На первый взгляд может показаться, что аналитики данных и дата-сайентисты – это два разных названия для одной и той же профессии. И те и другие специалисты работают с большими массивами данных, анализируют их и делают выводы.
Только на деле отличия все же есть. И мы научим вас безошибочно их отличать!
Аналитики данных – настоящие универсальные бойцы
Профессиональные навыки этих специалистов позволяют им работать в любой отрасли – от сельского хозяйства и тяжелой промышленности до телекоммуникаций и космонавтики.
Примерно вот так выглядит набор задач аналитика данных в компании:
- встречаться с «заказчиком» внутри компании, чтобы определять круг проблем и примерные направления поиска решений;
- извлекать данные;
- анализировать по ним тенденции и изменения, а затем визуализировать их;
- представлять и передавать результаты.
Работа аналитиков помогает менеджерам принимать решения, основываясь на фактах и данных, а не предположениях, а еще находить точки роста для продукта и бизнеса в целом.
Дата-сайентисты – гениальные ученые-интроверты
Дата-сайентисты ищут закономерности, а затем строят и тестируют модели поведения данных. Например, скоринг-системы банков создаются именно на таких моделях.
Дата-сайентисты так же универсальны, как и аналитики. Они могут найти себе работу в любой сфере – от розничной торговли до астрофизики и политики.
Чем же тогда они отличаются?
Во-первых, самая большая разница заключается в размере задач и сроках реализации. Аналитики чаще всего решают более оперативные и приземленные задачи, которые нужно решить здесь и сейчас.
У дата-сайентистов все наоборот: перед ними ставят более масштабные цели с дальними дедлайнами. Грубо говоря, если аналитику нужно оценить годовой объем продаж разных моделей автомобилей в Tesla, то дата-сайентисты будут заниматься расчетом и анализом полета на Марс для SpaceX.
Во-вторых, аналитикам приходится гораздо больше взаимодействовать с другими специалистами компании и проводить презентации. Дата-сайентисты, в свою очередь, более автономны и чаще решают теоретические задачи.
Если уж совсем упрощать, то аналитики своей работой отвечают на вопрос «Что произошло?», а дата-сайентисты – «Что будет, если..?»
В итоге профессия аналитика подойдет всем, кто любит описывать данные, искать закономерности, анализировать показатели, визуализировать результаты и представлять их заказчику.
Профессия дата-сайентиста, в свою очередь, больше понравится тем, кто всегда хотел стать настоящим ученым. Также она зайдет, если вы хотите не только анализировать данные, но и выдвигать гипотезы и создавать модели.
Какую специальность выбрать?
Начать стоит с аналитики данных. В нее проще войти, чем в Data Science, – даже крупные компании с удовольствием берут стажеров и джуниоров, ведь на рынке очень заметен дефицит кадров.
Полугодовой курс «Аналитика данных» от сервиса Яндекс.Практикум дает достаточную базу для того, чтобы стартовать в профессии.
Первый блок занятий – бесплатный. Он нужен для того, чтобы понять, что представляет собой анализ данных, изучить азы языка Python и оценить свои силы и мотивацию.
Яндекс.Практикум выдает официальный диплом, помогает в оформлении портфолио и поиске работы после обучения – 71% выпускников программы сегодня работают по новой специальности. Переходите на сайт, чтобы узнать о программе больше и начать свою карьеру в аналитике данных прямо сейчас.
