Rozdiely medzi Data Analyst a Data Scientist
Data Analyst (DA) je vyšetrovateľ na ceste k pohľadu na informačné indexy, pričom nezabúda na konečný cieľ robiť závery o údajoch, ktoré obsahujú, progresívne s príručkou konkrétnych rámcov a programovania. Pokroky a postupy v oblasti vyšetrovania informácií sa všeobecne využívajú ako súčasť podnikateľských podnikov na posilnenie združení pri vyrovnávaní sa so vzdelanejšími podnikateľskými rozhodnutiami a výskumníci a analytici na potvrdenie alebo vyvrátenie logických modelov, špekulácií a teórií. Dátový vedec je niekto, kto má prednosť pred náhľadmi nad akýmkoľvek špecialistom na produkty a preferuje pri budovaní programovania pred akýmkoľvek analytikom. „Od vedcov údajov by sa mohlo vyžadovať, aby viedli nepriamy výskum a riešili otvorené priemyselné otázky. Sústreďte obrovské množstvo informácií z mnohých interiérov a externých zdrojov.
Analytik údajov
- Činnosti v rámci prieskumu dátových analytikov môžu organizáciám pomôcť rozširovať príjmy, zvyšovať efektívnosť prevádzky, vyvíjať úsilie o predvídanie a usilovať sa o výhody pre klientov, rýchlejšie reagovať na vývoj modelov podnikového sektora a zvoliť agresívnu výhodu oproti protivníkom - to všetko s konečným cieľom podpory podnikania poprava. V závislosti od konkrétnej žiadosti môžu informácie, ktoré sú predmetom prešetrovania, obsahovať buď autentické záznamy, alebo nové údaje, ktoré sa spracúvajú na účely prebiehajúcich skúšok. Ďalej môže pochádzať zo zmesi interiérových rámov a vonkajších informačných zdrojov.
- Vyšetrovanie analytikov údajov sa môže tiež izolovať na kvantitatívne preskúmanie informácií a subjektívne vyšetrovanie informácií. Predchádzajúce zahŕňa skúmanie číselných informácií s vyčísliteľnými faktormi, ktoré je možné posudzovať alebo odhadnúť merateľne. Subjektívny prístup je interpretatívnejší - sústreďuje sa na pochopenie podstaty nečíselných informácií, ako je obsah, obrázky, zvuk a video, vrátane regulárnych výrazov, tém a perspektív.
- Na aplikačnej úrovni sú BI a podrobné informácie o tom, že správcovia podnikov a ďalší korporátni pracovníci majú významné údaje o kľúčových značkách vykonávania, obchodných úlohách, klientoch a oblohe. Doteraz boli informačné otázky a správy pre koncových klientov obvykle tvorené návrhármi BI pracujúcimi v oblasti IT alebo pre začlenenú skupinu BI; Teraz asociácie progresívne využívajú samoobslužné zariadenia BI, ktoré nechávajú vedúcich pracovníkov, obchodných vyšetrovateľov a operačných špecialistov spúšťať svoje vlastné vyšetrovania bez zbytočného odkladu a sami si sami zostavujú správy.
Vedec dát
- Vedec údajov Využíva moderné výskumné programy, štatistiku strojového učenia a merateľné stratégie, aby získal pripravené informácie na použitie pri presvedčení a predpisovaní zobrazovania. Celkom neposkvrnené a prehľadné informácie na likvidáciu nepotrebných údajov. Preskúmajte a pozerajte sa na informácie zo sortimentu bodov, aby ste mohli rozhodnúť o skrytých nedostatkoch, vzory alebo potenciálne otvory. Vymýšľajte odpovede na najnáročnejšie výzvy zamerané na informácie Navrhnite nové výpočty, ktoré sa postarajú o problémy, a vytvorte nové nástroje na prácu s počítačom. Očakávajte a objavujte informácie o správach a divíziách IT prostredníctvom presvedčivých reprezentácií a správ o informáciách Predpíšte praktické zmeny existujúcej metodológie a systémov
- Každá organizácia bude mať alternatívny výklad stavu zamestnania. Niektorí považujú svojich vedcov údajov za slávnych vyšetrovateľov informácií alebo sa pripájajú k svojim povinnostiam s informačnými technikmi; iní požadujú špecialistov na vyšetrenie na najvyššej úrovni, ktorí sú nadaní na vážne strojové učenie a znázornenie informácií. Keď vedci v oblasti informácií dosahujú nové úrovne zapojenia alebo zmeny povolaní, ich povinnosti sa neustále menia. Napríklad človek pracujúci sám v organizácii strednej veľkosti môže stráviť slušnú časť dňa čistením a zlúčením informácií. Od neobvyklého štátneho pracovníka v podniku, ktorý ponúka správy založené na informáciách, sa môže požadovať štruktúrovanie obrovských informácií, ktoré rozširujú alebo vytvárajú nové položky.
