Любой бизнес – это данные. А большой бизнес – это много данных, которые представляют для профессионалов огромную ценность. С их помощью можно найти ответы на любые вопросы, связанные с производством, поставками, продажами, сервисом и многим другим. Однако для этого нужно быть подкованным специалистом.
Если вы хотите работать с большими данными, есть две профессии на выбор: аналитик данных и дата-сайентист. Но, к сожалению, их часто путают. А многие вообще уверены, что это одно и то же. Давайте же разберемся, в чем между ними отличия и какую из двух профессий лучше выбрать для построения карьеры в IT.
Чем занимается аналитик данных
Миссия в компании: помогать бизнесу принимать сложные решения, основываясь на цифрах и фактах, находить закономерности и делать из них глобальные выводы.
Аналитик занимается ретроанализом, а не предсказаниями. Его задача – показать, что произошло или что произойдет, если ничего не изменить. Главный навык – визуализировать результаты исследований, то есть превращать миллиарды строк разных таблиц в емкие и понятные графики.
Основные инструменты: Google Таблицы, а также языки программирования SQL и Phyton. Первые два требуются всегда, третий – реже. Но считается, что именно незнание Python может стать проблемой при поиске работы по этой профессии в ближайшие годы.
Специфика работы: темп очень высокий – хороший аналитик данных успешно работает в режиме многозадачности, умеет грамотно презентовать результаты, любит трудиться в команде и обладает развитой эмпатией.
Чем занимается дата-сайентист
Миссия в компании: прогнозировать изменения, экспериментировать, создавать новые модели и алгоритмы.
С одной стороны, дата-сайентисты тоже собирают и обрабатывают данные. Однако они уже смотрят не в прошлое, а в будущее! Специалист должен уметь выстраивать модели для прогнозирования разных ситуаций, экспериментировать с ними и представлять руководству решения, способные позитивно повлиять на будущее компании. Для этого нужно иметь широкий кругозор и специальные знания о конкретном проекте.
Основные инструменты: Python и SQL.
Специфика работы: дата-сайтентисты решают масштабные задачи с негорящими дедлайнами. Они автономны и чаще всего занимаются теоретическими вопросами.
Как понять, какая из профессий тебе больше подходит
Чтобы вам было проще, мы сделали небольшую табличку – просто решите, какие пункты лучше описывают ваши интересы.
Где учиться, чтобы стать одним из этих специалистов
Увидели себя в одной из этих профессий и хотите получить хорошее образование? Обучиться им с нуля, а также пройти стажировку уже во время учебы можно в онлайн-университете SkillFactory.
Это авторитетная школа IT-профессий, которая выпускает не теоретиков, а практиков – 80% курсов состоят из реальных задач. Для закрепления навыков студенты выполняют обязательные домашние задания, работают на тренажерах, участвуют в онлайн-митапах и хакатонах.
Учиться можно коротко и быстро – такой формат подойдет тем, у кого есть база в IT и кому нужно лишь прокачать навыки или освоить новые инструменты. А можно потратить побольше времени и освоить любую профессию с нуля. Фундамент знаний будет крепким, а опыта – достаточно, чтобы сразу претендовать на позицию middle.
Если хотите стать звездой аналитики, ваша образовательная траектория выстроена на этом курсе, а если мечтаете быть гуру Data Science – на этом. Какой бы выбор вы ни сделали, специалисты SkillFactory помогут добиться успехов в новой профессии.