Razlike med Data Analyst in Data Scientist
Podatkovni analitik (DA) je preiskovalec poti do pregledovanja informacijskih indeksov, pri čemer upošteva končni cilj sklepanja o podatkih, ki jih vsebujejo, postopoma z vodenjem določenih okvirov in programiranja. Napredek in postopki preiskovanja informacij se na splošno uporabljajo kot del poslovnih podjetij, da se opolnomoči organizacije, da se odločijo za bolj izobražene poslovne odločitve, ter raziskovalci in analitiki za potrditev ali ovržitev logičnih modelov, špekulacij in teorij. Data Scientist je nekdo, ki mu je bolj všeč vpogled nad katerim koli strokovnjakom za izdelke in raje pri gradnji programov pred katerim koli analitikom., Znanstveniku za podatke bo morda treba voditi nenamerne raziskave in reševati odprta vprašanja industrije Koncentrirati kolosalni obseg informacij iz številnih notranjih in zunanjih virov.
Analiza podatkov
- Dejavnosti izpitov analitičnih podatkov lahko organizacijam omogočajo širitev dohodkov, povečanje operativne učinkovitosti, napredovanje in prizadevanja strank, hitrejše odzivanje na razvoj vzorcev poslovnega sektorja in prevzemanje agresivne prednosti pred nasprotniki - vse z dokončnim ciljem povečanja poslovanja. izvršba. Podatki, ki se preiskujejo, lahko temeljijo na posebni vlogi, ki vključujejo verodostojne zapise ali nove podatke, ki so bili opravljeni za tekoče zaposlitvene izpite. Poleg tega lahko izvira iz mešanice notranjih okvirov in zunanjih virov informacij.
- Preiskavo analitik podatkov lahko tudi izoliramo v kvantitativnem pregledu informacij in preiskovanju subjektivnih informacij. Prejšnja vključuje preiskavo numeričnih informacij z merljivimi faktorji, ki jih je mogoče gledati ali oceniti merljivo. Subjektivni pristop je bolj interpretativen - osredotoča se na razumevanje vsebine neštevilčnih informacij, kot so vsebina, slike, zvok in video, vključno z rednimi izrazi, temami in perspektivami.
- Na ravni aplikacij BI in podrobni podatki dajejo poslovnim administratorjem in drugim podjetjem delavce s pomembnimi podatki o ključnih označevalcih izvajanja, poslovnih nalogah, strankah in nebu. Prej so informacijska vprašanja in poročila za končne stranke običajno oblikovali BI-ji, ki delajo v IT-ju, ali za integrirano BI-skupino; Zdaj združenja postopoma uporabljajo BI-naprave z lastnimi koristmi, ki omogočajo vodjem, poslovnim preiskovalcem in operativnim strokovnjakom, da sami izvajajo neprimerna poizvedovanja in sami izdelujejo poročila.
Data Scientist
- Znanstvenik s podatki uporablja sodobne raziskovalne programe, statistiko strojnega učenja in merljive strategije, da bi pripravil informacije za uporabo v predšolskih in predpisanih prikazih, ki vsebujejo popolnoma čiste in obrezane podatke za odstranjevanje nepomembnih podatkov. vzorci ali potencialne odprtine. Oblikujte informacijsko usmerjene odgovore za najbolj pereče izzive. Oblikujte nove izračune, da boste poskrbeli za vprašanja in izdelali nove instrumente za računalniško delo. Prepričajte pričakovanja in odkritja upravi in IT oddelkom s pomočjo prepričljivih informacijskih predstavitev in poročil. Predpišite praktične spremembe obstoječe metodologije in sistemov
- Vsaka organizacija bo imela drugačno razlago statusa zaposlitve. Nekateri vidijo svojega Data Scientist kot znanega preiskovalca informacij ali pa svoje obveznosti povežejo z inženirji informacij; drugi zahtevajo vrhunske strokovnjake za izpite, nadarjene za resno strojno učenje in zastopanje informacij. Ko raziskovalci informacij dosegajo nove stopnje vključenosti ali spreminjanja poklicev, se njihove obveznosti nenehno spreminjajo. Na primer, moški, ki dela sam v zmerni organizaciji, lahko preživi dostojen del dneva pri čiščenju in združevanju informacij. Nenormalni državni delavec v podjetju, ki ponuja uprave, ki temeljijo na informacijah, bo morda zahteval, da sestavi ogromno informacij, ki se razširijo ali ustvarijo nove elemente.
