analyst, takie jak wizualizacja danych i statystyki, podczas gdy umiejętności Data Scientist, takie jak programowanie w języku Python, programowanie w języku R i innych językach nauki danych.
- Data Analyst jest odpowiedzialny za analizę i wizualizację danych w celu podjęcia decyzji, natomiast Data Scientist jest odpowiedzialny za algorytm i programy do zrozumienia danych
- Analityk danych korzysta z wizualizacji danych, podczas gdy naukowiec danych programuje
- Data Analyst rozwiązuje poziom analizy danych, podczas gdy Data Scientist rozwiązuje złożony poziom danych
Tabela porównawcza między Data Analyst a Data Scientist
Poniżej znajdują się listy punktów, opisujące różnice między Data Analyst a Data Scientist
| Podstawy porównań między Data Analyst a Data Scientist | Analityk danych | Data Scientist |
| Definicja | Analityk danych analizuje wykorzystanie pełnych informacji z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w celu przedstawienia raportu z analizy | Data Scientist to ten, który rozumie te dane w celu przedstawienia raportu z badań analitycznych |
| Umiejętności | Wizualizacja danych z metod statystycznych i prezentacji danych | Zrozumienie danych z umiejętnościami techniki statystycznej i opracowanie algorytmu uczenia maszynowego. |
| Fields | Odpowiedzialność analityka danych polega na analizie danych w celu podjęcia decyzji | Odpowiedzialność Data Scientist to przedstawienie zrozumiałych danych dla analityka. |
| Stosowanie | Analityk danych korzysta z wizualizacji danych | Naukowiec korzysta z programowania |
| Przemysł | Data Analyst rozwiązuje poziom analizy danych do wizualizacji danych | Analityk danych rozwiązuje złożony poziom danych dla struktury danych |
Wniosek - Data Analyst vs. Data Scientist
W dziedzinie obsługi analizy danych w ciągu najbliższych kilku lat będziemy zmieniać się z selektywnego wykorzystywania ram pomocy w wyborze na dodatkowe wykorzystanie ram, które decydują o wyborach dla naszej korzyści. Zwłaszcza w zakresie analizy analizy danych obecnie tworzymy indywidualne odpowiedzi diagnostyczne dla poszczególnych zagadnień, mimo że tych ustaleń nie można zastosować krzyżowo w różnych ustawieniach - na przykład odpowiedź stworzona w celu rozróżnienia niespójności w wartości zapasów zmiany nie mogą być wykorzystane do zrozumienia istoty zdjęć. Tak pozostanie w późniejszym okresie, mimo że ramy AI będą obejmować poszczególne segmenty łączące, a następnie będą w stanie radzić sobie z postępującym wyraźnym wzorcem, który moglibyśmy już dziś oglądać. Ramy, które przetwarzają bieżące informacje dotyczące wymiany papierów wartościowych, a także dodatkowo uwzględniają i niszczą udoskonalenia struktur politycznych w świetle pism lub nagrań, wydobywają uczucia z pism w witrynach lub organizacjach interpersonalnych, ekranują i przewidują odpowiednie pieniądze powiązane markery itd. wymagają kombinacji szerokiej gamy podskładników.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po najważniejszych różnicach między Data Analyst a Data Scientist. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między Data Analyst a Data Scientist z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami -
- Data Scientist vs. Business Analyst
- Różnice między Data Science a Data Analytics
- Analiza biznesowa a analiza danych
- 7 Przydatnych rzeczy, które należy wiedzieć o informatyku kontra badacz danych