Porovnanie medzi jednotlivými analytikmi medzi Data Analyst a Data Scientist
Nižšie je päť najlepších porovnaní medzi Data Analyst a Data Scientist 
Kľúčové rozdiely medzi Data Analyst a Data Scientist
Obaja Data Analyst vs Data Scientist sú populárne voľby na trhu; porozprávajme sa o niektorých hlavných rozdieloch medzi Data Analyst a Data Scientist:
- Data Analyst je profesia, ktorá sa zapája do analýzy údajov za účelom lepšej správy, zatiaľ čo Data Scientist je výskumný analytik, ktorý chápe údaje pre lepšiu štruktúru údajov.
- Zručnosti analytikov údajov, ako je vizualizácia údajov a štatistika, zatiaľ čo zručnosti vedcov údajov, ako je programovanie v jazyku Python, programovanie v jazykoch R a ďalšie jazyky vedy o údajoch.
- Data Analyst je zodpovedný za analýzu a vizualizáciu údajov pre rozhodnutie, zatiaľ čo Data Scientist je zodpovedný za algoritmus a programy pre pochopenie údajov
- Analytik údajov používa vizualizáciu údajov, zatiaľ čo vedec údajov používa programovanie
- Analytik údajov rieši úroveň analýzy údajov, zatiaľ čo vedec údajov rieši komplexnú úroveň údajov
Porovnávacia tabuľka medzi Data Analyst a Data Scientist
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, popíšte rozdiely medzi Data Analyst a Data Scientist
| Základ porovnania medzi analytikom údajov a vedcom údajov | Analytik údajov | Vedec dát |
| definícia | Analytik údajov analyzuje využitie úplných informácií od štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov po predloženie analytickej správy | Vedec údajov je ten, kto chápe tieto údaje na predloženie správy o analýze výskumu |
| zručností | Vizualizácia údajov predstavuje štatistické prístupy a prezentáciu údajov | Pochopenie údajov so znalosťami štatistickej techniky a vývoj algoritmu strojového učenia. |
| Fields | Úlohou analytika údajov je analyzovať údaje na rozhodnutie | Zodpovednosť vedcov údajov predstavuje analytikovi zrozumiteľné údaje. |
| používanie | Analytik údajov využíva vizualizáciu údajov | Vedec údajov používa programovanie |
| priemysel | Analytik údajov rieši úroveň analýzy dát pre vizualizáciu dát | Vedec údajov rieši zložitú úroveň údajov pre štruktúru údajov |
Záver - Data Analyst vs Data Scientist
V oblasti manipulácie s analytickými údajmi nás nasledujúcich pár rokov uvidí zmenu zo selektívneho využívania rámcov pomoci s výberom na ďalšie využitie rámcov, ktoré sa rozhodujú pre náš prospech. Najmä v oblasti skúmania analýzy údajov v súčasnosti vytvárame individuálne diagnostické odpovede na konkrétne problémy, a to napriek skutočnosti, že tieto usporiadania nemožno použiť krížovo v rôznych nastaveniach - napríklad odpoveď vytvorená na rozlíšenie nekonzistentnosti v hodnote akcií. vývoj nie je možné využiť na pochopenie podstaty obrázkov. To bude platiť neskôr, napriek tomu, že rámce AI budú zahŕňať jednotlivé spojovacie segmenty a následne budú mať kapacitu na postupné riešenie jasného modelu, ktorý by sme už dnes mohli sledovať. Rámec, ktorý spracúva aktuálne informácie týkajúce sa výmeny cenných papierov, ako aj rámec, ktorý navyše berie a vyraďuje zdokonaľovanie politických štruktúr vo svetle spravodajských správ alebo záznamov, vyťahuje pocity zo spisov v lokalitách alebo medziľudských organizáciách, preveruje a predpovedá použiteľné peniaze. súvisiace markery atď. vyžaduje kombináciu širokej škály podzložiek.
Odporúčaný článok
Bol to návod na najväčšie rozdiely medzi Data Analyst a Data Scientist. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi Data Analyst a Data Scientist s infografikou a porovnávacou tabuľkou. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Rozdiely medzi analýzou údajov a analýzou údajov
- Business Intelligence vs Analýza údajov
- 7 užitočných vecí, ktoré by ste mali vedieť o počítačovom vedcovi a dátovom vedcovi