Дані стали незамінним інструментом для прийняття рішень та вдосконалення бізнес-процесів. Збільшення обсягів інформації та розвиток технологій підвищили попит на професії Data Science та Data Analyst, оскільки ці фахівці допомагають компаніям використовувати дані для отримання конкурентних переваг.
Незважаючи на високу популярність цих професій, багато хто не до кінця розуміє, у чому різниця між ними. У цій статті ми розглянемо основні завдання та приклади проєктів, з якими працюють ці фахівці, а також їхні ключові навички.
Навіщо потрібно розуміти різницю між Data Scientist та Data Analyst?
Попри те, що обидві професії пов’язані з аналізом даних, кожна з них має помітні відмінності в завданнях, необхідних навичках і впливі на бізнес-процеси. Якщо ви плануєте робити кар’єру в цій ніші – їхнє розуміння допоможе вам зробити правильний вибір.
Що таке Data Science?
Це міждисциплінарна область, яка поєднує в собі методи математики, статистики, інформатики з метою отримання цінних знань та інсайтів з масивів даних.
Якщо коротко розглянути хто такий Data Scientist – це фахівець, який займається аналізом та інтерпретацією структурованих та неструктурованих даних з метою вирішення складних бізнес-завдань, автоматизації процесів та прогнозування майбутніх подій.
Його основні завдання та обов’язки
- Створення та впровадження інноваційних методів аналізу даних та автоматизації цих процесів.
- Розробка передбачуваних моделей та алгоритмів ІІ для аналізу великих обсягів даних.
- Побудова складних візуалізацій та інтерактивних дашбордів для презентації результатів аналізу.
- Розробка програм та інструментів для моніторингу та аналізу точності отриманих даних.
- Допомога у стратегічному плануванні та прийнятті рішень.
Необхідні навички та інструменти
- Фахівець Дата Сайнс повинен добре розбиратися в лінійній алгебрі, математичній статистиці та теорії ймовірностей.
- Прокачані скіли програмування мовами Python, R або Scala.
- Навички роботи з великими обсягами даних та обчислювальними технологіями, такими як Hadoop, Spark, Hive.
- Знання та досвід використання алгоритмів машинного навчання.
- Вміння візуально обробляти дані з використанням таких інструментів, як Tableau, PowerBI.
З якими проєктами працює спеціаліст Дата Сайнс
- Розробка рекомендацій для E-commerce платформ, що використовують алгоритми ІІ для формування персональних пропозицій користувачам.
- Розробка моделі прогнозування попиту продукцію з урахуванням економічних чинників, сезонності та маркетингових стратегій.
- Створення моделі передбачення відтоку клієнтів на основі аналізу їхньої поведінки та історичних даних.
- Розробка алгоритмів для автоматизації контролю якості з виробництва.
Хто такий Data Analyst?
Це фахівець, який займається аналізом структурованих даних із фокусом на вирішенні конкретних бізнес-завдань. Його основна мета – перетворити дані на зрозумілі інсайти, які можуть покращити існуючі бізнес-процеси.
Чим відрізняється Data Analyst від Data Science по задачах
- Збір даних із баз даних, CRM систем та зовнішніх джерел.
- Аналіз статистики з метою виявлення трендів, кореляцій та аномалій у даних.
- Розробка систем відстеження та аналізу метрик під різні бізнес-процеси.
- Візуалізація даних та створення презентацій з результатами аналізу.
- Створення звітів та дашбордів із моніторингом KPI.
Необхідні навички та інструменти
- Навички програмування на Python або R для обробки та аналізу даних.
- Вміння роботи з SQL та базами даних.
- Досвід роботи з інструментами бізнес-аналітики та звітності.
- Навички роботи із програмами візуалізації даних: Tableau, Power BI.
- Робота з Excel на рівні з використанням макросів і зведених таблиць.
З яким проєктами працює Дата Аналіст
- Аналіз ефективності маркетингових стратегій та рекомендації щодо оптимізації бюджету.
- Вивчення поведінки користувачів на сайті або у додатку з метою підвищення конверсії.
- Сегментація бази клієнтів для розробки персоналізованих маркетингових стратегій.
- Аналіз фінансових показників компанії та розробка звітів для керівництва та інвесторів.
- Оцінка ефективності процесів обслуговування клієнтів та рекомендації, як їх покращити.
Чим відрізняється Data Science від Data Analyst
Основні завдання Data Analyst – аналіз та візуалізація даних, щоб бізнес чітко орієнтувався у поточних тенденціях та приймав виважені рішення. Для цього аналітик проводить аналіз історичних даних, виявляє закономірності та складає звіти, які можуть бути використані для підвищення ефективності бізнес-процесів.
Водночас, різниця між Data Science та Data Analyst у тому, що Дата Сайентист працює з більш складними завданнями. Це розробка передбачуваних моделей та алгоритмів машинного навчання.
