Διαφορά μεταξύ επιστημόνων δεδομένων και αναλυτή δεδομένων

Data Scientist και Data Analyst είναι οι κορυφαίοι τίτλοι εργασίας στον κλάδο της πληροφορικής. Αυτή η ανάρτηση μιλά για τις κρίσιμες διαφορές μεταξύ των δύο κορυφαίων θέσεων εργασίας.

Οι θέσεις εργασίας που σχετίζονται με την Επιστήμη των Δεδομένων έχουν ξεπεράσει τα charts στις πύλες εργασίας. Υπάρχουν θέσεις εργασίας για διάφορους τίτλους εργασίας, όπως Επιστήμονες δεδομένων, Αναλυτές δεδομένων και Μηχανικοί δεδομένων. Αν και όλοι αυτοί οι τίτλοι εργασίας αφορούν δεδομένα και ήχο παρόμοιο, έχουν πολλές λεπτομερείς διαφορές. Αναρωτηθήκατε ποτέ πόσο διαφορετικά είναι το ένα από το άλλο; Το έκανα! Και εδώ είναι οι διαφορές που βρήκα μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός αναλυτή δεδομένων.



Data Scientist - Rock Star της πληροφορικής

Ο Data Scientist είναι επαγγελματίας που κατανοεί δεδομένα από επιχειρηματική άποψη. Είναι υπεύθυνος να κάνει προβλέψεις για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λάβουν ακριβείς αποφάσεις. Οι επιστήμονες δεδομένων διαθέτουν μια σταθερή βάση για εφαρμογές υπολογιστών, μοντελοποίηση, στατιστικές και μαθηματικά. Αυτό που τους ξεχωρίζει είναι η λαμπρότητα τους στις επιχειρήσεις σε συνδυασμό με εξαιρετικές δεξιότητες επικοινωνίας, για να ασχοληθούν τόσο με τους ηγέτες των επιχειρήσεων όσο και των IT. Είναι αποτελεσματικοί στην επιλογή των σωστών προβλημάτων, τα οποία θα προσθέσουν αξία στον οργανισμό μετά την επίλυσή του.



Η Harvard Business Review χαρακτήρισε τον «Επιστήμονα δεδομένων» ως τη «πιο σέξι δουλειά του 21ου αιώνα.Up-skill με το για να επωφεληθείτε από τις ευκαιρίες σταδιοδρομίας που έρχονται στο δρόμο σας.

Break-into-Data-Science



Ένας Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί επίσης να χωριστεί σε 4 διαφορετικούς ρόλους με βάση τα σετ δεξιοτήτων τους.

  • Ερευνητής δεδομένων
  • Προγραμματιστές δεδομένων
  • Δημιουργικά δεδομένων
  • Επιχειρηματίες δεδομένων

Αναλυτές δεδομένων - Δεν υπάρχει ακόμη ωραία ετικέτα!

Οι Αναλυτές Δεδομένων διαδραματίζουν επίσης σημαντικό ρόλο στην Επιστήμη Δεδομένων. Εκτελούν μια ποικιλία εργασιών που σχετίζονται με τη συλλογή, οργάνωση δεδομένων και απόκτηση στατιστικών πληροφοριών από αυτά. Είναι επίσης υπεύθυνοι για την παρουσίαση των δεδομένων με τη μορφή διαγραμμάτων, γραφημάτων και πινάκων και χρησιμοποιούν τα ίδια για τη δημιουργία σχεσιακών βάσεων δεδομένων για οργανισμούς.

πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα του python

Ένας αναλυτής δεδομένων μπορεί επίσης να χωριστεί σε 4 διαφορετικούς ρόλους με βάση τα σετ δεξιοτήτων τους.

  • Αρχιτέκτονες δεδομένων
  • Διαχειριστές βάσης δεδομένων
  • Μηχανικός του Analytics
  • Λειτουργίες

Απαιτείται πιστοποίηση για επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων

Job Trends of Data Scientist και Data Analytics - Σύμφωνα με το Google Trends

Ακολουθεί η τάση για εργασίες Αναλυτών δεδομένων σύμφωνα με το google:



Ακολουθεί η τάση για θέσεις εργασίας στους Επιστήμονες δεδομένων σύμφωνα με το google, με την τάση να αυξάνεται κυρίως από το 2012:

πώς να φτιάξετε ένα βαθύ αντίγραφο στην Java

Data Scientist και Data Analyst Μισθός - Μια ματιά στο πορτοφόλι τους.

Ακολουθεί μια γρήγορη ματιά στους μισθούς ενός Επιστήμονα Δεδομένων και ενός Αναλυτή Δεδομένων από το Indeed.com

Ωστόσο, ανεξάρτητα από το πόσες διαφορές επισημαίνουμε και στους δύο τίτλους εργασίας, η μία δεν μπορεί να είναι επιτυχής χωρίς την άλλη.

Ποτέ δεν υπήρξε καλύτερη στιγμή για να μάθετε την Επιστήμη Δεδομένων! Ξεκινήστε τώρα με το ειδικά επιμελημένο μάθημα Επιστήμης Δεδομένων από την Edureka.

Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Αναφέρετέ τα στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.

Σχετικές αναρτήσεις:

Τύποι επιστημόνων δεδομένων

Βασικές δεξιότητες επιστημόνων δεδομένων

πώς να χρησιμοποιήσετε τον πάγκο εργασίας mysql