Navodila za primerjavo med Data Analyst in Data Scientist
Spodaj je top 5 primerjava med Data Analyst in Data Scientist 
Ključne razlike med Data Analyst in Data Scientist
Oba Data Analyst vs Data Scientist sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med Data Analyst in Data Scientist:
- Data Analyst je poklic, ki vključuje analizo podatkov za boljše poročilo, medtem ko je Data Scientist raziskovalni analitik za razumevanje podatkov za boljšo strukturo podatkov.
- Spretnosti analitičnih podatkov, kot so vizualizacija podatkov in statistika, medtem ko spretnosti Data Scientist, kot so programiranje v Pythonu, programiranje v R in drugih jezikih s področja podatkovnih podatkov.
- Podatkovni analitik je odgovoren za analizo in vizualizacijo podatkov za odločitev, medtem ko je Data Scientist odgovoren za algoritem in programe za razumevanje podatkov
- Data Analyst uporablja vizualizacijo podatkov, medtem ko Data scientist uporablja programiranje
- Podatkovni analitik rešuje raven podatkov, medtem ko Data Scientist rešuje kompleksno raven podatkov
Primerjalna tabela med Data Analyst in Data Scientist
Spodaj so seznami točk, opišite razlike med Data Analyst in Data Scientist
| Osnove primerjav med Data Analyst in Data Scientist | Analiza podatkov | Data Scientist |
| Opredelitev | Analizator podatkov analizira uporabo celotnih informacij iz strukturiranih in nestrukturiranih podatkov za predstavitev poročila o analizi | Znanstvenik podatkov je tisti, ki razume te podatke za predstavitev poročila o raziskovalni analitiki |
| Spretnosti | Vizualizacija podatkov tvori statistične pristope in predstavljanje podatkov | Razumevanje podatkov s spretnostmi statistične tehnike in razvoj algoritma strojnega učenja. |
| Polja | Odgovornost analitika podatkov je, da analizira podatke za odločitev | Odgovornost Data Scientist predstavlja predstavitev razumljivih podatkov za analitika. |
| Uporaba | Podatkovni analitik uporablja vizualizacijo podatkov | Znanstvenik podatkov uporablja programiranje |
| Industrija | Podatkovni analitik reši raven analize podatkov za vizualizacijo podatkov | Podatkovni sodelavci rešujejo zapletene ravni podatkov za strukturo podatkov |
Zaključek - Data Analyst vs Data Scientist
Na področju obdelave analitike podatkov se bomo v naslednjih nekaj letih spremenili od selektivne uporabe okvirov pomoči pri izbiri do dodatne uporabe okvirov, ki temeljijo na izbiri v našo korist. Zlasti na področju preučevanja analize podatkov trenutno ustvarjamo individualne diagnostične odgovore za določena vprašanja, čeprav teh ureditev ni mogoče uporabiti navzkrižno v različnih nastavitvah - na primer odgovor, ustvarjen za razlikovanje neskladnosti vrednosti zalog razvoja ni mogoče uporabiti za razumevanje vsebine slik. To bo ostalo tudi kasneje, kljub dejstvu, da bodo okviri AI vključevali posamezne povezovalne segmente in bodo posledično sposobni postopno obravnavati jasen vzorec, ki bi ga že danes lahko gledali. Okvir, ki obdeluje aktualne informacije v zvezi z izmenjavo vrednostnih papirjev, poleg tega pa tudi dodatno izboljšuje politične strukture glede na pisanje novic ali posnetkov, črpa občutke iz pisanj na spletnih mestih ali medosebnih organizacijah, zaslone in napoveduje ustrezen denar sorodni označevalci ipd. zahteva kombinacijo širokega nabora podkomponent.
Priporočeni članek
To je vodilo za največje razlike med Data Analyst in Data Scientist. Tukaj razpravljamo tudi o glavnih razlikah med podatki in grafiko ter primerjalno tabelo Data Analyst v primerjavi z Data Scientist. Ogledate si lahko tudi naslednje članke -
- Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom
- Razlike med Data Science in Data Analytics
- Business Intelligence vs analitika podatkov
- 7 koristnih stvari, ki jih morate vedeti o Computer Scientist vs Data Scientist