تفاوت بین دیتاآنالیست و دیتاساینتیست

تفاوت بین دیتاآنالیست و دیتاساینتیست

دیتاآنالیست و دیتاساینتیست در ظاهر شاید با هم یکی باشند زیرا در نهایت با داده ها قرار به کار کردن هست اما در مهارت ها و جایگاه های شغلی تفاوت های زیادی دارد.

این نوشته را کامل بخوانید تا اطلاعات مفیدی را کسب کنید.

 

تفاوت بین دیتاآنالیست و دیتاساینتیست

اگر چه این دو مورد از لحاظ عنوان با یکدیگر مشابه هستند ولی توانایی هایی را دارند؛ هر دو مبتنی بر داده ها هستند ولی فرآیندهایی که در هر یک رخ می دهند متفاوت است.

به بررسی هر یک به صورت جداگانه می پردازیم.

 

در مورد دیتاآنالیست بیشتر بدانید

دیتاآنالیست زمان زیادی را صرف بررسی، تجزیه و تحلیل یک کسب و کار می کند. این موضوع توضیح می دهد که چرا آنها مجبور به داشتن مهارت های آماری قوی تری هستند. تحلیلگران داده روند داده ها را ردیابی و دنبال می کنند، نتایج را اندازه گیری می کنند و برای سایر بخش های تجاری خود داستانی را تدوین می کنند. آن ها در صنایع مختلف کار می کنند و می توانند تجزیه و تحلیل گسترده ای روی داده ها انجام دهند تا جزئیات میکروسکوپی نحوه عملکرد، پیشرفت و سودآوری یک سازمان را دریابند.

در نتیجه ، تحلیل گران اطلاعات یا دیتاآنالیست دانش مختصری در مهارت های برنامه نویسی (SaS ، R ، Python و …) دارند که به آن ها کمک می کند.

علاوه بر این ، آنها سهامداران را در KPI (شاخص های کلیدی عملکرد) به روز می کنند تا به ارزیابی عملکرد کلی شرکت در بلند مدت و ارتباط با مشتریان بپردازند. وظیفه یک تحلیلگر داده این است که به راحتی فقط بر اساس داده ها توضیح دهد که چه اتفاقی افتاده است یا در حال رخ دادن است. حقوق میانگین یک تحلیلگر داده 62453 دلار در ایالات متحده است.

 

مهارت های دیگر دیتاآنالیست ها

مهارت های دیگر دیتاآنالیست ها
مهارت های دیگر دیتاآنالیست ها

در اینجا لیستی از رایج ترین مهارت های تحلیلگران داده وجود دارد:

  • دانش مناسب در زبان های برنامه نویسی آماری
  • تخصیص در SQL
  • توانایی انجام مدل های ریاضی (جبر خطی و …)
  • تجسم داده ها
  • حل مسئله و تفکر انتقادی
  • همکاری و تمایل به کار با سایر بخش ها

 

شباهت دیتاآنالیست و دیتاساینتیست

دیتاآنالیست و دیتاساینتیست کارهای کاملاً فنی را انجام می دهند که شامل غواصی در اعماق داده ها است، اما کاری که آنها با داده ها انجام می دهند متفاوت است. دیتاآنالیست و دیتاساینتیست نقشی اساسی در جمع آوری و تلفیق داده ها به نفع یک تجارت را دارند. این حد وسط است – هر دو مشاغل حول داده ها می چرخند. اما دانشمندان داده برای کمک به طراحی و ساخت فرآیندهای جدید برای مدل سازی و تولید داده ، به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اعتماد می کنند. به این ترتیب ، تحلیلگران داده ها داستان فعلی و گذشته داده ها را بیان می کنند، در حالی که دانشمندان داده ها به دنبال داستان آینده از داده ها هستند.

شباهت دیتاآنالیست و دیتاساینتیست
شباهت دیتاآنالیست و دیتاساینتیست

 

اطلاعات بیشتر در مورد دیتاساینتیست

دیتاساینتیست ها برای ساخت سیستم ها و چارچوب های خودکار خود از نمونه های اولیه، الگوریتم ها، مدل های پیش بینی کننده و تحلیل های سفارشی استفاده می کنند. در عوض، آن ها می توانند به راحتی اطلاعات شرکت خود را برای حل مشکلات پیچیده استخراج کنند. همانطور که می توانید بگویید، این نیاز به کدگذاری سنگین دارد، که تفاوت دیگری بین تحلیل گران داده و دانشمندان داده است.

یک دانشمند داده با هدف پرسیدن و فرمول بندی سوالاتی که می تواند بر اساس داده ها به سود کسب و کار در آینده باشد، قادر به اجرای پروژه های علوم داده است. مانند تحلیلگران داده، آن ها بسیار مفید و پر تقاضا هستند. با تشکر از همه گیری سال 2020 میلادی، رهبران شرکت ها در یادگیری ماشین معتقدند دانشمندان داده اکنون بیش از هر زمان دیگری ارزش دارند. طبق گفته Glassdoor، متوسط حقوق برای یک دانشمند داده 113309 دلار در ایالات متحده است.

 

پیش نیازهای دیتاساینتیست شدن

دانشمندان داده باید زمینه گسترده تری نسبت به تحلیل گران داده داشته باشند، از این رو چرا آنها درآمد بیشتری کسب می کنند. مهارت های استثنایی برنامه نویسی ضروری است (SaS ، R Python و …) و دانش ریاضی و آماری، مانند مهارت هک کردن، از دیگر پیش نیازهای دانشمندان داده است.

از نظر تحصیلات، یک دانشمند داده باید حداقل دارای مدرک لیسانس با تجربه قابل توجه باشد. اما مدرک کارشناسی ارشد یا PHD همیشه برای این جایگاه شغلی و کاری جذاب تر به نظر می رسد و اغلب لازم است. این آموزش همراه با زمینه ای در علوم کامپیوتر فرمولی برای موفقیت یک دانشمند داده است.

 

مهارت های دیگر دانشمندان داده

در اینجا لیستی از رایج ترین مهارت های دانشمندان داده ارائه شده است:

  • تسلط بر دانش زبان های برنامه نویسی آماری
  • تسلط در SQL
  • دانش در Hadoop و Apache Spark
  • توانایی انجام مدل های ریاضی (جبر خطی و …)
  • تجسم داده پیشرفته
  • در کار با داده های بدون ساختار ماهر است
  • یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • حل مسئله و تفکر انتقادی
  • همکاری و تمایل به کار با سایر بخش ها
  • کنجکاوی فکری
مهارت های دیگر دانشمندان داده
مهارت های دیگر دانشمندان داده

همانطور که می بینید ، دانشمندان داده نیاز به مهارت های اضافی تری دارند. به عنوان مثال، آن ها وظایفی مانند ساختن و استفاده از الگوریتم ها را برای ایجاد سیستم ها و چارچوب های اتوماسیون خود حل می کنند. این موضوع به ویژه در ساده سازی فرایندهای الگوریتم فردی و بهبود مدیریت کامل خط لوله بسیار مفید هستند.

 

منبع:

algorithmia.com/blog/data-analyst-vs-data-scientist-whats-the-difference-algorithmia-blog

 

شما هم نظراتتون رو در ارتباط با تفاوت بین دیتاآنالیست و دیتاساینتیست بنویسید.

دیدگاهتان را بنویسید