Razlike između Data Analyst i Data Scientist
Analitičar podataka (DA) istražuje put prema informacijskim indeksima imajući na umu krajnji cilj donošenja zaključaka o podacima koji sadrže, postupno uz vodiče određenih okvira i programiranja. Napredak i postupci informacijske istrage uglavnom se koriste kao dio poslovnih poduzeća kako bi se osnažile udruge da se nastave na obrazovanijim poslovnim izborima te da istraživači i analitičari potvrde ili opovrgnu logičke modele, nagađanja i teorije. Znanstvenik podataka je netko koga preferiraju uvidi u odnosu na bilo kojeg stručnjaka za proizvode i preferiraju programiranje u odnosu na bilo kojeg analitičara., Od znanstvenika za podatke može se zahtijevati da usmjeri neispravna istraživanja i razriješi otvorena pitanja industrije Usredotočite se na kolosalne količine informacija iz brojnih unutarnjih i vanjskih izvora.
Analizator podataka
- Aktivnosti ispitivanja analitičara mogu omogućiti organizacijama da povećaju prihode, povećaju operativnu učinkovitost, unaprijede svoje napore i nastojanja za klijenta, brže reagiraju na razvoj obrazaca poslovnog sektora i pokupe agresivnu prednost nad protivnicima - a sve s konačnim ciljem poticanja poslovanja. izvršenje. Ovisno o posebnoj prijavi, podaci koji se istražuju mogu sadržavati ili vjerodostojne zapise ili nove podatke koji su obrađeni za zaposlenje u tekućem ispitu. Nadalje, može poticati od mješavine unutarnjih okvira i vanjskih izvora informacija.
- Istraživanje analitičara podataka također se može izdvojiti u kvantitativnom ispitivanju informacija i subjektivnoj istrazi informacija. Prethodno uključuje istraživanje brojčanih podataka s mjerljivim čimbenicima koje je moguće promatrati ili procijeniti mjerljivo. Subjektivni pristup je interpretativniji - usredotočuje se na razumijevanje suštine ne numeričkih informacija poput sadržaja, slika, zvuka i videa, uključujući pravilne izraze, teme i perspektive.
- Na razini aplikacije BI i detalji pružaju poslovnim administratorima i ostalim korporativnim radnicima značajne podatke o ključnim markerima izvršenja, poslovnim zadacima, klijentima i nebu. Prije toga, dizajneri koji rade na IT-u ili za integriranu BI grupu za krajnje klijente obično su postavljali pitanja o informacijama i izvješća; sada udruge progresivno koriste BI-uređaje sa samokorisnim učinkom koji omogućavaju rukovoditeljima, poslovnim istražiteljima i operativnim stručnjacima da izvršavaju vlastite improvizirane istrage i sami izrađuju izvješća.
Data Scientist
- Znanstvenik podataka Koristite moderne istraživačke programe, statistiku strojnog učenja i mjerljive strategije kako biste dobili spremne informacije za uporabu u drevnim i propisnim prikazima koji prikazuju Potpuno besprijekorne i oštre informacije za odlaganje nebitnih podataka. Istražite i pregledajte podatke iz mnoštva bodova za odlučivanje o skrivenim nedostacima, obrasci ili potencijalni otvori. Osmislite odgovore usmjerene na informacije za najnezahtjevnije izazove Dizajnirajte nove proračune za brigu o problemima i proizvodnju novih instrumenata za informatizaciju rada Prenesite očekivanja i otkrića administraciji i informatičkim odjelima putem uvjerljivih informacija i izvještaja. Propišite praktične promjene postojeće metodologije i sustava
- Svaka organizacija imat će alternativno tumačenje statusa zaposlenja. Neki smatraju znanstvenika podataka uglednim istraživačima informacija ili se pridružuju svojim obvezama inženjerima informacija; drugi zahtijevaju vrhunske stručnjake za ispite nadarene za ozbiljno strojno učenje i informiranje. Kako istraživači informacija postižu nove razine uključenosti ili promjena zanimanja, njihove se obveze neprestano mijenjaju. Na primjer, čovjek koji radi sam u organizaciji umjerenih veličina može provesti pristojan dio dana u čišćenju i spajanju podataka. Možda će se od nenormalnog državnog radnika u tvrtki koja nudi uprave utemeljene na informacijama zatražiti da strukturira ogromne podatke koji se proširuju ili stvaraju nove stavke.
