Data Science и аналитика данных — в чём разница?⁠⁠

Кто владеет информацией — тот владеет миром. Кому же принадлежит мир сегодня? Людям, которые обрабатывают терабайты данных и получают из них ценные инсайты — специалистам по Data Science и аналитикам данных. Поговорим о разнице этих профессий.

Чем занимаются дата-сайентисты и аналитики данных

На первый взгляд, эти специалисты похожи: они собирают и анализируют данные, чтобы сделать выводы и ответить на вопросы бизнеса. Но между аналитиками и дата-сайентистами есть важные различия.

Аналитик ищет ответы на вопросы «Что происходило?» и «Почему это происходило?». Например, какие продукты компании клиенты покупали чаще всего и почему.

Дата-сайентист анализирует не только прошлое, но и смотрит в будущее. С помощью алгоритмов он может находить более сложные закономерности и предсказывать события.

Аналитик проводит короткие исследования, которые занимают от 1 дня до недели.

Дата-сайентист работает с более длительными проектами, которые требуют недель и даже месяцев работы.

Аналитик чаще общается с заказчиками и должен уметь переводить с языка данных на человеческий.

Дата-сайентист обычно работает в команде с техническими специалистами и менеджерами проектов.

Какие навыки нужны в этих профессиях

Навыки аналитиков и дата-сайентистов пересекаются. Эти специалисты хорошо разбираются в математической статистике, играюче добывают нужную информацию из таблиц или баз данных, а ещё уверенно владеют SQL и Excel. Но есть и отличия.

Аналитик больше погружен в бизнес-процессы, понимает экономические метрики и умеет красиво и доступно представлять информацию заказчикам.

Дата-сайентист глубже понимает математику, умеет программировать и применяет машинное обучение.

Как стать аналитиком или дата-сайентистом?

Выбирайте один из практических курсов от Академии Eduson: «Аналитик данных» или «Специалист Data Science». Проходите обучение в удобное время, получайте сертификат и стройте карьеру в мире данных.