6 минутВ современном мире информационных технологий (ИТ) это две популярные и важные профессии. Эти специалисты помогают бизнесу принимать решения не «по наитию», а на основе цифр и графиков. Они могут проанализировать большое количество данных и предоставить их в виде конечной информации: если компания поступит таким образом, то можно будет ожидать такого результата.
У этих профессий много общего, но есть и серьезные различия — если аналитик данных занимается чистым анализом, то Data Scientist придумывает алгоритмы их обработки. Давайте разберемся подробнее, что это за профессии и стоит ли их осваивать.
Чем занимается аналитик данных
Аналитики данных имеют различные специализации:
Аналитик бизнес-данных специализируется на работе с данными о продажах, клиентах и маркетинге.
Аналитик данных для маркетинга работает с данными о работе рекламных кампаний и предпочтениях клиентов, чтобы увеличить продажи.
Аналитик данных для сайтов и приложений изучает поведение пользователей в интернете, чтобы понять, как компании улучшить опыт и получать больше прибыли.
Аналитик данных в области финансов работает в компаниях, которые занимаются инвестициями. Он оценивает риски и дает рекомендации, в каком направлении сейчас можно получить наиболее интересные результаты.
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.
Чем занимается Data Scientist
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.
Чем конкретно может заниматься Data Scientist:
Прогнозирование. Как упадут цены на овощи летом и какой будет спрос на зимние сапоги в сентябре ― все это может предсказать Data Scientist.
Классификация. Создание алгоритмов, способных разделять данные по категориям, например, системы распознавания лиц.
Кластеризация. Разделение данных по сегментам, например, распознать по лицу, что этот сотрудник может заходить на этаж с критической инфраструктурой банка.
Визуализация данных. Создание красивых графиков и других видов отчетов для людей, принимающих решения.
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.
В чем разница между аналитиком данных и Data Scientist
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.
Основные различия
Роли и обязанности
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.
Уровни зарплат
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.
Как выбрать между аналитиком данных и Data Scientist
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.
Куда развиваться в профессии аналитику данных и Data Scientist
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