Usporedba između podataka Data Analyst i Data Scientist
Ispod je top 5 usporedbe podataka Data Analyst i Data Scientist 
Ključne razlike između Data Analyst i Data Scientist
Oba podataka Analyst vs Data Scientist su popularni izbori na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između Data Analyst-a i Data Scientist-a:
- Data Analyst je profesija koja uključuje analizu podataka za bolje izvješće, dok je Data Scientist istraživač za razumijevanje podataka za bolju strukturu podataka.
- Vještine analitičara podataka kao što su vizualizacija podataka i statistika dok vještine Data Scientist kao što su programiranje na Python-u, programiranje na R i drugim jezicima znanosti podataka.
- Data Analyst odgovoran je za analizu i vizualizaciju podataka radi odlučivanja dok je Data Scientist odgovoran za algoritam i programe za razumijevanje podataka.
- Data Analyst koristi vizualizaciju podataka dok podatkovni istraživač koristi programiranje
- Data Analyst rješava razinu podataka, dok Data Scientist rješava složene razine podataka
Tablica usporedbe podataka Data Analyst i Data Scientist
Ispod su popisi točaka, opisajte razlike između podataka Analyst i Data Scientist
| Osnove usporedbe podataka Data Analyst i Data Scientist | Analizator podataka | Data Scientist |
| definicija | Analitičar podataka analizira uporabu potpunih informacija iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka u prezentirano izvješće o analizi | Znanstvenik podataka je onaj koji razumije ove podatke za predstavljanje izvještaja o analitičkoj istraživanju |
| vještine | Vizualizacija podataka oblikuje statističke pristupe i predstavljanje podataka | Razumijevanje podataka s vještinama statističke tehnike i razvoj algoritma strojnog učenja. |
| polja | Odgovornost analitičara podataka je analiza podataka za odluku | Odgovornost Data Scientist-a je predstavljanje razumljivim podacima za analitičara. |
| upotreba | Data Analyst koristi vizualizaciju podataka | Znanstvenik podataka koristi programiranje |
| Industrija | Analizator podataka rješava razinu analize podataka za vizualizaciju podataka | Znanstvenici podataka rješavaju složenu razinu podataka za strukturu podataka |
Zaključak - Data Analyst vs Data Scientist
U području rukovanja analitikom podataka slijedećih nekoliko godina doći će do promjene iz selektivnog korištenja okvira pomoći izbora do dodatnog korištenja okvira koji se odlučuju na izbore u našu korist. Osobito u području ispitivanja podataka, trenutno stvaramo pojedinačne dijagnostičke odgovore za određena pitanja, uprkos činjenici da se ovi aranžmani ne mogu upotrijebiti na različite načine u različitim postavkama - na primjer, odgovor stvoren za razlikovanje nedosljednosti u vrijednosti dionica razvoj se ne može upotrijebiti za razumijevanje suštine slika. To će ostati slučaj i kasnije, uprkos činjenici da će okviri AI uključivati pojedinačne povezujuće segmente i naknadno imati sposobnost postupnog suočavanja s jasnim obrascem koji bismo već danas mogli gledati. Okvir koji obrađuje trenutne informacije u vezi s razmjenom vrijednosnih papira, kao i koji dodatno uzima i razbija poboljšanje političkih struktura u svjetlu pisanja vijesti ili snimaka, izvlači osjećaje iz pisanja na web stranicama ili međuljudskih organizacija, ekrana i predviđa primjenjivi novac srodni markeri itd. zahtijeva kombinaciju širokog raspona podkomponenata.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za najveće razlike između podataka Analyst i Data Scientist. Ovdje također raspravljamo o glavnim razlikama između podataka i grafikona usporedbe te tablice Data Analyst u odnosu na Data Scientist. Također možete pogledati sljedeće članke -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Razlike između podataka o znanosti i analitike podataka
- Business Intelligence vs analitika podataka
- 7 korisnih stvari koje treba znati o Computer Scientist vs Data Scientist