Аналитик данных и Data Scientist: в чем разница и какую профессию выбрать

Курсы — это эффективный способ быстро освоить новые профессии и приобрести востребованные навыки.
Выбирая площадку для обучения, нужно обратить внимание на качество программы и преподавателей. Например, в ProductStar все курсы регулярно обновляются, а среди спикеров — эксперты «Яндекса», Ozon и других крупных компаний. Также онлайн-школа гарантирует возврат денежных средств, если в течение 21 дня студент понимает, что направление ему не подходит.
Не бойтесь изучать новое — это откроет перед вами карьерные возможности и повысит доход.

Для тех кто хочет работать в сфере аналитики, подойдет курс «Профессия аналитик» от ProductStar. Он поможет получить уверенную базу для старта в карьере, прокачать текущие навыки и усилить портфолио. Так вы сможете стать квалифицированным специалистом и зарекомендовать себя у работодателей.

Data Scientist в буквальном смысле значит «ученый данных». Специалист этой профессии тоже работает с данными, но на более глубоком уровне. Он вычленяет полезные данные из огромного потока с помощью методов статистики и программирования и на их основе делает важные для компании выводы.

Data Scientist занимается извлечением данных, то есть поиском их по базам, считыванием и сортировкой. Далее сырые данные ему нужно очистить ― нормализовать графы, выкинуть испорченную информацию и ту, которая неправильно оформлена, дубликаты и пропуски.

Затем наступает этап анализа данных, где специалист применяет методы статистики, визуализации данных и навыки программирования. С их помощью Data Scientist выявляет закономерности, аномалии и тренды в потоках данных.

Далее необходимо выстроить модели для прогнозирования. Например, программу, которая автоматически рассчитывает, сколько угля и одноразовых мангалов нужно развести по сотням супермаркетов в преддверии сезона шашлыков. Затем этот алгоритм можно проверить на практике: завести столько товаров, сколько прогнозирует спрос, и оценить, насколько данные совпали с реальностью.

Также Data Scientist должен уметь превращать эти данные в понятные для бизнеса диаграммы и презентации, чтобы с их помощью руководство могло принимать обоснованные решения о закупках мангалов.

Если вас интересует работа в сфере науки о данных, выбирайте курс «Профессия Data Scientist» от ProductStar. С его помощью вы освоите специальность с нуля и познакомитесь с основными инструментами, которые преобразовывают данные в наглядные результаты.

Аналитик данных и Data Scientist работают с информацией, но на разных уровнях.

Аналитик данных изучает уже готовые данные, которые не требуют серьезной обработки. Он ищет ответы на вопросы, как улучшить бизнес-процессы, повысить прибыль компании и принимать ответственные решения. Для аналитика важно знать основы статистики, а также уметь донести результаты своего анализа другим специалистам. Они могут анализировать данные о продажах, активности клиентах и успешности маркетинговых кампаний.

Data Scientist, в свою очередь, сконцентрирован на том, чтобы автоматизировать получение больших данных и сделать на этой основе предсказания — как поступать бизнесу в определенных случаях. Для работы Data Scientist нужно иметь навыки программирования на Python и разбираться в машинном обучении. Также важно уметь работать с большими базами данных и облачными хранилищами. Эти специалисты сосредоточены на автоматизации и оптимизации всех процессов для предсказания поведения клиентов.

Data Scientist решает сложные задачи с использованием навыков программирования и статистики. У аналитика роль более «традиционная» ― он работает с готовыми данными, которые только интерпретирует, а не обрабатывает сложными математическими методами.

Аналитик данных это специалист, который работает над существующими данными, которые помогут развиваться бизнесу. Среди его обязанностей:

• Сбор данных.
• Очистка и подготовка данных.
• Анализ данных.
• Визуализация данных.
• Интерпретация результатов.
• Презентация итогов работы.

Роль Data Scientist заключается в разработке алгоритмов машинного обучения для автоматизации и прогнозирования. В его обязанности входят:

• Сбор и подготовка данных.
• Разработка и обучение моделей машинного обучения.
• Интерпретация результатов.
• Создание и поддержка систем машинного обучения.
• Коммуникация с бизнес-пользователями.

Множество факторов влияют на уровень дохода аналитиков данных и Data Scientist: опыт работы, размер компании, город, в котором она расположена, и отрасль, в которой работает предприятие. Например, в банковской сфере оба этих аналитика могут получать в два раза больше, чем на аналогичных должностях, например, в ретейле. Если у специалиста есть узкая компетенция (например, машинное обучение или классификация данных), то он также может претендовать на повышенную зарплату.

Аналитики данных в России получают:

• Начинающие — от 50 000 до 80 000 руб. в месяц.
• Специалисты — от 90 000 до 150 000 руб. в месяц.
• Ведущие специалисты и руководители — от 150 000 до 300 000 руб. в месяц.

Data Scientist зарабатывают :

• Начинающие — от 80 000 до 150 000 рублей в месяц.
• Специалисты — от 150 000 до 300 000 рублей в месяц.
• Ведущие специалисты и руководители — от 300 000 рублей и выше.

Для начала нужно определиться, какие сферы вас больше привлекают и каких целей вы хотите достичь в карьере. Если вас интересует возможность изучать данные, выявлять в них закономерности и отвечать на вопрос — «что случилось?», выбирайте профессию аналитик данных. Если вам ближе программирование, автоматизация задач и работа с массивами информации, тогда делайте выбор в пользу Data Scientist.

Важно точно оценить и свои навыки: если вы сильны в статистике и любите делать визуализации, подойдет профессия аналитика. В Data Scientist стоит идти, если вы умеете писать код и разрабатывать модели машинного обучения.

Аналитик данных может выбрать узкую специализацию в конкретной отрасли, например, в e-commerce или автомобильной сфере. Может заниматься анализом финансовых показателей или эффективности маркетинга.

Для развития в профессии аналитик может глубоко погрузиться в изучение инструментов анализа, например, Tableau, Power BI, библиотек для Python: Pandas и NumPy, Scikit-learn. Также важно улучшать знания в методах статистики, теории вероятностей и анализа временных рядов.

Еще одно направление развития для аналитика ― изучение средств для визуализации данных, например, Plotly и D3.js. Далее специалист этой сферы может погрузиться в изучение Big Data (Hadoop, Spark) и облачных платформ, например, Azure.

Data Scientist может углублять знания об алгоритмах машинного обучения, создании нейросетей, и погрузиться в фреймворки для анализа данных: TensorFlow и PyTorch. Еще одно направление развития ― это изучение обработки естественного языка (NLP), например, для создания голосовых помощников. А если интерес лежит к области обработки видео, то нужно познакомиться с OpenCV и TensorFlow.
Важно продолжать развивать и навыки в языках программирования Python, R, Java, которые чаще всего используют эти специалисты