Diferențele dintre Data Analyst și Data Scientist
Analistul de date (DA) investighează calea către analizarea indexurilor informaționale, ținând cont de obiectivul final de a face inferențe despre datele pe care le conțin, progresiv cu ghidul cadrelor și programării particulare. Progresele și procedurile de investigare a informațiilor sunt în general utilizate ca o parte a întreprinderilor de afaceri pentru a împuternici asociațiile să se bazeze pe alegeri de afaceri mai educate și de cercetători și analiști pentru a confirma sau respinge modele logice, speculații și teorii. Un om de știință în date este cineva care este preferat la informații asupra oricărui specialist în produs și preferă la construirea programării decât orice analist., Un om de știință de date ar putea fi solicitat să conducă cercetarea nedirectată și să pună la îndoială întrebări din domeniul industriei deschise.
Analist de date
- Activitățile de examinare a analizatorilor de date pot permite organizațiilor să extindă veniturile, să sporească eficiența operațională, să prezinte în avans eforturile și să depună eforturi în beneficiul clienților, să reacționeze cu atât mai rapid la dezvoltarea tiparelor sectorului de afaceri și să obțină un avantaj agresiv asupra adversarilor - toate cu un obiectiv definitiv de a stimula activitatea execuţie. În funcție de aplicația specifică, informațiile care sunt cercetate pot cuprinde fie înregistrări autentice, fie date noi care au fost gestionate pentru angajările de examinare continuă. Mai mult, poate provoca dintr-un amestec de cadre interioare și surse de informații exterioare.
- De asemenea, investigarea analizatorilor de date poate fi izolată în examinarea cantitativă a informațiilor și în investigarea subiectivă a informațiilor. Precedentul include investigarea informațiilor numerice cu factori cuantificabili care pot fi priviți sau estimați măsurabil. Abordarea subiectivă este mai interpretativă - se concentrează în înțelegerea substanței informațiilor non-numerice precum conținut, imagini, sunet și video, inclusiv expresii, subiecte și perspective obișnuite.
- La nivel de aplicație, BI și detaliile oferă administratorilor de afaceri și altor lucrători corporativi cu date semnificative despre indicatorii cheie de execuție, sarcinile de afaceri, clienții și cerul sunt limita de acolo. Anterior, întrebările și rapoartele de informații au fost făcute în mod normal pentru clienții finali de către proiectanți BI care lucrează în IT sau pentru un grup BI încorporat; acum, asociațiile utilizează progresiv dispozitive BI de beneficii proprii care permit executivilor, investigatorilor de afaceri și specialiștilor operaționali să-și desfășoare propriile anchete improvizate și să fabrice rapoarte.
Data științific
- Un cercetător de date Utilizați programe moderne de investigații, statistici de învățare automată și strategii măsurabile pentru a obține informații gata pentru a fi utilizate în afișare preșcintă și prescriptivă În totalitate informații impecabile și prune pentru a dispune de date neesențiale Investigați și priviți informațiile dintr-o varietate de puncte pentru a decide deficiențe ascunse, modele sau deschideri potențiale. Proiectați răspunsuri bazate pe informații pentru cele mai stresante provocări Proiectați noi calcule pentru a avea grijă de probleme și fabricarea de noi instrumente pentru computerizarea lucrărilor Transmiterea așteptărilor și descoperirilor către diviziile de administrație și IT, prin reprezentări și rapoarte informative convingătoare Prescrie modificări practice ale metodologiei și sistemelor existente
- Fiecare organizație va avea o interpretare alternativă a statutului de angajare. Unii consideră că datele lor de știință sunt cercetători de informații celebri sau își alătură obligațiile cu ingineri de informații; alții necesită specialiști de examinare de nivel superior, înzestrați în învățarea serioasă a mașinilor și în reprezentări ale informațiilor. Pe măsură ce cercetătorii de informații realizează noi niveluri de implicare sau schimbă ocupațiile, obligațiile lor se schimbă perpetuu. De exemplu, un om care lucrează singur într-o organizație cu dimensiuni moderate poate petrece un pic decent din zi în curățarea informațiilor și contopirea. Un lucrător de stat anormal într-o afacere care oferă administrații bazate pe informații ar putea fi solicitat să structureze informații uriașe care să extindă sau să facă articole noi.
