Rozdíly mezi Data Analyst a Data Scientist
Data Analyst (DA) je vyšetřovatelem cesty k pohledu na informační indexy, přičemž je třeba mít na paměti konečný cíl provést závěry o datech, která obsahují, postupně s průvodcem konkrétními rámci a programováním. Pokroky a postupy v oblasti vyšetřování informací se obvykle využívají jako součást obchodních podniků k tomu, aby sdružením umožnily vypořádat se s více vzdělanými obchodními rozhodnutími a výzkumníci a analytici potvrdili nebo vyvrátili logické modely, spekulace a teorie. Datový vědec je někdo, kdo je upřednostňován v nahlédnutí do jakéhokoli produktového specialisty a upřednostňován při vytváření programů před jakýmkoli analytikem. „Vědec údajů může být požádán, aby vedl nepřímý výzkum a vyřešil otevřené průmyslové otázky. Soustřeďte se na obrovské množství informací z mnoha vnitřních a vnějších zdrojů.
Analytik dat
- Analytické činnosti Data Analyst mohou organizacím umožnit rozšiřovat příjmy, zvyšovat efektivitu provozu, vyvíjet předváděcí úsilí a snažit se o výhody pro klienty, rychleji reagovat na rozvíjející se vzorce podnikatelského sektoru a zvyšovat agresivní výhodu nad protivníky - to vše s konečným cílem podpořit podnikání provedení. V závislosti na konkrétní žádosti mohou informace, které jsou předmětem šetření, zahrnovat buď autentické záznamy, nebo nová data, která byla zpracována pro průběžné zkoumání. Dále může pocházet ze směsi interiérových rámců a vnějších informačních zdrojů.
- Vyšetřování datových analytiků lze také izolovat do kvantitativního vyšetřování informací a subjektivního vyšetřování informací. Předchozí zahrnuje zkoumání numerických informací pomocí kvantifikovatelných faktorů, které lze měřit a odhadnout. Subjektivní přístup je více interpretativní - soustředí se na pochopení podstaty nečíselných informací, jako je obsah, obrázky, zvuk a video, včetně pravidelných výrazů, témat a perspektiv.
- Na aplikační úrovni jsou BI a podrobné informace poskytovány obchodním administrátorům a dalším podnikovým dělníkům s významnými údaji o klíčových značkách provádění, obchodních úkolech, klientech a obloze. Dříve byly informační otázky a zprávy obvykle vytvářeny pro konečné klienty návrháři BI pracujícími v IT nebo pro začleněnou skupinu BI; Nyní asociace postupně využívají samoobslužná zařízení BI, která nechávají vedoucí pracovníky, obchodní vyšetřovatele a operační specialisty provozovat vlastní improvizovaná šetření a sami si sestavují zprávy.
Data Scientist
- Datový vědec Využívá moderní vyšetřovací programy, statistiku strojového učení a měřitelné strategie, aby získal připravené informace pro použití při předvolebním a předepisujícím zobrazování. Úplně neznečištěné a prořezávané informace k likvidaci nepodstatných dat. vzory nebo potenciální otvory. Vymyslet odpovědi založené na informacích pro ty nejnáročnější výzvy Navrhnout nové výpočty, které se postarají o problémy, a vyrobit nové nástroje pro počítačovou práci. Přenést očekávání a objevy do správy a divizí IT prostřednictvím přesvědčivých informací a zpráv. Předepisovat praktické změny stávající metodiky a systémů
- Každá organizace bude mít alternativní výklad postavení v zaměstnání. Někteří považují svého datového vědce za slavného vyšetřovatele informací nebo se připojují ke svým povinnostem s informačními inženýry; jiní vyžadují špičkové specialisty na zkoušky, kteří jsou nadaní v seriózním strojovém učení a zobrazování informací. Jak informační vědci dosahují nových úrovní zapojení nebo změn povolání, jejich povinnosti se neustále mění. Například člověk pracující samostatně v organizaci střední velikosti může strávit slušnou část dne úklidem a slučováním informací. Neobvyklý státní pracovník v podniku, který nabízí správu založenou na informacích, může být požádán o strukturování obrovských informací, které rozšiřují nebo vytvářejí nové položky.
