Diferència entre Data Scientist i Data Analyst

Data Scientist i Data Analyst són els principals llocs de treball de la indústria de TI. Aquest post parla de les diferències crucials entre els dos llocs de treball més importants.

Les feines relacionades amb la ciència de dades han ocupat els primers llocs de les llistes d’estudis als portals de treball. Hi ha ofertes de feina per a diversos títols de feina, com ara científics de dades, analistes de dades i enginyers de dades. Tot i que tots aquests títols de treball es refereixen a dades i semblen semblants, tenen una sèrie de diferències detallades. Us heu preguntat mai què tan diferents són els uns dels altres? Ho vaig fer! I aquí teniu les diferències que he trobat entre un Data Scientist i un Data Analyst.

Data Scientist: Rock Star of IT

Un científic de dades és un professional que entén les dades des del punt de vista empresarial. És l’encarregat de fer prediccions per ajudar les empreses a prendre decisions precises. Els científics de dades tenen una base sòlida d’aplicacions informàtiques, modelització, estadístiques i matemàtiques. El que els diferencia és la seva brillantor en els negocis, juntament amb grans habilitats comunicatives, per tractar tant amb líders empresarials com de TI. Són eficients a l’hora d’escollir els problemes adequats, cosa que aportarà valor afegit a l’organització després de resoldre’l.





Harvard Business Review ha designat ‘Data scientist’ com el “treball més sexy del segle XXI.Habilitat amb el per aprofitar les oportunitats professionals que us apareixen.

Break-into-Data-Science



Un Data Scientist també es pot dividir en 4 rols diferents en funció dels seus conjunts d’habilitats.

  • Investigador de dades
  • Desenvolupadors de dades
  • Creativitats de dades
  • Empresaris de dades

Analistes de dades: encara no hi ha cap etiqueta interessant.

Els analistes de dades també tenen un paper important a la ciència de dades. Realitzen diverses tasques relacionades amb la recopilació, l’organització de dades i l’obtenció d’informació estadística. També són responsables de presentar les dades en forma de gràfics, gràfics i taules i utilitzar-los per crear bases de dades relacionals per a organitzacions.

Un analista de dades també es pot dividir en 4 rols diferents en funció dels seus conjunts d’habilitats.

  • Arquitectes de dades
  • Administradors de bases de dades
  • Enginyer analític
  • Operacions

Qualificació necessària per a científics i analistes de dades

Tendències de treballs de Data Scientist i Data Analytics: segons Google Trends

A continuació, es mostra la tendència dels llocs de treball de Data Analysts segons Google:



A continuació, es mostra la tendència dels llocs de treballs de Data Scientists segons Google, amb una tendència que repuntarà sobretot a partir del 2012:

Salari de científic de dades i analista de dades: una mirada a la seva cartera.

A continuació, es presenta una revisió ràpida dels salaris d’un Data Scientist i un Data Analyst per Indeed.com

Tanmateix, per moltes diferències que destaquem entre els dos títols de feina, un no pot tenir èxit sense l’altre.

Mai no hi ha hagut un moment millor per dominar la ciència de dades. Comenceu ara amb el curs especialitzat en ciències de dades d’Edureka.

Tens alguna pregunta? Esmenteu-los a la secció de comentaris i us respondrem.

Articles Relacionats:

print_r a cadena

Tipus de científics de dades

Habilitats bàsiques de Data Scientist