Comparația dintre cap și cap între analistul de date și data de știință de date
Mai jos este top 5 comparație între Data Analyst și Data Scientist 
Diferențele cheie între Data Analyst și Data Scientist
Atât Data Analyst, cât și Data Scientist sunt alegeri populare pe piață; haideți să discutăm câteva dintre diferențele majore dintre analistul de date și Data Scientist:
- Data Analyst este o profesie care se implică în analizarea datelor pentru un raport mai bun, în timp ce Data Scientist este un analist de cercetare pentru înțelegerea datelor pentru o structură de date mai bună.
- Abilități de analist de date, cum ar fi vizualizarea datelor și statistici, în timp ce abilitățile Data Scientist, cum ar fi programarea în Python, programarea în R și alte limbaje de știință a datelor.
- Data Analyst este responsabil pentru analiza și vizualizarea datelor pentru decizie, în timp ce Data Scientist este responsabil pentru algoritmul și programele pentru înțelegerea datelor
- Data Analyst folosește vizualizarea datelor, în timp ce oamenii de știință utilizează programarea
- Data Analyst rezolvă nivelul de analiză a datelor, în timp ce Data Scientist rezolvă nivelul complex de date
Tabelul de comparație între Data Analyst și Data Scientist
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele dintre Data Analyst și Data Scientist
| Bazele comparațiilor dintre Data Analyst și Data Scientist | Analist de date | Data științific |
| Definiție | Analistul de date analizează utilizarea informațiilor complete din datele structurate și nestructurate pentru a prezenta raportul de analiză | Un om de știință a datelor este cel care înțelege aceste date pentru prezentarea raportului de analiză a cercetării |
| Aptitudini | Vizualizarea datelor formează abordări statistice și prezintă datele | Înțelegerea datelor cu abilitățile tehnicii statistice și dezvoltarea unui algoritm de învățare automată. |
| Câmpuri | O responsabilitate a analistului de date este de a analiza datele pentru luarea deciziei | Date Responsabilitatea oamenilor de știință este de a prezenta date inteligibile pentru un analist. |
| folosire | Analistul de date utilizează vizualizarea datelor | Cercetătorul utilizează programarea |
| Industrie | Analistul de date rezolvă nivelul de analiză a datelor pentru vizualizarea datelor | Cercetătorul de date rezolvă nivelul complex de date pentru structura datelor |
Concluzie - Data Analyst vs Data Scientist
În domeniul manipulării analitice a datelor, următorii doi ani ne vor vedea de la utilizarea selectivă a cadrelor de ajutor la alegere la utilizarea suplimentară a cadrelor care se bazează pe alegerile pentru beneficiul nostru. În special în domeniul analizei datelor, în prezent creăm răspunsuri diagnostice individuale pentru probleme particulare, în ciuda faptului că aceste aranjamente nu pot fi utilizate transversal pe diverse setări - de exemplu, un răspuns creat pentru a distinge inconsistențele în valoarea stocului evoluțiile nu pot fi utilizate pentru a înțelege substanța imaginilor. Acest lucru va rămâne cazul ulterior, în ciuda faptului că cadrele AI vor încorpora segmente de conectare individuale și, ulterior, vor avea capacitatea de a trata progresiv un model clar pe care l-am putea urmări deja astăzi. Un cadru care prelucrează informațiile curente cu privire la bursele de valori mobiliare, precum și care, în plus, durează și descompune îmbunătățirea structurilor politice în lumina scrierilor sau înregistrărilor de știri, extrage sentimente din scrierile de pe site-uri sau organizații interpersonale, ecranizează și prezice bani aplicabili markeri înrudiți și așa mai departe necesită combinarea unei game largi de subcomponente.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele de top dintre Data Analyst și Data Scientist. Aici vom discuta, de asemenea, diferențele cheie între Data Analyst și Data Scientist cu infografica și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire asupra următoarelor articole -
- Data scientist vs analist de afaceri
- Diferențele dintre Data Science și Data Analytics
- Business Intelligence vs Analitica datelor
- 7 lucruri utile de știut despre informatician față de oamenii de știință