Крім аналізу даних, він створює нові способи їх застосування у вирішенні бізнес-проблем. До того ж він оперує великими обсягами даних, використовуючи математичні та статистичні методи для отримання важливої інформації.
Чим відрізняється Data Science від Data Analyst у навичках та інструментах
Для Data Analyst важливо мати навички в галузі статистики та вміти застосовувати інструменти для візуалізації даних, наприклад, Tableau, Power BI або Excel. Також важливо розбиратися в SQL та працювати з базами даних.
Зазвичай аналітики працюють із вже готовими інструментами та методами аналізу даних, що дозволяє швидко інтерпретувати результати та надавати їх у формі зрозумілих звітів та візуалізацій.
Дата Сайентист повинен володіти більш глибокими знаннями в галузі статистики, програмування та машинного навчання. Так, обов’язково знання мов програмування Python або R, а також вміння працювати з бібліотеками для аналізу даних як Pandas або NumPy.
Також потрібно вміти працювати з такими програмами як Hadoop та Spark при обробці великих масивів даних.
Відмінності у типах даних та аналітичних підходах
Data Analyst зазвичай працює з вже структурованими даними, які можна швидко проаналізувати та створити візуалізацію. Дані можуть надходити з баз даних, CRM-систем або веб-аналітики. Для аналізу аналітики використовують стандартні методи, такі як зведені таблиці та графіки, щоб надати дані у зрозумілому звіті для керівництва бізнесу.
Data Scientist зазвичай обробляє неструктуровані дані, такі як текст, аудіо та зображення. Для цього використовуються складніші способи аналізу даних, у тому числі алгоритми машинного навчання та ІІ. Такий фахівець може отримувати цінну інформацію зі складних наборів даних, виявляти приховані закономірності та робити передбачувальні моделі.
Рекомендації для початківців
Не можна однозначно сказати, що краще – Data Science або Data Analyst. Але, якщо ви плануєте зробити кар’єру в одній із цих професій, можна дати кілька рекомендацій.
Для старту кар’єри в Data Analyst вивчіть основи статистики та освойте роботу з інструментами візуалізації: Excel або Tableau. Навчіться працювати з SQL та базами даних. Намагайтеся більше практикуватися у реальних проєктах та напрацьовуйте портфоліо, щоб виділитися серед кандидатів.
Для старту в Дата Сайнс, освойте мови програмування Python або R та навички роботи з бібліотеками аналізу даних. Заглибтесь у вивчення статистики та машинного навчання. Напрацювання власних проєктів допоможе швидше прокачати навички та створити вражаюче портфоліо.
Що говорять голови корпорацій про важливість та перспективи професій Data Science та Data Analyst
Кліфф Лейк, CEO компанії Accenture:
“Компанії, які використовують дані для ухвалення рішень, мають явну перевагу на ринку”.
Засновник Facebook Марк Цукерберг:
“У майбутньому ті, хто вміє працювати з даними, визначатимуть, як розвиватиметься світ”.
Джефф Безос, засновник Amazon:
“Майбутнє бізнесу – за тими, хто вміє працювати з даними. Data Science та аналітика – це не просто тренд, це необхідність для виживання в цифрову епоху.”
Сундар Пічаї, CEO Google: “
В епоху великих даних штучний інтелект і машинне навчання стають критично важливими. Data Scientist – це ті, хто створює майбутнє, працюючи на стику технологій та бізнесу.”
Ці цитати підкреслюють, наскільки важливі професії, пов’язані з аналізом даних, і попит, що росте, на фахівців Data Science і Data Analytics, це тільки підтверджує. Що робить кар’єру в цій ніші особливо привабливою для тих, хто хоче відігравати ключову роль у розвитку технологій та бізнес-стратегій.
Обираємо між Data Science та Data Analyst
Вирішуючи, що краще вибрати: Data Science або Data Analyst, важливо не помилитися. Адже від цього залежить не тільки ваше особисте та професійне зростання, а й загальне задоволення від роботи.
Якщо ви обираєте шлях Дата Сайентист – вам необхідно буде постійно розвиватися в областях ІІ, машинного навчання та роботи з великими масивами даних. В результаті кар’єрного зростання ви зможете зайняти місце провідного дослідника або керівника відділу Дата Сайентист у великих технологічних компаніях.
На шляху Дата Аналіст перед вами відкриваються перспективи зростання у сфері бізнес-аналітики та стратегічного планування. Зрештою, ви зможете зайняти позицію менеджера з аналітики, старшого аналітика або навіть директора за даними в компаніях різних галузей.
Незалежно від вашого вибору, пам’ятайте, що ключ до успіху – це постійне навчання, швидка адаптація до нових технологій, розвиток технічних та soft skills.