Srovnání Head to Head mezi Data Analyst a Data Scientist
Níže je pět nejlepších srovnání mezi Data Analyst a Data Scientist 
Klíčové rozdíly mezi Data Analyst a Data Scientist
Data Analyst vs Data Scientist jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi Data Analyst vs Data Scientist:
- Data Analyst je profese, která se podílí na analýze dat pro lepší přehled, zatímco Data Scientist je výzkumný analytik pro pochopení dat pro lepší datovou strukturu.
- Dovednosti Data Analyst, jako je vizualizace dat a statistika, zatímco dovednosti Data Scientist, jako je programování v Pythonu, programování v R a další jazyky pro vědu o datech.
- Data Analyst je zodpovědný za analýzu a vizualizaci dat pro rozhodnutí, zatímco Data Scientist je zodpovědný za algoritmus a programy pro porozumění dat
- Data Analyst používá vizualizaci dat, zatímco Data vědec používá programování
- Data Analyst řeší úroveň analýzy dat, zatímco Data Scientist řeší komplexní úroveň dat
Srovnávací tabulka mezi Data Analyst a Data Scientist
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište rozdíly mezi datovým analytikem a datovým vědcem
| Základy srovnání mezi Data Analyst vs Data Scientist | Analytik dat | Data Scientist |
| Definice | Analytik dat analyzuje využití úplných informací od strukturovaných a nestrukturovaných dat po předložení analytické zprávy | Data Scientist je ten, kdo chápe tato data pro předložení zprávy o analytické analýze |
| Dovednosti | Vizualizace dat tvoří statistické přístupy a prezentaci dat | Porozumění datům se schopnostmi statistické techniky a vývoj algoritmu strojového učení. |
| Pole | Povinností analytika dat je analyzovat data pro rozhodnutí | Odpovědnost vědců za data představuje analytikům srozumitelná data. |
| Používání | Analytik dat používá vizualizaci dat | Vědec dat používá programování |
| Průmysl | Analytik dat řeší úroveň analýzy dat pro vizualizaci dat | Vědec dat řeší komplexní úroveň dat pro datovou strukturu |
Závěr - Data Analyst vs Data Scientist
V oblasti zpracování datových analytiků nás v následujících několika letech uvidíme přechod od selektivního využití rámců nápovědy k výběru k dodatečnému využití rámců, které se rozhodnou pro náš výběr. Zejména v oblasti zkoumání analýzy dat v současné době vytváříme individuální diagnostické odpovědi na konkrétní problémy, přestože tato uspořádání nelze použít napříč různými nastaveními - například odpověď vytvořená za účelem rozlišení nesrovnalostí v hodnotě akcií vývoj nelze použít k pochopení podstaty obrázků. To bude platit později, a to navzdory skutečnosti, že rámce AI budou zahrnovat jednotlivé spojovací segmenty a následně budou mít schopnost se postupně vypořádat s jasným vzorcem, který bychom již dnes mohli sledovat. Rámec, který zpracovává aktuální informace týkající se burz cenných papírů a který navíc bere a rozkládá zlepšování politických struktur s ohledem na zpravodajství nebo nahrávky, získává pocity ze zápisů na webech nebo v mezilidských organizacích, prověřuje a předpovídá použitelné peníze související markery atd. vyžaduje kombinaci širokého rozsahu dílčích složek.
Doporučený článek
Toto byl průvodce nejvyššími rozdíly mezi Data Analyst a Data Scientist. Zde také diskutujeme klíčové rozdíly mezi Data Analyst a Data Scientist s infografikou a srovnávací tabulkou. Můžete se také podívat na následující články -
- Data Scientist vs Business Analyst
- Rozdíly mezi datovou vědou a analýzou dat
- Business Intelligence vs Data analytics
- 7 užitečných věcí, které byste měli vědět o počítačovém vědci vs.