Data Scientist та Data Analyst: що вони роблять та у чому різниця між ними
Наука про дані — це міждисциплінарна галузь про наукові методи, процеси й системи, які стосуються здобуття знань із даних у різних формах, як структурованих, так і неструктурованих. У цій галузі виділяють різних фахівців, зокрема дослідників даних та аналітиків даних (Data Scientists та Data Analysts). Каран Кумар, ентузіаст науки про дані та засновник AI World, у своїй колонці пояснює, в чому різниця між ними.
У сьогоднішньому світі, що керується даними, з'явилися дві ключові ролі: Data Scientist та Data Analyst. Обидві професії мають справу з вилученням інсайтів та ключових моментів з великих масивів інформації, але їхні підходи та цілі можуть суттєво відрізнятися. Розуміння цих відмінностей може допомогти вам зорієнтуватися у власному кар'єрному шляху в захопливій сфері даних.
Чим займається Data Analyst
Аналітики даних, або датааналітики, — це інформаційні архітектори, які ретельно організовують та аналізують наявні дані. Вони часто працюють зі структурованими наборами даних з баз даних або електронних таблиць. Їхня увага зосереджена на:
- Очищенні та підготовці даних. Аналітики даних витрачають багато часу на очищення та підготовку необроблених даних до аналізу. Йдеться про виявлення та виправлення помилок, невідповідностей форматування та забезпечення якості даних.
- Описовій аналітиці. Data Analyst використовує статистичні методи та інструменти візуалізації даних для виявлення закономірностей, тенденцій і взаємозв'язків у даних. Подумайте про діаграми, графіки та звіти, які дають чітке уявлення про те, що показують дані.
- Комунікації та сторителінгу. Аналітики даних є досвідченими комунікаторами, які перетворюють складні дані на чіткі та стислі звіти й презентації для зацікавлених сторін, які можуть не мати технічної освіти.
Навички для аналітиків даних:
- Робота з даними. Очищення, організація та маніпулювання даними.
- Візуалізація даних. Створення діаграм, графіків та інших візуальних зображень для представлення даних.
- Статистичний аналіз. Розуміння та застосування статистичних методів для аналізу даних.
- Комунікація. Чітке та стисле представлення результатів як технічній, так і нетехнічній аудиторії.
- Запити до баз даних. Використання SQL або інших мов для отримання даних з баз даних.
Чим займається Data Scientist
Data Scientists є будівельниками та винахідниками. Вони використовують різні інструменти та методи, зокрема машинне навчання і штучний інтелект, для отримання знань із різних джерел даних, структурованих і неструктурованих (наприклад, текст, зображення або дані з соціальних мереж). Їхні ключові обов’язки:
- Побудова та розроблення моделей. Data Scientists створюють і впроваджують алгоритми та статистичні моделі для розв'язання конкретних проблем або прогнозування. Це можуть бути такі завдання, як створення рекомендаційних систем, моделей виявлення шахрайства або застосунків для оброблення природної мови.
- Розширена аналітика. Вони заглиблюються у дані, використовуючи складніші методи, як-от машинне навчання, щоб виявити приховані закономірності та зробити прогнози на майбутнє.
- Експерименти та ітерації. Наука про дані — це ітеративний процес. Data Scientists постійно тестують, уточнюють і вдосконалюють свої моделі, щоб забезпечити їхню точність і ефективність.
Необхідні навички для Data Scientists:
- Програмування. Володіння такими мовами, як Python та ін., необхідне для маніпулювання даними та побудови моделей.
- Машинне навчання. Розуміння та застосування алгоритмів машинного навчання використовується для розв'язання проблем та прогнозування.
- Статистика. Поглиблені статистичні знання необхідні для комплексного аналізу даних.
- Розв'язання проблем. Вміння виявляти та розв'язувати проблеми за допомогою даних і моделей.
- Експериментування. Розробка та проведення експериментів для тестування та вдосконалення моделей.
У підсумку
Попри те що їхні конкретні завдання відрізняються, професії Data Scientists та Data Analysts мають деякі спільні риси. Обидві потребують потужного аналітичного мислення, навичок розв'язання проблем та володіння інструментами маніпулювання даними, як-от SQL та Python. Крім того, їхні комунікативні навички важливі для ефективного представлення своїх ідей колегам та керівництву. Проте робочі обов'язки цих фахівців можуть відрізнятися у різних компаніях.
Тож який шлях підходить саме вам? Подумайте про свої інтереси та навички. Якщо вам подобається ретельно організовувати дані та перетворювати їх на зрозумілі історії, вам може підійти аналіз даних. Та якщо ви любите будувати моделі та досліджувати потенціал новітніх технологій, то наука про дані може бути вашим покликанням.
Сфера даних пропонує безліч можливостей як для аналітиків даних, так і для дослідників даних. Оскільки світ продовжує генерувати дедалі більші обсяги даних, попит на кваліфікованих фахівців, здатних розкрити їхній потенціал, лише зростатиме.
