Відмінності даних Data Analyst від Data Scientist
Аналітик даних (DA) - це дослідник шляху до перегляду інформаційних індексів, маючи на увазі кінцеву мету зробити висновки про дані, які вони містять, поступово, керуючись певними рамками та програмами. Покращення та процедури інформаційного розслідування, як правило, використовуються як частина ділових підприємств для надання можливості асоціаціям вирішувати питання про більш освічений бізнес-вибір та дослідниками та аналітиками для підтвердження або спростування логічних моделей, міркувань та теорій. Науковець з даних - це той, хто вважає за краще розуміти будь-якого спеціаліста з продуктів і віддавати перевагу програмуванню над будь-яким аналітиком., Вченому-науковцю, можливо, буде потрібно проводити непрямі дослідження та вирішувати відкриті питання про галузь, концентрувати колосальні обсяги інформації з численних внутрішніх та зовнішніх джерел.
Аналітик даних
- Діяльність з експертизи даних аналітика може дати можливість організаціям розширити доходи, підвищити операційну ефективність, продемонструвати зусилля та зусилля для вигод клієнтів, все швидше реагувати на розвиваючі структури бізнес-сектору та підбирати агресивну перевагу перед супротивниками - все з остаточною метою активізації бізнесу. виконання. Залежно від конкретної заявки, інформація, що досліджується, може містити або автентичні записи, або нові дані, оброблені для поточної роботи на іспиті. Крім того, він може походити із суміші внутрішніх рамок та зовнішніх джерел інформації.
- Аналіз даних аналітиків може бути також виділений в кількісну експертизу інформації та суб'єктивне дослідження інформації. Попередня включає дослідження чисельної інформації з кількісно вимірюваними чинниками, які можна розглядати або оцінювати вимірюваними. Суб'єктивний підхід є більш інтерпретаційним - він орієнтується на розуміння суті нечислової інформації, такої як вміст, зображення, звук та відео, включаючи регулярні вирази, теми та перспективи.
- На рівні програми, BI та деталізація надають бізнес-адміністраторам та іншим корпоративним працівникам значні дані про ключові маркери виконання, бізнес-завдання, клієнти та небо. Раніше інформаційні запитання та звіти зазвичай розроблялися для кінцевих клієнтів бізнес-дизайнерами, що працюють в ІТ, або для інтегрованої групи BI; Зараз асоціації прогресивно використовують пристрої самооцінки BI, які дозволяють керівникам, бізнес-слідчим та оперативним спеціалістам проводити власні імпровізовані запити та самі створювати звіти.
Data Scientist
- Науковець даних Використовує сучасні програми розслідувань, статистику машинного навчання та вимірювані стратегії, щоб отримати готову інформацію для використання в довічних та наказових показниках, що відображають цілком бездоганну та сувору інформацію, щоб розпоряджатися несуттєвими даними. візерунки або потенційні отвори. Розробити інформаційно-орієнтовані відповіді на найактуальніші проблеми. Розробити нові розрахунки для вирішення питань та виготовити нові інструменти для комп'ютеризації роботи. Донести очікування та відкриття до адміністрації та ІТ-підрозділів через переконливі інформаційні представлення та звіти. Прописати практичні зміни до існуючої методології та систем
- Кожна організація матиме альтернативну інтерпретацію статусу зайнятості. Деякі вважають свого Data Scientist відомим дослідником інформації або поєднують свої зобов’язання з інформаційними інженерами; для інших потрібні фахівці з експертизи вищого рівня, обдаровані серйозними представленнями машинного навчання та інформації. Коли дослідники інформації досягають нових рівнів залучення чи зміни професій, їхні обов'язки постійно змінюються. Наприклад, людина, яка працює самотня в організації помірного розміру, може витратити пристойну частину дня на чистку та злиття інформації. Ненормальний державний працівник у бізнесі, який пропонує адміністрації, засновані на інформації, може попросити структурувати величезну інформацію, яка розширює або створює нові елементи.
Порівняння даних між аналізатором даних та Data Scientist
Нижче наводиться топ-5 порівнянь між Data Analyst і Data Scientist 
Основні відмінності між Data Analyst та Data Scientist
Обидва Data Analyst проти Data Scientist є популярним вибором на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між Data Analyst і Data Scientist:
- Аналітик даних - це професія, яка бере участь у аналізі даних для кращого звіту, тоді як Data Scientist є аналітиком для розуміння даних для кращої структури даних.
- Навички аналізу даних, такі як візуалізація даних та статистика, тоді як навички Data Scientist, такі як програмування на Python, програмування на R та інших мовах науки даних.
- Аналітик даних відповідає за аналіз і візуалізацію даних для прийняття рішення, тоді як Data Scientist відповідає за алгоритм і програми для розуміння даних.
- Data Analyst використовує візуалізацію даних, тоді як Data Scientist використовує програмування
- Аналітик даних вирішує рівень аналізу даних, тоді як Data Scientist вирішує складний рівень даних
Порівняльна таблиця між Data Analyst та Data Scientist
Нижче наведено списки пунктів, опишіть відмінності між Data Analyst та Data Scientist
| Основи порівнянь між Data Analyst та Data Scientist | Аналітик даних | Data Scientist |
| Визначення | Аналітик даних аналізує використання повної інформації від структурованих та неструктурованих даних до цього звіту про аналіз | Науковець даних - це той, хто розуміє ці дані для представлення звіту про аналітичну аналітику |
| Навички | Візуалізація даних формує статистичні підходи та представляє дані | Розуміння даних з навичками статистичної техніки та розробка алгоритму машинного навчання. |
| Поля | Відповідальність аналітика даних - це аналіз даних для прийняття рішення | Відповідальність Data Scientist представляє зрозумілі дані для аналітика. |
| Використання | Аналітик даних використовує візуалізацію даних | Дані вчені використовують програмування |
| Промисловість | Аналітик даних вирішує рівень аналізу даних для візуалізації даних | Даний вчений вирішує складний рівень даних для структури даних |
Висновок - Data Analyst vs Data Scientist
У галузі обробки даних щодо аналізу даних, наступні кілька років відбудеться перехід від селективного використання довідкових рамок вибору до додаткового використання рамок, які залежать від вибору на нашу користь. Особливо в галузі аналізу даних, ми в даний час створюємо індивідуальні діагностичні відповіді на окремі питання, незважаючи на те, що ці домовленості не можна використовувати поперечно через різні параметри - наприклад, відповідь, створену для розрізнення невідповідностей у вартості запасів розробки не можуть бути використані для осягнення суті картин. Так буде і надалі, незважаючи на той факт, що рамки AI включатимуть окремі з'єднувальні сегменти і згодом матимуть можливість поступово вирішувати чітку схему, яку ми вже зможемо спостерігати сьогодні. Структура, яка обробляє поточну інформацію стосовно обміну цінними паперами, а також додатково сприймає та руйнує вдосконалення політичних структур у світлі публікацій новин чи записів, вилучає почуття з публікацій на сайтах чи міжособистісних організаціях, екранах та прогнозує відповідні гроші пов'язані маркери та інше вимагає поєднання широкого спектру підкомпонентів.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо основних відмінностей між Data Analyst і Data Scientist. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності даних Data Analyst від Data Scientist щодо інфографіки та таблиці порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Відмінності Data Science від Data Analytics
- Business Intelligence проти аналітики даних
- 7 корисних речей, які потрібно знати про комп'ютерного науковця проти даних